[发明专利]基于方差的重压缩JPEG图像原始量化步长估计方法

说明书

本发明提供一种基于方差的重压缩JPEG图像原始量化步长估计方法，首次使用了方差来估计图像的原始量化步长。直方图相隔一定周期的比值的方差序列具有周期性波动，此周期性波动与直方图的周期性波动相对比更加明显，估计原始量化步长的准确率更高。在第一次量化步长小于和大于第二次量化步长的情况下，本发明都具有很好的准确性。

技术领域

本发明涉及图像数字取证技术领域，更具体地，涉及一种基于方差的重压缩JPEG图像原始量化步长估计方法。

背景技术

近年来，计算机网络、多媒体技术发展迅速，高清数码相机、智能手机等广泛普及。大量的图像编辑软件，如Photoshop等，使得人们可以越来越容易的编辑、修改图像。而在许多场合，例如司法、新闻出版、科学研究中，我们又急需保证图像的完整性、真实性和可靠性，于是数字取证技术应运而生。

如今人们最常使用的图像格式为JPEG，而在篡改过程中，往往伴随着图像的二重压缩。估计二重压缩JPEG图像的原始量化步长，对篡改检测以及恢复图像的操作历史有重要的帮助。

现今的估计原始量化步长的方法，大多数都是基于JPEG图像的二重压缩效应(DQ效应)，当第一次量化步长大于第二次量化步长时，由于DQ效应不够明显，导致算法的性能不是非常理想。大多数算法的作用范围都局限在第一次量化步长小于第二次量化步长的情况下。

发明内容

本发明为克服上述现有技术所述的至少一种缺陷，提供一种基于方差的重压缩JPEG图像原始量化步长估计方法，能够有效估计出重压缩JPEG图像的原始量化步长。在第一次量化步长小于和大于第二次量化步长的情况下，本发明都具有很好的准确性。

为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：

一种基于方差的重压缩JPEG图像原始量化步长估计方法，包括以下步骤：

S1：偏置直方图获取：对于待检测的JPEG图像，提取其直方图，并对提取的直方图进行偏置，将直方图分成不同的区域，不同区域给予不同的用于计算方差的权值，得到偏置直方图h₂；

S2：方差计算：根据步骤S1得到的偏置后的直方图，遍历可能的值，计算得到对应的方差，形成的方差序列，所述方差序列具有周期性波动；

S3：候选值选取：对于步骤S2中计算得到的方差序列，选取其中的极小值，作为第一次量化步长q₁的候选值q_c，将它们加入q_c候选集

S4：直方图比较：对于步骤S3中计算得到的每个候选值，进行模拟二次量化，即先用对原始直方图进行第一次量化，再用对一次量化后的直方图进行第二次量化，从而得到相对应的对照直方图，将对照直方图与待测图片提取出来的直方图进行比较，最接近的直方图对应的q_c即为最终的q₁估计值。

在一种优选的方案中，所述步骤S1中直方图偏置的过程如下：

用三个参数{o1，o2，M}将直方图分为四个不同的区域，分别为第一舍弃区域、轻权重区域、重权重区域和第二舍弃区域，对于不同的区域，对其中的DCT系数赋予不同的权重用于计算方差值；

由于图像DCT系数的直方图是左右对称的，所以以右半边正半轴为例。横坐标为[0，o1]和(M，+∞)的区域为分别为第一舍弃区域和第二舍弃区域，该区域的权重为0。横坐标为(o1，o2)的区域为轻权重区域，该区域的权重为(0，o2-o1)。横坐标为[o2，M]的区域为中权重区域，该区域的权重为o2-o1。

参数{o1，o2，M}的设定过程如下：M为直方图中的值不为0的DCT系数的个数，{o1，o2}根据第二次量化步长q₂选取。

在一种优选的方案中，所述步骤S2中，方差计算过程如下：