基于統(tǒng)計學(xué)判斷的雙重壓縮jpeg圖象篡改盲檢測方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于統(tǒng)計學(xué)判斷的雙重壓縮JPEG圖象篡改盲檢測方法，涉及圖像處理技術(shù)和機器視覺領(lǐng)域；它包括以下步驟：Step1)、圖片原始數(shù)據(jù)的獲??；Step2）、JPEG圖像的分割；Step3）、計算DCT系數(shù)；Step4）、向量的提取和直方圖的建立；Step5）、判斷篡改像素塊；Step6）、判斷篡改區(qū)域；Step7）、消除干擾噪音；Step8）、定位篡改區(qū)域；本發(fā)明的有益效果在于：與現(xiàn)有的一些檢測方法相比，本發(fā)明有效的克服了傳統(tǒng)算法計算量大、計算速度慢、識別手段有限的缺陷，可有效的確認(rèn)出圖像數(shù)據(jù)的真?zhèn)涡浴?br> 【專利說明】基于統(tǒng)計學(xué)判斷的雙重壓縮JPEG圖象篡改盲檢測方法
【【技術(shù)領(lǐng)域】】
[0001]本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)和機器視覺領(lǐng)域，更具體的說，本發(fā)明涉及一種基于統(tǒng)計學(xué)判斷的雙重壓縮JPEG圖象篡改盲檢測方法。
【【背景技術(shù)】】
[0002]隨著計算機技術(shù)的高速發(fā)展，人們利用一些圖像編輯工具來修改、創(chuàng)造一幅數(shù)字圖像變得十分的簡單，不乏有人無意或者有意，甚至惡意傳遞經(jīng)過精心偽造的數(shù)字圖像。很多領(lǐng)域?qū)?shù)字圖像的安全性要求較高，任何微小的改變都可能會影響實際所要表達的信息。篡改和偽造的數(shù)字圖像一旦被用于媒體、科學(xué)發(fā)現(xiàn)、軍事領(lǐng)域、法院物證等，無疑會對社會、科學(xué)、政治、軍事的各方面產(chǎn)生嚴(yán)重影響。當(dāng)接收者接到這類圖像信息時，往往希望能夠?qū)D像進行甄別判斷:該圖像是否是原始圖像，是否某些像素點被篡改過，如果被篡改過，能夠定位到被篡改的像素點。
[0003]傳統(tǒng)上，人們在鑒別圖像的真?zhèn)螘r，采用事先在數(shù)字圖像中嵌入數(shù)字水印或數(shù)字簽名的方法。然而，這些方法容易受到設(shè)備成本和圖像來源與接收者的分離等因素的影響而無法普及，所以不依靠任何先驗信息對一幅數(shù)字圖像進行篡改檢測定位是具有十分重要的意義的。
[0004]由于任何對數(shù)字圖像的篡改都會不可避免的引起圖像內(nèi)部數(shù)據(jù)尤其是統(tǒng)計特征的變化。如同任何犯罪現(xiàn)場都會遺留犯罪證據(jù)一樣，這些數(shù)據(jù)特征的變化，反而又成了檢測數(shù)字圖像是否經(jīng)過篡改的證據(jù)和依據(jù)。
【
【發(fā)明內(nèi)容】
】
[0005]本發(fā)明的目的在于有效克服傳統(tǒng)算法的計算量大、計算速度過慢、識別手段有限的缺陷，提供了一種基于統(tǒng)計學(xué)判斷的雙重壓縮JPEG圖象篡改盲檢測方法。
[0006]本發(fā)明的技術(shù)方案是這樣實現(xiàn)的:它包括以下步驟:
[0007]Stepl)、獲取圖片原始數(shù)據(jù)信息I (M，N)，將I (M，N)進行空間變換，轉(zhuǎn)換為亮度空間Y (Μ,Ν),其中，Y表示YCrCb空間中的Y分量空間，MN分別為圖片的行像素數(shù)和列像素數(shù)；
[0008]St印2)、JPEG圖像的分割:將Y (M，N)劃分為不重疊的子塊blk (i)，i=l，2，3……；
[0009]St印3)、計算DCT系數(shù):對每個子塊blk(i)進行DCT(離散余弦變換)，得到每個子塊的DCT系數(shù)；
[0010]St印4)、向量的提取和直方圖的建立:將每個子塊blk(i)的DCT系數(shù)按Z型排列
(取前η個系數(shù))，得到新的子塊序列vecter(i), i=l,2,3......;提取各個子塊vecter(i)
相同序號的系數(shù)，建立DCT系數(shù)直方圖bar(i)模型，其中i=l，2，3......;
[0011]Step5)、判斷篡改圖像:依據(jù)子塊系數(shù)之間相關(guān)性特征和直方圖bar(i)分布的周期性特征，區(qū)分二次壓縮和一次壓縮系數(shù)直方圖分布的差異性；同時結(jié)合概率統(tǒng)計學(xué)原理，計算各子塊可能篡改的概率；[0012]St印6)、判斷篡改區(qū)域:用統(tǒng)計學(xué)規(guī)律得到的閥值對St印5處理的結(jié)果進行是否篡改的判斷；[0013]St印7)、消除干擾噪音:用濾波器消除噪音干燥；
[0014]St印8)、定位篡改區(qū)域:根據(jù)上述步驟標(biāo)記篡改區(qū)域；
[0015]所述St印2中:子塊blk (i)的大小為8*8，單位為像素；
[0016]所述St印4中:η為21 ;
[0017]所述Step6中，閥值Threshold事先根據(jù)統(tǒng)計學(xué)在實驗中獲得，閥值Threshold的范圍為0.51-0.60 ;判斷像素塊是否篡改的方法為:低于上述閥值Threshold的，認(rèn)為是篡改塊，高于閥值Threshold的,認(rèn)為是非篡改塊。
[0018]本發(fā)明的有益效果在于:本發(fā)明的方法能對給定的數(shù)字圖像，判斷其是否經(jīng)過區(qū)域篡改，篡改手段包括復(fù)制、粘貼、拼接、摳圖、合成等，若有還可定位出篡改的區(qū)域，從而有效的確認(rèn)出圖像數(shù)據(jù)的真?zhèn)涡?。與現(xiàn)有的一些檢測方法相比，本發(fā)明有效的克服了傳統(tǒng)算法計算量大、計算速度慢、識別手段有限的缺陷，提供了一種基于統(tǒng)計學(xué)判斷的雙重壓縮JPEG圖象篡改盲檢測方法。
【【專利附圖】

【附圖說明】】
[0019]圖1為對原始圖片進行Y變換后劃分為相互不重疊的8*8子塊圖；
[0020]圖2為DCT變換后按Z型排列所取的DCT系數(shù)表；
[0021]圖3為圖2中2號字塊未經(jīng)PS處理過的DCT系數(shù)構(gòu)建的直方圖；
[0022]圖4為圖2中2號字塊經(jīng)PS處理過的DCT系數(shù)構(gòu)建的直方圖；
[0023]圖5為未經(jīng)過篡改的原圖；
[0024]圖6為本發(fā)明實驗最終效果圖。
【【具體實施方式】】
[0025]下面結(jié)合附圖和實施例對本發(fā)明作進一步的描述。
[0026]一種基于統(tǒng)計學(xué)判斷的雙重壓縮JPEG圖象篡改盲檢測方法，它包括以下步驟:
[0027]Stepl)、數(shù)據(jù)的獲取:讀取原始信息，裁剪原圖片，獲取圖片原始數(shù)據(jù)信息I (M，N)，使之像素數(shù)M、N能被8整除，將裁剪圖進行空間變換轉(zhuǎn)換為亮度空間Y分量，其中，Y分量為YCrCb空間中的Y分量空間；
[0028]St印2)、JPEG圖像的分割:將Y分量劃分為相互不重疊的8*8子塊，單位為像素，如圖1所示；
[0029]St印3)、計算DCT系數(shù):對上述的每個子塊進行離散余弦變換，得到每個子塊的DCT系數(shù)；
[0030]St印4)、向量的提取和直方圖的建立:對每個子塊blk(i)的DCT系數(shù)按Z型排列，取其中前η個系數(shù)，如圖2所示，在本實施例中，η取21，從而得到新的子塊序列vecter (i)，提取各個子塊vecter(i)相同序號的系數(shù)，建立DCT系數(shù)直方圖bar (i)模型(如圖3，4所示)，bar(i)中，i=l, 2，3，…，η ;
[0031]Step5)、判斷圖像篡改像素塊:依據(jù)子塊系數(shù)之間相關(guān)性特征和直方圖bar(i)分布的周期性特征，區(qū)分二次壓縮和一次壓縮系數(shù)直方圖分布的差異性(比較圖3和圖4)，同時結(jié)合概率統(tǒng)計學(xué)原理，計算可能篡改的子塊的概率；
[0032]Step6)、判斷篡改區(qū)域:用統(tǒng)計學(xué)規(guī)律得到的閥值Threshold對Step5處理的結(jié)果進行是否篡改的判斷，閥值Threshold事先根據(jù)統(tǒng)計學(xué)在實驗中獲得，閥值Threshold的范圍為0.51-0.60，實際應(yīng)用時，根據(jù)一類照片的情況，具體定確定的值；判斷像素塊是否篡改的方法為:低于上述閥值Threshold的，認(rèn)為是篡改塊，高于閥值Threshold的，認(rèn)為是非篡改塊；
[0033]St印7)、消除干擾噪音:用濾波器消除噪音干燥；
[0034]St印8)、定位篡改區(qū)域:根據(jù)上述步驟標(biāo)記篡改區(qū)域，如圖5、圖6所示，圖6中紅色區(qū)域為標(biāo)記的篡改區(qū)域。
[0035]本發(fā)明的方法能對給定的數(shù)字圖像，判斷其是否經(jīng)過區(qū)域篡改，篡改手段包括復(fù)制、粘貼、拼接、摳圖、合成等，若有還可定位出篡改的區(qū)域，從而有效的確認(rèn)出圖像數(shù)據(jù)的真?zhèn)涡浴Ｅc現(xiàn)有的一些檢測方法相比，本發(fā)明有效的克服了傳統(tǒng)算法計算量大、計算速度慢、識別手段有限的缺陷，提供了一種基于統(tǒng)計學(xué)判斷的雙重壓縮JPEG圖象篡改盲檢測方法。
[0036]以上所描述的僅為本發(fā)明的較佳實施例，上述具體實施例不是對本發(fā)明的限制。在本發(fā)明的技術(shù)思想范疇內(nèi)，可以出現(xiàn)各種變形及修改，凡本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員根據(jù)以上描述所做的潤飾、修改或等同替換，均屬于本發(fā)明所保護的范圍。
【權(quán)利要求】
1.一種基于統(tǒng)計學(xué)判斷的雙重壓縮JPEG圖象篡改盲檢測方法，其特征在于:它包括以下步驟: Stepl)、獲取圖片原始數(shù)據(jù)信息I (M，N)，將I (M，N)進行空間變換，轉(zhuǎn)換為亮度空間Y(M，N),其中，Y表示YCrCb空間中的Y分量空間，MN分別為圖片的行像素數(shù)和列像素數(shù)； St印2)、JPEG圖像的分割:將Y (M，N)劃分為不重疊的子塊blk (i)，i=l，2，3……； St印3)、計算DCT系數(shù):對每個子塊blk(i)進行DCT(離散余弦變換)，得到每個子塊的DCT系數(shù)； St印4)、向量的提取和直方圖的建立:將每個 子塊blk(i)的DCT系數(shù)按Z型排列(取前η個系數(shù))，得到新的子塊序列vecter(i), i=l,2,3......;提取各個子塊vecter(i)相同序號的系數(shù)，建立DCT系數(shù)直方圖bar(i)模型，其中i=l，2，3……； Step5)、判斷篡改像素塊:依據(jù)子塊系數(shù)之間相關(guān)性特征和直方圖bar(i)分布的周期性特征，區(qū)分二次壓縮和一次壓縮系數(shù)直方圖分布的差異性；同時結(jié)合概率統(tǒng)計學(xué)原理，計算各子塊篡改的概率； St印6)、判斷篡改區(qū)域:用統(tǒng)計學(xué)規(guī)律得到的閥值對步驟5處理的結(jié)果進行是否篡改的判斷； Step7)、消除干擾噪音:用濾波器消除噪音干燥； St印8)、定位篡改區(qū)域:根據(jù)上步驟標(biāo)記篡改區(qū)域。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于統(tǒng)計學(xué)判斷的雙重壓縮JPEG圖象篡改盲檢測方法，其特征在于:所述St印2中:子塊blk (i)的大小為8*8，單位為像素。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于統(tǒng)計學(xué)判斷的雙重壓縮JPEG圖象篡改盲檢測方法，其特征在于:所述St印4中:η為21。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于統(tǒng)計學(xué)判斷的雙重壓縮JPEG圖象篡改盲檢測方法，其特征在于:所述Step6中，閥值Threshold事先根據(jù)統(tǒng)計學(xué)在實驗中獲得，閥值Threshold的范圍為0.51-0.60 ;判斷像素塊是否篡改的方法為:低于上述閥值Threshold的，認(rèn)為是篡改塊，高于閥值Threshold的，認(rèn)為是非篡改塊。
【文檔編號】G06T7/00GK103544692SQ201210243242
【公開日】2014年1月29日 申請日期:2012年7月13日 優(yōu)先權(quán)日:2012年7月13日
【發(fā)明者】宋健 申請人:深圳市智信達軟件有限公司