一种jpeg图片量化表篡改的检测方法
【专利摘要】本发明公开一种JPEG图片量化表篡改的检测方法，包括以下步骤：选取若干JPEG图片作为原始JPEG图片，对原始JPEG图片的量化表进行篡改，获取量化表篡改后的JPEG图片；对原始JPEG图片和量化表篡改后的JPEG图片提取特征；根据从原始JPEG图片与量化表篡改后的JPEG图片提取的特征，对分类器进行训练，得到分类器模型；提取待测图片的特征，根据分类器模型判断待测图片的量化表是否篡改。本发明可以作为一种对篡改量化表的JPEG图片进行识别的技术，为检测恶意图像篡改提供有效的自动化手段，在司法和刑侦取证等方面有着广阔的应用前景。
【专利说明】—种JPEG图片量化表篡改的检测方法
【技术领域】
[0001]本发明属于多媒体信息安全与取证领域，具体涉及一种JPEG图片量化表篡改的检测方法。
【背景技术】
[0002]伴随着各种功能强大的专业级图像编辑软件例如Photoshop、A⑶see的普及,篡改图像变得越来越容易，即使普通用户也能篡改出视觉上足以以假乱真的图片。然而，原始JPEG图片经过Photoshop'ACDsee等篡改后，当再次保存成JPEG后将不可避免的引入自身的量化表，因为软件的量化表大多不同于相机和手机拍摄的JPEG图片的量化表，这导致了篡改前后的JPEG图片量化表不一致。如果不将量化表替换回篡改前的量化表，将很容易被检测出来。因此，为了消除量化表的不一致性，篡改者有可能会替换量化表，以掩盖篡改的事实。通过大量替换量化表的实验，我们发现替换后的JPEG图片并不会明显失真，人眼很难察觉。
[0003]近年来，数字图像的篡改已经影响到政治、法律、传媒等方方面面。各种恶意的篡改实例不胜枚举，因此图像认证技术变得十分重要。
[0004]图像认证技术可分为主动认证和被动认证两类。典型的主动认证技术包括数字水印和数字签名。这两种方法都需要事先对图片附加额外的信息，认证时从图片中提取相应信息，然后与事先附加信息进行匹配判别。而在实际的应用中，更多的情况下我们不可能获得有效的附加信息，因此主动认证方法有很大局限性。这种情况下，就需要借助于被动式的认证技术。图像被动认证技术不需要任何附加的信息，而是利用和分析图像的一些内在特征，来达到认证的目的。
[0005]在图像被动认证方面，虽然理论上可以通过检测JPEG图片是否经过两次JPEG压缩来判别JPEG图片原始性，但是由于目前相机、手机等拍摄设备生成的JPEG图片的量化表与Photoshop等软件的常用量化表相近，所以两次JPEG压缩的检测结果通常不理想。
【发明内容】
[0006]本发明为克服上述现有技术所述的至少一种缺陷(不足)，提供一种JPEG图片量化表篡改的检测方法，本发明能够有效检测原始JPEG图片被图像编辑软件压缩，然后篡改量化表的行为。
[0007]为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下:
[0008]一种JPEG图片量化表篡改的检测方法，包括以下步骤:
[0009]步骤S1:选取若干JPEG图片作为原始JPEG图片，对原始JPEG图片的量化表进行篡改，获取量化表篡改后的JPEG图片；
[0010]步骤S2:对原始JPEG图片和量化表篡改后的JPEG图片提取特征；
[0011]步骤S3:根据步骤S2中得到的特征，用原始JPEG图片与量化表篡改后的JPEG图片对分类器进行训练，得到分类器模型；[0012]步骤S4:提取待测图片的特征，根据分类器模型判断待测图片的量化表是否篡改。
[0013]在一种优选的方案中，步骤SI中，原始JPEG图片通过拍摄设备拍摄得到。
[0014]在一种优选的方案中，步骤SI中，选取的原始JPEG图片为彩色图片。
[0015]在一种优选的方案中，步骤SI中，对原始JPEG图片的量化表进行篡改，获取量化表篡改后的JPEG图片的方法为:对选取的每幅原始JPEG图片，分别用Photoshop或ACDsee软件，采用与其原始JPEG图片不同的量化表进行JPEG重压缩，然后用原始JPEG图片的量化表替换重压缩后的JPEG图片的量化表。
[0016]在一种优选的方案中，步骤S2中，对原始JPEG图片和量化表篡改后的JPEG图片进行特征提取的方法包括以下步骤:
[0017](I)分别在JPEG图片的Y、Cb、Cr通道中，统计采用ZigZag指标算法排序后，即量化系数的Z行排序，的前N个频率子带的量化DCT系数的绝对值之和，构成一个3XN的矩阵，记为A,
[0018]A = FirstSumPerFre (i, j), i = I, 2, 3...N, j = I, 2, 3 分别对应 Y, Cb, Cr 通道；
[0019](2)将JPEG图片解压到RGB空域，以[x，y]方式裁剪图片，即去除前x行和前y列的像素点，然后对剩余像素点重新进行JPEG压缩，得到新的JPEG图片，接着分别在Y、Cb、Cr通道中，统计采用ZigZag指标算法排序后的前N个频率子带的量化DCT系数的绝对值之和，构成一个3XN的矩阵，记为B， [0020]B = SecondSumPerFre (i, j), i = I, 2, 3...N, j = I, 2, 3 分别对应 Y, Cb, Cr 通道；
[0021](3)计算裁剪前与裁剪后相对应的频率子带的量化DCT系数的绝对值之和的比值，即矩阵A与矩阵B的对应元素相除，构成3XN维的特征，记为特征矩阵C，
【权利要求】
1.一种JPEG图片量化表篡改的检测方法，其特征在于，包括以下步骤: 步骤S1:选取若干JPEG图片作为原始JPEG图片，对原始JPEG图片的量化表进行篡改，获取量化表篡改后的JPEG图片； 步骤S2:对原始JPEG图片和量化表篡改后的JPEG图片提取特征； 步骤S3:根据步骤S2中得到的特征，用原始JPEG图片与量化表篡改后的JPEG图片对分类器进行训练，得到分类器模型； 步骤S4:提取待测图片的特征，根据分类器模型判断待测图片的量化表是否篡改。
2.根据权利要求1所述的JPEG图片量化表篡改的检测方法，其特征在于，步骤SI中，原始JPEG图片通过拍摄设备拍摄得到。
3.根据权利要求1所述的JPEG图片量化表篡改的检测方法，其特征在于，步骤SI中，选取的原始JPEG图片为彩色图片。
4.根据权利要求1所述的JPEG图片量化表篡改的检测方法，其特征在于，步骤SI中，对原始JPEG图片的量化表进行篡改，获取量化表篡改后的JPEG图片的方法为:对选取的每幅原始JPEG图片，分别用Photoshop或ACDsee软件，采用与其原始JPEG图片不同的量化表进行JPEG重压缩，然后用原始JPEG图片的量化表替换重压缩后的JPEG图片的量化表。
5.根据权利要求4所述的JPEG图片量化表篡改的检测方法，其特征在于，步骤S2中，对原始JPEG图片和量化表篡改后的JPEG图片进行特征提取的方法包括以下步骤: (1)分别在JPEG图片的Y、Cb、Cr通道中，统计采用ZigZag指标算法排序，即量化系数的Z行排序，后的前N个频率子带的量化DCT系数的绝对值之和，构成一个3XN的矩阵，记为A，
A = FirstSumPerFre (i, j), i = I, 2, 3...N, j = I, 2, 3 分别对应 Y, Cb, Cr 通道； (2)将JPEG图片解压到RGB空域，以[x，y]方式裁剪图片，即去除前x行和前y列的像素点，然后对剩余像素点重新进行JPEG压缩，得到新的JPEG图片，接着分别在Y、Cb、Cr通道中，统计采用ZigZag指标算法排序后的前N个频率子带的量化DCT系数的绝对值之和，构成一个3XN的矩阵，记为B，
B = SecondSumPerFre (i, j), i = I, 2, 3...N, j = I, 2, 3 分别对应 Y, Cb, Cr 通道； (3)计算裁剪前与裁剪后相对应的频率子带的量化DCT系数的绝对值之和的比值，即矩阵A与矩阵B的对应元素相除，构成3XN维的特征，记为特征矩阵C，
6.根据权利要求5所述的JPEG图片量化表篡改的检测方法，其特征在于，所述x=4，y=4。
7.根据权利要求1所述的JPEG图片量化表篡改的检测方法，其特征在于，步骤S3中，所述分类器是SVM分类器，训练过程中采取五折交叉验证。
【文档编号】G06K9/66GK103839083SQ201410064722
【公开日】2014年6月4日 申请日期:2014年2月25日 优先权日:2014年2月25日
【发明者】陈超, 李浩东, 黄继武 申请人:中山大学, 深圳大学