图像合成篡改中人工模糊操作痕迹的检测方法技术

本发明专利技术公开了一种图像合成篡改中人工模糊操作痕迹的检测方法，步骤一，先对待测图像进行模糊计算，得到模糊图像；步骤二，再将模糊图像与待测图像按对应像素位置进行像素值相减运算，并且取绝对值得到差值图像；步骤三，最后对差值图像进行统计，像素较小且集中的区域即为模糊篡改区域，完成模糊区域的检测与定位。本发明专利技术利用模糊函数对待测图像进行模糊处理，并计算模糊前后两图像的差值，通过统计差值图像的像素值来检测并定位出待测图像中的模糊篡改区域，这样对篡改图像中模糊操作的检测就不需要先验信息，即能实现对不同模糊方式下模糊操作痕迹的盲检测；对JPEG的抵抗能力相对较好，具有较好的鲁棒性；计算复杂度较低。运行消耗时间少，对较小区域的模糊痕迹能较好检测与定位。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及ー种图像检测方法，尤其是一种。
技术介绍
目前，随着数字图像应用的日益普及，数字图像编辑处理工具也越来越先迸，利用这些工具可以容易地修改图像内容，并使得人眼难以觉察出伪造的痕迹。近年来，在政界、 新闻出版界和科学界等领域，国内外已出现了不少令人震惊的数字图像篡改和伪造的案件，因此迫切需要对图像的真实性进行检验。传统上，在鉴别图像真伪时，采用事先在数字图像中嵌入数字水印或签名的方法——图像主动认证。但是，此方法不足以解决现实中案件图像往往无水印的问题。针对没有嵌入数字水印或签名的篡改图像，对其进行真伪的检验——图像被动认证，成为图像证据学领域新的研究方向。图像被动认证是指不需要原图像的先验知识作參考，而直接依据某种认证方法对目标图像的真伪和来源进行鉴别和取证，也称为盲被动图像检测，它为图像认证开辟了一条新的道路。数字图像被动认证的主要目的是鉴别图像内容的真实性、完整性、原始性和一致性。图像被动认证技术可用于网络中图像过滤、电子政务和电子商务系统中文书和证书图像的鉴定、法律证据图像的取证和军事图像信息的鉴别等，具有广阔的应用前景。在图像合成篡改中，篡改者为了消除合成边缘的明显痕迹，掩盖篡改真相，通常会对图像进行模糊操作。因此检测模糊操作痕迹能为图像篡改检测提供有力的凭据，具有非常重要的研究意义。针对模糊操作，学者提出了多种被动取证的方法，如基于DCT域的图像模糊检测算法，即通过计算图像整体模糊度、归ー化DCT系数、设置判断阈值机制来实现图像中模糊区域的有效检测；基于异常色调率的模糊操作检测技木，即通过计算图像的异常色调值集合和异常色调率，得出图像中的可疑图像块。实验证明以上算法可以检测出图像中的模糊操作，但是它们抵抗JPEG压缩能力不强，在压缩情况下误检率较高；近年有学者提出了ニ 次模糊相关性的置換图像盲分离方法，即根据模糊图像二次模糊前后模糊区域的相关性要大于背景区域的相关性这一特性进行检测，该方法具有一定的抗JPEG压缩能力，但该方法算法需要逐点分块计算，算法计算复杂度较高且耗时较长。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种，它算法简单有效，可以检测图像人工模糊区域；与基于分块的检测方法相比，本专利技术能将图像景物边缘被模糊的微小痕迹检测出来，同时抵抗JPEG压缩能力较好，以克服现有技术的不本专利技术是这样实现的，步骤一，先对待测图像进行模糊计算，得到模糊图像；步骤ニ，再将模糊图像与待测图像按对应像素位置进行像素值相减运算，并且取绝对值得到差值图像；步骤三，最后对差值图像进行统计， 像素较小且集中的区域即为模糊篡改区域，完成模糊区域的检测与定位。对待测图像进行模糊计算的模糊函数为3X3模板，标准方差为1的高斯模糊函数。像素较小且集中是指在一幅差值图像中统计其像素值，得到像素值的分布，从像素值分布情况可以视觉观察到其值较小且集中区域，针对不同图像可能其值不一祥。例如在实验图像中，能观察到检测结果明显出现ー块集中的黒色区域，即像素较小且集中的区域。为了进一步验证本专利技术的效果，分别进行了以下实验选取如图2所示的一幅原始图像，为了说明问题对其抠选一区域如图3所示，然后使用 Photoshop软件对其进行不同的模糊操作，如表一所示。表一不同模糊操作及參数设置权利要求1.一种，其特征在于步骤一，先对待测图像进行模糊计算，得到模糊图像；步骤ニ，再将模糊图像与待测图像按对应像素位置进行像素值相减运算，并且取绝对值得到差值图像；步骤三，最后对差值图像进行统计，像素较小且集中的区域即为模糊篡改区域，完成模糊区域的检测与定位。2.根据权利要求1所述的，其特征在于对待测图像进行模糊计算的模糊函数为3X3模板，标准方差为1的高斯模糊函数。全文摘要本专利技术公开了一种，步骤一，先对待测图像进行模糊计算，得到模糊图像；步骤二，再将模糊图像与待测图像按对应像素位置进行像素值相减运算，并且取绝对值得到差值图像；步骤三，最后对差值图像进行统计，像素较小且集中的区域即为模糊篡改区域，完成模糊区域的检测与定位。本专利技术利用模糊函数对待测图像进行模糊处理，并计算模糊前后两图像的差值，通过统计差值图像的像素值来检测并定位出待测图像中的模糊篡改区域，这样对篡改图像中模糊操作的检测就不需要先验信息，即能实现对不同模糊方式下模糊操作痕迹的盲检测；对JPEG的抵抗能力相对较好，具有较好的鲁棒性；计算复杂度较低。运行消耗时间少，对较小区域的模糊痕迹能较好检测与定位。文档编号G06T7/00GK102567987SQ20111038463公开日2012年7月11日 申请日期2011年11月28日 优先权日2011年11月28日专利技术者刘本永, 左菊仙, 廖翔 申请人:贵州大学本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：左菊仙，刘本永，廖翔，
申请(专利权)人：贵州大学，
类型：发明
国别省市：