平、垂直、对角方向，i表示第i 级变换。
[0027] c.不同方向，同级之间构造系数值对，水平与垂直方向Valhvi(x，y)，垂直与对角方 向^^1^(1，5〇，对角与水平方向^%1<^(1，5〇，下标11￥、￥(1、(111表示水平与垂直、垂直与对角、 对角与水平，i表示第i级变换。
[0028] d.使用公式（1)，对上面Valhi(x，y)、Valvi(x，y)、Valdi(x，y)、Valhvi(x，y)、Val vdi (x，y)、Valdhi(x，y)进行映射，可以得到与之对应的H(k，l)矩阵。
[0029] e.将H(k，l)矩阵按照公式(2)进行归一化处理，可以得到一个级数是256的灰度图 像N(k，l)。
[0030] f ·提取灰度图像N(k, 1)的μσ ω κ，得到图像N(k, 1)特征值，μσ ωκ分别表示均值、方 差、偏态、峰值。
[0031] g.使用公式(3)将上面得到所有特征值，进行合并，得到一个标量值。
[0032](三)图像判别
[0033] a.设定一个阈值T。此阈值的设定，需要对大量的图像标量值的计算，然后确定阈 值的取值范围。
[0034] b.将上面计算的每一个图像的标量值K与阈值T进行比较，比这个阈值小的判定为 是原始图像，比这个阈值大的判定为压缩图像。
[0035] 实验结果有效性判断，使用AUC对实验效果判定。AUC即Area under curve，为曲线 下面积。表1为本实验结果，从结果数据中，本发明对图像压缩取证具有较好的效果。
[0036] 表1三种压缩图像取证AUC值
[0037]
【主权项】
1. 一种城市多模式媒体数据一致性检测方法，用于判别图像是原始图像，或是经过 肝EG2000、SPIHT(Set Partitioning in Hierarchical Trees)、肝EG压缩的图像，其特征 在于包括如下步骤： 步骤（1)使用图像小波变换后同级不同方向的相关性、同方向不同级之间的相关性，构 造系数值对； 步骤(2)然后对系数值对进行数学变换、映射到二维平面、归一化处理得到灰度图像； 步骤(3)然后对于该灰度图像取均值、方差、偏态、峰值四个特征； 步骤(4)最后将所有特征值通过数学公式映射到成一个标量值； 步骤巧)用此标量值判别自然图像与压缩图像。2. 根据权利要求1所述的一种城市多模式媒体数据一致性检测方法，其特征在于： 所述步骤(1)中，系数值对提取采用如下方法： 对图像进行N级小波变换，得到变换后的频域系数矩阵，i表示第i级小波变换，出表示水 平子带第i级小波变换，Vi表示垂直子带第i级小波变换，Di表示对角子带第i级小波变换，Li 表示低频子带，定义值对化Kx，y); 同一方向系数值对的提取:出(r，c)表示像素点在水平子带上r行、C列处的系数值;则在 水平子带上，值对ValhU，y)取值为:X等于巧，y等于出(r，C)，下标h表示水平子 带;在垂直子带上，值对Va；U(X，y)取值为:X等于，y等于出(r，C)，下标V表示垂 直子带;在对角子带上，值对化1如，5〇取值为:^等于巧.+.1..(「；>{~|，「^|)，7等于出(1'，(3)，下标(1表 示对角子带； 不同方向同一级系数值对的提取:出(r，c)表示像素点在水平子带上r行、C列处的系数 值，Vi(r，c)表示像素点在垂直子带上r行、C列处的系数值，Di(r，c)表示像素点在对角子带 上r行、C列处的系数值，下标i表示第几级小波变换;值对ValhvU，y)取值为:X等于出(r，C)， y等于Vi(r，c)，下标hv表示水平和垂直子带;值对Valvd(x,y)取值为:x等于Vi(;r,c)，y等于Di (r ,c)，下标vd表示垂直和对角子带;值对化ldh(x,y)取值为:x等于Di(;r ,c)，y等于出(;r,c)， 下标化表示对角和水平子带。3. 根据权利要求1所述的一种城市多模式媒体数据一致性检测方法，其特征在于： 所述系数值对映射到二维平面采用如下方法： 对上面获得的系数值对，通过下面的公式映射到二维平面，由于对图像进行小波变换后，为了使数据相对集中，因此使用取对数的方式，使数据相 对集中；对于上面获取所有类型的系数值对，分别使用公式（1)映射到二维平面，M表示其中 一类Val(x，y)值的总的个数，k，l表示取值为整数，k、l取值范围为-100到100;x为Val(x，y) 中的x，y为Val(x，y)中的y，[ ?]表示取整，定义函数S(a,b) = l当且仅a = 0且b = 0,否则5 (a, b)=0,通过该函数，可W将系数值对映射到二维平面;经过上面映射后，获得到3(化-1) 个大小为200*200的矩阵Wk, 1)。4. 根据权利要求1所述的一种城市多模式媒体数据一致性检测方法，其特征在于： a) 图像特征值提取 对于上面得到的矩阵H化，1)，由于系数有正负，为了使矩阵能被当做图像处理，使用下 面的方式进行归一化操作：k，l是上面获得矩阵H(k，l)横坐标、纵坐标，取值为整数，N化，1)表示归一化之后的灰 度图像； 由于系数取值在范围为(-1,1)，所W加1使负值转正;使用上面的公式转化后，就得到 一个灰度值是O到255的图像;接着对该图像获取其方差、偏态、峰值、均值四个基本特征，获 得一个特征向量;对于系数值对ValhU，y) ,ValhUiyK^lhU,yK'ValhvUiyK'ValvdUiy)、 Valdh(x，y)都进行上述方法的特征提取，则获得同级小波变换不同方向和同一方向不同级 系数值对的特征值； b) 图像特征值合并 将上面得到的各种特征值使用公式(3)进行合并：公式中n表示小波变换级数，y、〇、CO、K分别表示均值、方差、偏态、峰值，i表示第i级小 波变换，H、V、D分别表示水平方向、垂直方向、和对角方向，HV表示水平垂直方向，皿表示水 平对角方向，VD表示垂直对角方向，1*1表示取绝对值;通过公式(3)得到一个标量值K，通过 此标量值的大小，和一个选定的阔值做比较，小于阔值的是原始图像，大于阔值的是经过 肝EG2000、SPIHT(Set Partitioning in Hierarchical Trees)、肝EG压缩过的图像。
【专利摘要】本发明提供一种城市多模式媒体数据一致性检测方法，该方法中使用图像小波变换后同级不同方向的相关性、同方向不同级之间的相关性，构造系数值对，然后对系数值对进行数学变换、映射、归一化处理得到灰度图像，然后对该灰度图像取均值、方差、偏态、峰值四个特征，最后将所有特征值通过数学公式映射到成一个标量值，用此标量值判别自然图像与压缩图像。本发明克服传统取证的需要对图像加水印或者数字签名的繁琐过程，保证了图像的完整性；同时本发明对于三种压缩算法的不同压缩率均取得较好实验效果，具有很好的鲁棒性；本发明算法相对简单，还有很好的时效性。
【IPC分类】G06T7/00
【公开号】CN105513059
【申请号】CN201510862333
【发明人】陈朋杰, 王静远, 陈真勇, 熊璋
【申请人】北京航空航天大学
【公开日】2016年4月20日
【申请日】2015年12月1日