一种彩色图像区域复制篡改检测方法

专利名称：一种彩色图像区域复制篡改检测方法
技术领域：
本发明属于信息安全技术领域，特别涉及一种检测彩色图像的区域是否经过复制篡改及对复制区域和篡改区域进行定位的方法，该方法能对存在噪声、压缩、模糊等常规变换和存在旋转、缩放、翻转等几何变换情况下的区域复制篡改进行有效的检测，可用于网络环境下数字图像的真实性鉴别和取证。
背景技术：
通信技术、计算机和互联网的飞速发展使得人们可以实现资源的共享，并且可以很轻易地获得网上的图像、音频和视频。但是由于各种图像处理软件的普及与应用，一般用户就可以对数字图像进行随意的篡改且不会留下用人眼能看出的处理痕迹。这就使得眼见并不一定为实，如果这些虚假图片在互联网上广泛地传播或者一些伪造的图像被应用于司法取证、新闻报道、摄影比赛等场合，其所导致的误判、错误报道等情况将会造成难以估量的损失。因此，对数字图像的真实性和完整性的鉴别具有十分重要的意义。 目前，数字图像认证方法主要分为主动认证和被动认证两大类。主动认证分为两类一是基于脆弱数字水印的图像认证。在图像中预先嵌入脆弱数字水印，假如图像遭受了篡改，数字水印将会受损且受损部分将会暴露篡改行为。ニ是基于数字签名的图像认证，这种方法利用图像内容生成认证码或数字签名。基于数字水印的方法需要在图像中嵌入水印，对图像的感知性能会产生一定的影响，且水印容易受到攻击，对没有嵌入水印的图像起不到保护作用；基于数字签名的方法虽然不会对图像的感知性能造成影响，但是需要预先产生辅助信息且签名容易丢失。互联网中的图像大部分没有嵌入数字水印或者预先生成辅助信息。由于主动认证的局限性，图像被动认证的方法越来越受到人们的关注，这种方法既不需要提前对图像嵌入数字水印，也不需要事先生成辅助信息，仅仅根据图像本身信息就可以判断出是否经过篡改、合成等伪造处理。数字图像的被动认证已经成为图像处理领域的前沿研究课题，对于多媒体的信息安全、甄别虚假新闻、司法取证等方面更具有重要意义。图像的区域复制篡改就是将一幅图像中的ー个区域进行拷贝，并粘贴到该图像中的另ー个区域，以达到掩盖特定目标或突出某一场景的目的。由于复制和粘贴操作都是在同一幅图像中进行的，篡改区域与整幅图像具有相同的纹理、顔色、噪声等特性，所以肉眼很难辨别图像是否经过了篡改。文献Fridrich J, Soukal D, Lukas J. Detection ofしopy—Move Forgery in Digital Images.Proceedings of Digita丄 Forensic ResearchWorkshop, Cleveland, 2003.提出了离散余弦变换(DCT)量化系数模糊匹配的方法，将图像分块后，计算每个图像块的DCT量化系数，并对量化后DCT系数进行字典排序，以检测出图像的篡改区域° 又献Popescu A, Farid H. Exposing Digital Forgeries by DetectingDuplicated Image Regions. Dartmouth College, USA, TR2004-515, 2004.提出了基于主成分分析(PCA)的检测方法，该方法利用PCA对分块后的图像特征向量进行降维，可以有效提高检测率。在发明专利骆伟祺，黄继武.一种鲁棒的图像区域复制篡改检测方法(专利号ZL200610036600. 9)中，骆伟祺等提出了一种基于图像块相似性比较的鲁棒区域复制篡改检测方法。上述方法只能对篡改区域没有经过几何变换的图像进行检测，然而篡改者为了掩盖篡改的痕迹，可能会对被复制的目标进行一定的几何变形，如对区域进行旋转、缩放、翻转等变换，使上述方法对此类区域复制篡改无能为力。

发明内容
为克服上述缺陷，本发明提供了ー种可以检测被复制区域经过旋转、缩放、翻转、噪声或模糊等多种处理后的图像篡改检测方法，可以有效地检测互联网环境中存在区域复制篡改的图像真伪。本方法能够对疑似篡改的图像进行检测并且判断是否经过篡改，如果篡改过则标记出篡改区域和复制区域，从而确定图像的真伪。为实现上述发明目的，提出ー种彩色图像区域复制篡改检测方法，其特征在于，包括以下步骤
步骤I):对被检测的彩色图像去除噪声；步骤2):将所述步骤I)处理后的图像进行分块，图像块之间相互重叠，并且相邻的图像块之间仅有一行或一列的像素不同；步骤3):分别对所述步骤2)获得的每个图像块的红色(R)、緑色(G)和蓝色(B)三个通道中灰度处在
之间的像素分成M段，统计出每段的像素数值作为该图像块的特征值，把获得的三个通道的所有特征值组合起来作为该图像块的特征向量D ;其中，M为正整数，每个图像块共获得3*M个特征值；步骤4):利用所述步骤3)获得的每个图像块的特征向量，将每ー个图像块与其余图像块分别进行相似性匹配，获得正确匹配对图像块；步骤5):建立一个与被检测图像大小相同且各个像素点的灰度值全为零的ニ值图，把所述步骤4)中获得的正确匹配对图像块的位置标记到ニ值图中，在获得的由检测结果而生成的ニ值图中标记出彩色图像区域复制篡改。更优选地，还包括步骤6);所述步骤6):对所述步骤5)获得的由检测结果而生成的ニ值图通过滤波去除错误匹配，并结合形态学处理得到最終检测結果。更优选地，所述步骤I)采用高斯低通滤波法对图像进行滤波，去除噪声。更优选地，所述步骤2)中将处理后的图像分解为半径为b的圆形图像块。更优选地，所述步骤3)的具体工作步骤为步骤31):将每个图像块的红色(R)、绿色(G)和蓝色⑶三个通道中
灰度级处在
之间的像素分成M段，这M个灰度区间分别为O Iげ-I ,
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M M 」Lが」步骤32):统计所述步骤31)中每个通道灰度区间的像素数值，该像素数值为图像块对应通道的特征值；步骤33):利用所述步骤32)获得的三个通道的所有特征值组合起来作为对应图像块的特征向量D，把整幅图像所有图像块中获得的特征向量组成向量组S。
更优选地，所述步骤5)中对ニ值图进行标记时，只标记图像块中心位置及其周围上下左右的点。更优选地，所述步骤6)中采用滤波方法对错误匹配的图像块进行去除，所述滤波过程包括首先，生成ー个hXh的方形窗ロ；然后，对所述步骤5)获得的由检测结果而生成的ニ值图进行滤波，对图像开始检測；当检测到窗口中白点的个数大于或等于设定的阈值时，则不做任何处理；当检测到窗口中白点的个数小于阈值时，则把窗ロ中的像素点的灰度级全部置零；其中，窗ロ移动的步长为h。
本发明的优点在于，能够对疑似篡改过的图像进行检测，并判断出是否经过了区域复制篡改操作，若经过了篡改则定位出篡改的位置和复制的位置，从而判定数字图像的真伪性。本方法与现有的ー些方法相比，提出基于彩色图像的量化直方图的区域复制篡改检测方法，不仅能检测出直接平移的区域篡改问题，还能检测出区域经过旋转、缩放、翻转等线性几何变换的区域复制篡改问题，此外还能够处理区域经斜切、区域局部扭曲、投射变换等非线性仿射变形情况下的区域复制篡改。该方法计算简单，仅需在空域上对图像块进行匹配，提高了计算效率。


图I是本发明提出的ー种彩色图像区域复制篡改检测方法流程图；图2是篡改后的图像及其红、绿、蓝三色的直方图；其中，(a)是篡改图，(b)是红色分量直方图，(C)是绿色分量直方图，(d)是蓝色分量直方图；图3是原始图像和篡改图像及检测结果图；其中，(a)是原始图像，(b)是篡改图像，(C)是滤波图，(d)是初始检测结果图，(e)是滤波后的结果图，(f)是最终结果图；图4是篡改区域旋转20度的篡改图和检测结果图；其中，(a)是篡改区域旋转20度的篡改图，(b)是检测结果图；图5是篡改区域旋转90度的篡改图和检测结果图；其中，(a)是篡改区域旋转90度的篡改图，(b)是检测结果图；图6是篡改区域水平翻转的篡改图和检测结果图；其中，(a)是篡改区域水平翻转的篡改图，(b)是检测结果图；图7是篡改区域垂直翻转的篡改图和检测结果图；其中，(a)是篡改区域垂直翻转的篡改图，(b)是检测结果图；图8是篡改区域缩小为原来大小O. 8倍的篡改图和检测结果图；其中，(a)是篡改区域缩小为原来大小O. 8倍的篡改图，(b)是检测结果图；图9是篡改区域放大为原来大小I. 2的篡改图和检测结果图；其中，(a)是篡改区域放大为原来大小I. 2倍的篡改图，(b)是检测结果图；图10是篡改图像和JPEG压缩、添加高斯白噪声和高斯模糊的篡改图；其中，(a)是篡改图像，图(b)、(c)、(d)分别是JPEG压缩的品质因子分别为70、80、90的检测结果图，图(e)和(f)是添加高斯白噪声SNR分别为15、25的检测结果图，图(g)和(h)是窗ロ为3X 3，标准方差分别为3和5高斯模糊的检测图。
具体实施例方式下面结合附图，对本发明的技术方案进行进一步详细的说明。本发明技术方案包括以下步骤(I)将待检测的彩色图像进行高斯低通滤波；(2)将滤波后的图像分成固定大小的圆形图像块，且相邻的图像块之间只有一行或一列不同；
(3)计算圆形图像块红色、緑色和蓝色(RGB)三个分量的量化直方图，并构成组合直方图，以此作为图像块的特征；(4)对图像块的特征进行匹配，找出最相似的图像块并将它们标记到图像上；(5)通过滤波和形态学处理去掉错误匹配，整个检测过程如流程图I所示。(I)对彩色图像进行滤波
设疑似进行过区域复制篡改过的彩色图像为f，把疑似篡改过的图像f进行高斯低通滤波，提取图像的低频部分，对图像进行滤波时使用模板为3X3的窗ロ，标准方差取值为3，篡改图像如图3(b)，滤波后的图像如图3(c);通过滤波可以有效減少干扰，为图像的后续操作做准备。(2)对彩色图像分块设疑似篡改过的彩色图像大小f为WXH，首先将图像f分解成半径为b = 8的圆形图像块，并保证相邻的图像块之间只有一行或者一列的像素不同，由此可知图像f共可获得图像块数为B= (ff-2b+l) X (H-2b+l);圆形图像快与别的形状的图像块相比有ー些优势当篡改区域发生了旋转操作时对匹配造成的影响比较小。(3)提取图像块的特征首先把获得的图像块的红色R、绿色G、蓝色B三个通道的灰度级在[O 199]之间的像素分别量化，使每个通道分成5段灰度等级。图2 (b)、(c)、(d)分别是图2 (a)的红色、緑色、蓝色分量的直方图，图像块的直方图彩色图像的顔色范围过于庞大，在RGB顔色空间中，区域颜色直方图包含256X256X256 = 224个颜色。图像块R、G、B三种颜色的像素的灰度级主要分布区间为[O 199]，而灰度级大于199的像素比较少。考虑到算法效率和统计的特点，将每个颜色通道量化到5个灰度等级[O 39]、[40 79]、[80 119]、[120 159]、[159 199]，统计出各个区间的像素数值，并把统计出的每个区间像素数值作为图像块的特征值，把获得的三个通道的所有特征值组合起来作为图像块的特征向量。每个图像块共获得15个特征值，设整幅特征向量组为S，整幅图像总共可以获得(W-2b+l) X (H-2b+l) X 15个特征值。(4)特征匹配并定位匹配块首先对特征向量组S进行降维处理，由于S是ー个三维向量，不容易进行字典排序，调整特征向量组的维数使之变成ニ维向量并生成ー个行数(W-2b+l) X (H-2b+l)列数为15的数组A。然后对数组A的(W-2b+l) X (H-2b+l)特征向量作字典排序，使数组中的特征向量从上到下依次从小到大排列并记录每行特征向量对应的图像块在原始图像中的位置。在图像块的特征向量进行相似性匹配时需要预先设定三个阈值分别是相似度阈值Ts、距离阈值Td和区域面积阈值Ta。相似度阈值Ts :相似度阈值是衡量两个图像块的特征向量的相似性的參数，为了衡量特征向量AiyAjis的相似度本发明采用欧氏距离，定义为刚 TS = ^(Ais-Ajs)2(2)首先设定特征比较范围，由于对所有的特征向量进行了字典排序，使得相似图像块的特征向量在数组A中的位置离得比较近，设定特征比较范围为20行。从第一行数据开始分别与其下面20行特征向量进行比较并计算其欧氏距离；图像块越相似，计算出的欧氏距离越小。在进行试验过程中，我们随机选取了 100幅图像做区域复制篡改，篡改区域大小为80X80，然后对篡改图像做了不同的后处理操作，包括添加高斯白噪声、高斯模糊、旋转、缩放和JPEG压缩。对于每幅经过篡改后的图像，当相似度阈值Ts取5. 5时检测效果比较好并且能有效够检测出篡改区域和复制区域。距离阈值Td:篡改图像的图像块与其相邻的图像块只有一行或者一列的像素不同，在图像块与图像块的特征向量进行相似匹配过程中，如果所比较的两个图像块位置很 近，即使不是正确的匹配块，也会得到较高的相似度，导致错误匹配。为此，提出了距离阈值TdO在实验过程中选取的匹配块的半径为8，为了减少相邻的匹配块造成的影响，当匹配块对的中心坐标之间的距离大于或者等于距离阈值时进行比较，在本方法中我们取距离阈值Td 为 16。区域面积阈值Ta:在自然图像中，除了大片平坦区域(如蓝天、草地、公路、白云等)，存在相似(包括顔色、形状、纹理等)大面积区域的可能性不是很大。如果检测到一幅彩色图像中存在大面积的相似区域，那么很可能此图像是被区域复制篡改过的。在文献骆伟祺，黄继武，丘国平.鲁棒的区域复制图像篡改检测技术.计算机学报，2007，30 (11)1998-2007.中作者指出大面积区域不小于原始图像尺寸的O. 85%，在检测过程中，检测到的图像块与原始的篡改块在形状上往往存在一定的差异，因此可定义区域面积阈值Ta为Ta ^ WXHX0. 85% X η(3)其中，η为受损系数。当检测出的匹配块满足设定的阈值Ts和Td吋，则认为是正确匹配的ー对图像块。在进行比较的20对匹配块中有可能存在多个满足条件的匹配块，假如在比较范围内有多对满足条件的匹配块只选获得的相似度阈值最小的那个图像块作为正确匹配块对并对其定位，如果没有满足条件的则不做任何处理。(5)对图像进行滤波及形态学处理建立ー个与原始图像大小相同且各个像素点的灰度级全为零的ニ值图，把步骤
(4)中获得的正确匹配对的图像块的位置标记到ニ值图中，标记时只标记图像块的中心位置及其上下左右共计5个位置上的像素，直接标记的结果如图3(d)。在获得的由检测结果而生成的ニ值图中有许多孤立的白色像素点，这些点实际上是错误匹配的图像块，因此应当尽可能地去掉这些点。本发明中我们建立ー个8X8的滤波窗ロ并采用此窗ロ对整幅图像进行滤波。首先从图像的左上角开始检测，当检测到窗口中白点的个数大于或等于设定的阈值20时不做任何处理，若小于阈值20时则把窗口中的像素点的灰度值全部置零。通过此方法不但可以有效滤除那些孤立的错误匹配块，而且可以保护那些正确匹配的图像块不受干扰，提高图像区域复制篡改检测的效果。
ニ值图3(e)经过滤波后如果还有一些较大的错误匹配区域，可以对图像进行数学形态学的开操作去除这些为匹配区域；如果没有这种错误匹配区域这可以省略此步骤。因为对图像进行标记时只是标记了图像块的中心位置及其上下左右共计5个位置上的像素，使得检测出的篡改区域和复制区域比原始的篡改区域和复制区域小，所以对图3(e)进行数学形态学上的闭操作处理。为了展示本发明的效果，我们给出了ー些篡改图像和相应的检测結果。如图3所示，(a)是原始图像，(b)是篡改后的图像 ，(C)是篡改图像滤波后的图像，(d)是初始检测结果，图(e)是利用本发明中提出的滤波器进行滤波的結果，(f)是对图(e)进行闭操作后得到的最終检测結果。由图(f)可知，在没有任何几何变换和攻击的情况下，检测效果很好。图4、图5、图6、图7是篡改区域经过旋转20度、90度和水平翻转、垂直翻转的篡改图像和检测結果。由检测结果可知篡改区域即使经过了这些几 变换之后检测效果仍然非常好。图8 (a)和图9(a)是篡改区域分别经过缩小为原来大小的O. 8倍和放大为原来大小I. 2倍后的图像，由其对应的检测结果图(b)可知图像即使经过了这种缩放处理检测效果仍然很好。图10是篡改图像经过有损JPEG压缩、添加高斯白噪声和高斯模糊后的图像相应的检测結果。图(b)、(c)、(d)是经过质量因子分别为70、80、90的有损JPEG压缩后的检测結果，图(e)和(f)是篡改图像添加SNR为15db和25db高斯白噪声处理后的结果，图(g)和(h)是篡改图像经过模板为3 X 3，标准方差分别为3和5的高斯模糊处理后的检测結果。由以上检测结果可知，本发明对常规的各种信号处理攻击和区域的几何变形都具有很好的鲁棒性。性能测试和实验分析为了更有效的验证本发明的鲁棒性，我们将本发明的方法在两个数据库中进行测试，这里定义了正确匹配率Fr和错误匹配率Fw，其公式如下，
权利要求
1.ー种彩色图像区域复制篡改检测方法，其特征在于，包括以下步骤 步骤I):对被检测的彩色图像去除噪声； 步骤2):将所述步骤I)处理后的图像进行分块，图像块之间相互重叠，并且相邻的图像块之间仅有一行或一列的像素不同； 步骤3):分别对所述步骤2)获得的每个图像块的红色(R)、緑色(G)和蓝色(B)三个通道中灰度处在[O T]之间的像素分成M段，统计出每段的像素数值作为该图像块的特征值，把获得的三个通道的所有特征值组合起来作为该图像块的特征向量D ;其中，M为正整数，每个图像块共获得3*M个特征值； 步骤4):利用所述步骤3)获得的每个图像块的特征向量，将每ー个图像块与其余图像块分别进行相似性匹配，获得正确匹配对图像块； 步骤5):建立一个与被检测图像大小相同且各个像素点的灰度值全为零的ニ值图，把所述步骤4)中获得的正确匹配对图像块的位置标记到ニ值图中，在获得的由检测结果而生成的ニ值图中标记出彩色图像区域复制篡改。
2.根据权利要求书I所述的彩色图像区域复制检测方法，其特征在于，还包括步骤6)；所述步骤6):对所述步骤5)获得的由检测结果而生成的ニ值图通过滤波去除错误匹配，并结合形态学处理得到最終检测結果。
3.根据权利要求I或2所述的彩色图像区域复制检测方法，其特征在于，所述步骤I)采用高斯低通滤波法对图像进行滤波，去除噪声。
4.根据权利要求I或2所述的彩色图像区域复制检测方法，其特征在于，所述步骤2)中将处理后的图像分解为半径为b的圆形图像块。
5.根据权利要求I或2所述的彩色图像区域复制检测方法，其特征在于，所述步骤3)的具体工作步骤为 步骤31):将每个图像块的红色(R)、緑色(G)和蓝色⑶三个通道中灰度级处在[O T]之间的像素分成M段，这M个灰度区间分别为
6.根据权利要求I或2所述的彩色图像区域复制检测方法，其特征在于，所述步骤5)中对ニ值图进行标记时，只标记图像块中心位置及其周围上下左右的点。
7.根据权利要求2所述的彩色图像区域复制检测方法，其特征在于，所述步骤6)中采用滤波方法对错误匹配的图像块进行去除，所述滤波过程包括 首先，生成ー个hXh的方形窗ロ ； 然后，对所述步骤5)获得的由检测结果而生成的ニ值图进行滤波，对图像开始检测； 当检测到窗口中白点的个数大于或等于设定的阈值时，则不做任何处理；当检测到窗口中白点的个数小于阈值时，则把窗ロ中的像素点的灰度级全部置零；其中，窗ロ移动的步长为h 。
全文摘要
本发明提出一种彩色图像区域复制篡改检测方法，首先对被检测的彩色图像去除噪声；将噪声处理后的图像进行分块，相邻的图像块之间仅有一行或一列的像素不同；分别对每个图像块的红色、绿色和蓝色三个通道的像素量化，并将每个通道依据灰度分成M段，统计出每段的像素数目作为该图像块的特征值，把获得的三个通道的所有特征值组合起来作为该图像块的特征向量D；利用每个图像块的特征向量，一图像块与其余图像块分别进行相似性匹配，获得正确匹配对图像块；建立一个与被检测图像大小相同且各个像素点的灰度级全为零的二值图，把获得的正确匹配对图像块的位置标记到二值图中，在获得的由检测结果而生成的二值图中检测出彩色图像区域复制篡改。
文档编号G06T1/00GK102693522SQ20121012977
公开日2012年9月26日 申请日期2012年4月28日 优先权日2012年4月28日
发明者李淑尚, 李雷达, 王晓迎, 王雪维 申请人:中国矿业大学