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基于被动检测的图像篡改方法

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邵换峥刘奇付

摘要：随着数字图像越来越普及和Photoshop、美图秀秀、光影魔术手等图像处理软件的流行，使得数字图像的原创、真实、完整、可靠成为当今社会的一大问题，如何在零认知的前提下通过光照特性、颜色特性、数学特征的改变来检测出数字图像造假，就是文章要探讨的基于被动检测的图像篡改算法的研究内容。

关键词：图像篡改；图像伪造；检测；鉴定

数字图像即照片的数字化，与传统胶卷照片相比，更便携更廉价，是使用二进制数据通过特定格式记录的照片的数字信息，随着手机、平板电脑等便携设备的普及，人手一部数码相机，每天产生了数以亿计数字图像，除了家庭应用之外，它还广泛应用于印刷媒体、电子展览，甚至医疗诊断、法庭取证、课堂教学等方面。早前在模拟图像时，伪造图像几乎是不可能的，但在当下图像编辑工具普及的情况下，图像伪造现象越来越泛滥，这种问题就对图像篡改算法有着强烈的社会需求。

基于被动检测的图像篡改算法是在事先没有对图像做任何嵌入、插入的前提下盲取证技术，是检测图像篡改最好的方法，其思路是从图像本身的数字特征、光照特征等入手检测其变化，进而达到检测图像是否被篡改的目的，这种算法更有实际运用价值。

1 图像篡改检测

图像篡改的方法一般有拼接、变换、修饰、覆盖等，我们就可以针对不同的篡改手段进行有针对性的采样检测。图像篡改的主动检测方法虽然效率高、成功性大，但需要事先插入密钥或算法嵌入，如果没有事先导入则无法检出。而被动检测则基于盲测，不需要对检材有任何前提要求，具有极大的应用前景和发展潜力，已成为国内外同行的研究方向，是目前的热门研究领域。基于被动检测的图像篡改方法主要是基于原始图像检测，对图像完整性、真实性等进行检测，常用的思路和方法主要有以下几种。

1.1 滤波器检测

如图1所示，如果对图像进行过放大缩小或旋转等工具操作改变了物体的大小或位置可以使用滤波器检测出来。

图1即是篡改图像后通过滤波器检测出来的，在相应像素的强度数值有变化的部分进行了插值处理，这种操作会产生有规律的特性。

1.2 噪声异常检测

还有一种情况比较常见：图像篡改者往往利用添加噪聲来进行掩饰，这种情况可以对对象实施小块分割，用中值法来检测其噪声差值，若存在异常偏差的噪声，就表示图像被篡改过，如图2所示。

1.3 平稳循环法

如果对图像进行了绽放、旋转变化，则其中会隐藏平稳循环的特性，这种规律性往往可以被检测出来，分析其光谱成分中存在的规律，就可以检出篡改痕迹。但这种方法适合于发生形变的图形的篡改。

1.4 DCT直方图检测

JPEG图像中都有双量子效应，利用篡改中前后两次图像压缩造成的DCT直方图变化来检测图像篡改，分析其产生的DQ效应则可以检出图像是否篡改。这种检测方法有很明显的优势，达到快速检出的目标，但它的缺点是只能检测JPEG格式的图像（见图3），而对其他GIF和PNG等图像格式无效。

1.5 颜色滤镜矩阵检测

拍照时，颜色滤镜是由传感器中的微波的单个彩色滤镜获取的，大部分数码相机仅有一个CMOS传感器，所以一个PX只有一个颜色通道，如果对图像进行了篡改，颜色滤镜矩阵是可以被检测出来的。

1.6 模糊滤镜篡改检测

大部分图像篡改处理后，会采用高斯模糊或其他模糊滤镜工具，这样可以运用频率检测或灰度检测相结合来检测，或者增强图像对比度可以非常有效地进行检出。

1.7 关键点检测

利用成熟的算法提取待检图片的关键特征点，检测其极值，进而确定所在位置和尺寸，再进一步精确，同时找到高对比度和稳定的部分，进而分析关键点是否一致来达到检出的目的，如图4所示。

1.8 其他方法

以上是图像篡改检测时常用到的思路和工具，要实际操作中还可以检测相机设备的一致性、图像色差、图像特征统计分析、图像质量相似性特征分析等来检测篡改过程的痕迹及存在问题等。

2 结语

本文介绍了图像篡改的应用现状及需求，并重点分析了应用最广泛的被动检测的几种方法和工具，可以助力图像伪造的痕迹检测和统计分析，可以实现对图像拼接、缩放、合成篡改的有效检测。

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