[发明专利]基于DCT统计特征的JPEG图像区域复制篡改盲检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及信息安全与计算机应用技术领域，特别涉及一种基于DCT统计特征的JPEG图像区域复制篡改盲检测方法。

背景技术

随着图像处理技术的成熟化与普及化，对数字图像的篡改变得越来越容易。人们可以利用各种工具随意篡改图像，单凭肉眼，无法分辨出这些图像的真假。篡改后的图像通过网络向大众传播，或造成娱乐效果，如一般的幽默图片；或对社会产生不良影响，如广场鸽事件和周正龙老虎事件。因此，对数字图像进行鉴别，已经成为一个新兴的研究领域。

区域复制篡改指的是一种特殊的图像篡改，即复制图像中的部分区域，将其粘贴到同一幅图像中的另一位置，以达到隐藏或添加内容的目的。由于同一幅图像有着一致的噪声、纹理和颜色等信息，加上篡改者往往在篡改之后采取模糊、降噪、重压缩等手段来掩盖修改痕迹，单凭肉眼和一般的鉴别手段很难判定图片是否经过篡改。

盲检测指的是在不依赖签名或水印的情况下，利用图像含有的信息鉴别图像，其应用场景广泛，是目前研究热点。目前成像设备生成的和互联网上传播的图像大多JPEG有损压缩图像，因此，针对JPEG图像的盲检测技术具有很高的实用价值。

目前有许多针对图像区域篡改的盲检测方法，但是都有不同程度上的局限性，主要包括：

1)提取的特征向量维数高，计算复杂度大，导致检测效率较低；

2)仅对某些特定类型的图片由较好效果，应用场景有所局限；

3)鲁棒性不强，在特殊情况下健壮性不足；

4)测试样本为自备样本，缺乏真实性与广泛性，缺乏实际应用意义。而本发明能够很好地解决上面的问题。

发明内容

本发明目的在于提供了一种基于DCT统计特征的JPEG图像区域复制盲检测方法，该方法通过提取JPEG图像的DCT统计特征，实现对JPEG区域复制篡改的检测与自动定位。该方法在提取JPEG图像的DCT统计特征后，将特征矩阵做降维处理，以降维后的矩阵作为特征向量进行后续操作，降低计算复杂度，提高了检测效率。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：本发明设计一种对JPEG图像分块，按8*8像素块提取DCT统计特征，对特征进行字典排序，结合图像块的相等位移矢量发生频率信息检测并定位篡改区域的方法。该方法分为图像分块、特征提取、特征降维、特征排序、计算相等位移矢量发生频率、检测并定位篡改区域几个步骤。

方法流程：

1）图像分块：分块前将可疑图像进行预处理，为了减少计算量，本发明中均假设可疑图像为灰度图像。若图像为彩色图像，则转化为灰度图像进行后续处理。将灰度化后的可疑图像用一个B*B像素大小的滑块（B的大小可变，建议将B的值设为16），按照从上到下，从左到右的顺序进行扫描，每次移动一个像素，从而将图像分成了多个可重叠的子块，数目用N指代。

2）特征提取：针对已经划分好的子块，分别提取每一子块的DCT统计特征，用一组矩阵F(i,j)存储DCT系数，其中(i,j)代表图像子块的位置。按照从左到右，从上到下的顺序遍历图像的各个子块，对每个子块进行DCT变换。

得到DCT系数之后，对其进行量化操作，量化后每个图像子块得到一个B*B的特征矩阵F(i,j)。

3）特征降维：提取出的图像子块特征值维数较高，不便于进行后续计算。本发明中使用PCA降维方法进行DCT系数矩阵降维处理。使用特征矩阵F存储降维后的DCT系数，对于每个图像子块，降维后的特征矩阵保存为F的一行。

4）特征排序：本发明中所提出的区域复制篡改，复制区域来自原图片，因此被复制区域与复制区域的图像块具有相匹配的图像特征，所以具有相匹配特征的图像子块为可疑篡改区域。字典排序是一种对于随机变量形成序列的排序方法，通过将特征矩阵F进行字典排序处理，可以调整特征值的排列顺序，形成有序排列。

5）计算相等位移矢量发生频率：由于JPEG图像的特殊性，大量的特征块在经过JPEG压缩后会消失，所以仅通过比较图像子块的特征值并不能准确判断复制区域。因此引入位移矢量，在有多个特征匹配对均具有相同位移矢量的情况下，才将某对特征匹配对视为有用匹配。

使用每个图像子块左上角的像素坐标标示该图像子块的位置，用一个矩阵存储每个图像子块的位置，子块间的坐标差值即为位移矢量。遍历排序后的特征矩阵F,找出相匹配的行，计算匹配行间的标准化位移矢量。同时设置块间位移矢量计数器，初始值为零，对于有效的匹配对，将其位移矢量计数器加一。匹配方法结束时的，位移矢量计数器的值表示不同位移矢量发生的频率。