基于像素数据相关性分析的数码照片真伪鉴别方法研究

摘要

数码照片是一种由数码相机镜头捕捉、由电子感光元器件获取进而通过数字化处理而存储下来的图像。与旧时传统相机在胶卷上通过化学反应来记录图像的原理不同,数码相机利用光感应式的电荷耦合或互补金属氧化物半导体电子传感器把光学影像转换成图像数据。利用胶卷拍摄和记录的影像通过暗房技术修改与冲洗,而数码照片的处理修改极为便捷,借助现有的图像处理软件就可进行。照片也不再像以前那样可靠。
　　通过操作软件对原始数码照片进行修改的技术通常被称作PS(Photoshop软件的简称)。PS技术在数码照片修改处理方面应用极广。使用PS技术不仅能增加数码照片影像中颜色、光影的层次感,祛除瑕疵,还能颠覆性地添加一些特殊效果或者创作一些有趣味感的照片。虽然大多数PS用户通过修改照片来提升摄影作品的视觉效果,但仍不乏一些数码照片受到别用心者的篡改,被用来毁人名声或者扭曲事实。这些照片一旦见诸于官方媒体、新闻播报、科学发现、庭审举证等场合,就会造成恶劣的社会影响。因此,对数码影像真实性鉴别的研究对保障社会公信力、维护司法公正大有裨益,时至今日,这一研究已成为图像处理领域的热点之一。
　　随着数码照片处理技术的普及与发展,以拼接合成为主的数码照片作假趋于实现简单且手段多样,不少不法分子以此牟利,于是鉴别数码照片的真伪有了前所未有的紧迫感和现实意义。从国内外相关研究领域的现状来看,由于高水平数码修改及合成很少留下明显痕迹,且手段多样,尚无成体系的能应对各类修改合成方法的软件工具与算法。
　　对数码照片进行自动化像素数据相关性分析,从鉴别角度上说,可以更客观地辨别相片是否经过合成修改,其判断依据也更接近数字图像形成的原理与实质。因为,数码照片的像素数据在生成过程会产生相关性一致的扰动与误差,而这些像素数据如经修改,或由不同图像拼接而成的图像往往会无法保证统计特性上的一致。即“很难”在保证图像质量的情况下,伪造像素数据相关性。
　　本文从数码相机成像技术以及数字图像处理技术的原理出发,提出以数码照片像素数据间的相关性特征对象“峭度系数”为要素,利用图像数据的高阶统计特性对像素数据一致性进行评估,通过设计算法计算、比对照片上各重叠分块“峭度系数”的实际值和评估值之间的差异来检测数码照片被修改的区域,从而对其进行鉴别及划类。本法的鉴别实验表明,应用该法对于鉴别拼接而成的数码照片简单、快速、效果显著。

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第一章 绪 论

1.1 选题背景

1.2 研究意义

1.3 国内外研究现状

1.4 论文的主要研究工作和内容安排

1.5 本章小结

第二章 数码照片的基本修改技术

2.1 拼合

2.2 变体

2.3 润饰

2.4 增强

2.5 计算机图形

2.6 本章小结

第三章 面向数码照片真实性的鉴别技术

3.1 面向照片真实性的传统鉴别技术

3.2 基于数字验证的数码照片鉴别技术

3.3 数码照片的盲检测鉴别技术

3.4 本章小结

第四章 数码照片的像素数据相关性及其评估原理与方法

4.1 像素数据随机误差的成因

4.2 像素数据随机误差的概率分布与分类

4.3 像素数据相关性特征的提取原理与方法

4.4 本章小结

第五章 基于像素数据相关性分析的数码合成照片鉴别方法

5.1 重叠分块策略

5.2 重叠分块下“原始图像”峭度系数的估计

5.3 基于像素数据相关性特征峭度系数的修改判定

5.4 鉴别实验案例

5.5 本章小结

第六章 总结与展望

6.1 研究工作总结

6.2 研究工作展望

参 考 文 献

致谢

攻读硕士学位期间已发表或录用的论文