专利名称：针对双重jpeg压缩图像的篡改检测及篡改定位方法
技术领域：
本发明属于图像篡改检测技术领域，具体涉及一种针对双重JPEG压缩图像的篡改检测及篡改定位方法。
背景技术：
近年来，随着数字采集设备的快速普及以及功能强大的图像编辑软件的广泛使用，对数字图像的编辑和修改变得越来越容易。为了满足某种需要或达到某种目的，人们能够随意地对数字照片进行各种修改和编辑，由此极大地降低了数字照片的可信度，颠覆了“眼见为实”的传统观念。如何检测数字图像的真实性已成为近年来法律界和信息产业界所面临的一个重要的热点问题和迫切需要解决的难点问题。
数字图像内容真实性认证技术分为主动取证[见文献I]和被动取证[见文献2]。现有的主动取证技术包括数字水印[见文献3，4，5]和图像数字签名[见文献6，7，8，9]。主动认证方法的主要缺点是需要图像的先验信息。数字图像被动取证是一种不依赖于任何附加信息或先验知识的取证技术，是基于数字图像固有特征，直接对数字图像本身进行鉴别和取证分析，对其来源进行追踪和认证。由于不依赖任何先验信息，数字图像被动取证技术的应用范围非常广泛，并在近年来受到越来越多的关注，成为图像内容真实性认证的重点研究方向。由于JPEG格式是目前多数数码相机以及图像处理软件所采用的图像格式，很多篡改或合成图像源自JPEG格式图像，因此对JPEG图像的篡改检测技术有着非常重要的实际意义。JPEG合成图像是指篡改者将一幅图像中的某个区域复制粘贴到本幅或另外一幅JPEG图像中的某个区域，然后再重新保存为JPEG格式的图像。目前针对JPEG图像的被动检测技术十分有限，主要方法有针对双重JPEG压缩的被动篡改检测技术[见文献10，11，12，13，14]和针对JPEG块效应的被动检测技术[见文献15，16]。前者是通过分析JPEG压缩、解压缩过程以及图像篡改过程所引入的特征来检测篡改，后者是利用块效应的不一致性来检测篡改。在针对双重JPEG压缩的被动取证方法的研究中，典型算法是Hany Farid提出的方法[见文献12]，该方法利用各种质量因子对JPEG图像进行重压缩，比较重压缩前后的差另1J，再用K-S (kolmogorov-smirnov)统计工具来确定篡改区域。它可以检测由不同JPEG质量因子的图像合成的篡改图像，但是合成图像的篡改区域与其它部分压缩的质量因子要相差20以上，并且篡改区域的大小至少为100X100的时候，检测准确率才能在90%以上，而且当篡改区域存在分块位置不一致时，还要对64种分块方式下的图像进行再压缩，计算量很大。纵观目前的该类研究，普遍存在如下问题(1)要求合成图像的两次压缩的质量因子既有一定的大小关系；(2)对于正常图像处理等内容保持操作的鲁棒性较差；(3)篡改检测精度不十分理想；(4)计算效率不高。参考文献[I] Shivakumar B L, Baboo S S. Digital image Forgery Detection [J].SAJOSPSj 2010，10(2) :16-25.[2]Ng T T，Chang S F，Lin C Y，Sun Q B. Passive-blind Image Forensics[J].In Multimedia Security Technologies for Digital Rights, Elsvierj 2006, 15(2):383-412.[3]Celik M U，Sharma G，Saber E，Tekalp A M. Hierarchical watermarkingfor secure image authentication with localization[J]. IEEE Signal ProcessingMagazine, 2002，11 (6) : 585-595.
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发明内容
本发明的目的是提供一种针对双重JPEG压缩图像的篡改检测方法，正确检测率高，对于正常图像处理等内容保持操作有很好的鲁棒性，且具有较高的计算效率。本发明所采用的技术方案是，一种针对双重JPEG压缩图像的篡改检测方法，具体步骤为步骤I、检测双重JPEG压缩步骤I. I、估计检测图像的质量因子Q2 步骤I. 2、计算失真矩阵dQ(x, y)首先把检测图像转化为灰度图像，并用质量因子从30到Q2-I对灰度检测图像进 行第一次重压缩，得到第一次重压缩后的图像，计算检测图像与第一次压缩后的图像之间 的失真矩阵dQ (X，y) = f2 (X，y) -fQ2 (x, y)其中，f(x，y)表示被检测图像矩阵，fQ(x, y)代表第一次重压缩后的图像矩阵，Q e [30, (Q2-I) ], X, y表不像素坐标；步骤I. 3、计算失真度Se(Q):
权利要求
1.一种针对双重JPEG压缩图像的篡改检测方法，其特征在于，具体步骤为 步骤I、检测双重JPEG压缩 步骤I. I、估计检测图像的质量因子Q2 步骤I. 2、计算失真矩阵dQ(x, y) 首先把检测图像转化为灰度图像，并用质量因子从30到Q2-I对灰度检测图像进行第一次重压缩，得到第一次重压缩后的图像，计算检测图像与第一次压缩后的图像之间的失真矩阵 dQ (X，y) = f2 (X，y) -fQ2 (X，y)， 其中，f(x，y)表示被检测图像矩阵，fQ(x, y)代表第一次重压缩后的图像矩阵，Q e [30, (Q2-I) ], X, y表不像素坐标； 步骤I. 3、计算失真度Se(Q) StAm =/-I J I， 其中，检测图像大小为MXN，dQ(i，j)表示矩阵士(1，7)中的元素； 步骤I. 4、定义一个半径为r的邻域，在此领域内计算k(Q) J^Shig+i^SE(Q) k(0) = i-i-—— ' 2x rx(Sr(0)^s) . , 其中，ε是一个很小的数， 令kmax=max (k(Q) ), Q' =arg (max (k(Q)))，判断是否 kmax > t1； h 是由实验得到的阈值，若是，则令Q1 = Qi，转入步骤2 ;若否，则判定待检图像没有经过JPEG双重压缩，认为检测图像是可信的，检测终止； 步骤2、用质量因子Q1对检测图像进行第二次重压缩，计算质量因子为Q1时的失真矩阵 4 (又 V) = V) — Ja y)f， 其中，为第二次重压缩后的图像矩阵； 步骤3、对O，JO进行滤波器大小为bXb的均值滤波，得到最终的失真矩阵D(X，y) D(x, j) = XXeZa (x + i,y+j) -O J - O 其中,4 (Λ-+i' y+./)表示矩阵4 (x，y)中的元素； 步骤4、用K-means聚类来分析和判断失真矩阵D (x, y)中值的具体情况[Idx, C] = Kmeans (D, 2)； 其中，Kmeans (D, 2)表示把D中的值分为两类，分别用C1和C2表示，其中，C1表示值小的聚类，C2表示值大的聚类； 步骤5、通过计算度量标准Sd进行篡改检测Sd = C22X (C2-C1), t2是由实验得到的阈值，若Sd > t2，判定测试图像是篡改得到的JPEG合成图像，否则判定测试图像是可信的； 步骤6、图像篡改定位。
2.按照如权利要求I所述的针对双重JPEG压缩图像的篡改检测方法，其特征在于，所述步骤I. I的具体方法为从JPEG格式检测图像的文件头中读取量化表，并把此量化表与不同质量因子Q相对应的标准量化表相比较，当两者的相似度达到最大的时候，令Q2=Q。
3.按照如权利要求I所述的针对双重JPEG压缩图像的篡改检测方法，其特征在于，所述步骤6的具体方法为 步骤6. I、首先把步骤3中得到的失真矩阵D(x，y)分成大小为pXp的重叠块，每一块记为M(i, j),重叠间隔为s, I < s < P,则重叠块的数目为mmXnn块，其中
全文摘要
本发明公开了一种针对双重JPEG压缩图像的篡改检测方法，首先利用JPEG格式检测图像的头文件估计图像压缩的质量因子Q2，然后利用该质量因子Q2对检测图像进行第一次重压缩，计算本次重压缩前后图像对应像素值的平方差来获得该重压缩的失真矩阵，计算失真度的局部极小值确定为质量因子Q1，用该质量因子Q1对第一次重压缩后的图像进行第二次重压缩，计算第二次重压缩后的图像与检测图像对应像素值的平方差作为本次重压缩的失真矩阵，通过检测该失真矩阵中是否存在异常区域来进行篡改检测，将异常区域以图像形式显示出来，得到篡改定位的图像显示结果。本发明正确检测率高，对于正常图像处理等内容保持操作有很好的鲁棒性，且具有较高的计算效率。
文档编号H04N7/26GK102957915SQ201210461998
公开日2013年3月6日 申请日期2012年11月15日 优先权日2012年11月15日
发明者王晓峰, 刘真理, 魏程程, 李宁, 王尚平 申请人:西安理工大学