針對圖像篡改的數(shù)字圖像盲取證研究

摘 要：當前對數(shù)字圖像進行篡改，很難用肉眼進行識別，所以圖像篡改識別也就越來越多的被重視起來，其研究也逐步深入。本文主要是介紹當前進行圖像篡改識別技術(shù)的研究，分析篡改識別技術(shù)的主要類型，并進行詳細闡述。

關(guān)鍵詞：圖像篡改；數(shù)字圖像；盲取證技術(shù)

中圖分類號：TP391.41

隨著數(shù)字化時代的到來，人們越來越多的利用數(shù)字技術(shù)進行圖像的處理和開發(fā)，使得人們可以欣賞到各種美妙的圖像，提高了人們的生活品質(zhì)。但是這些圖像處理技術(shù)有有利的一面，必然存在有害的一面，同樣給人們的生活帶來困擾，偽造和篡改各種圖像進行欺詐等行為，給人們的生活帶來了不少不安全因素。針對這些困擾，通過進行研究開發(fā)了許多進行偽造圖像鑒定的技術(shù)，對圖像進行檢測，辨別真?zhèn)巍?/p>

1 數(shù)字圖像的篡改主要分類

數(shù)字圖像的偽造手段多樣，基本可以分為幾個類型，包括圖像的合成、潤飾、增強、變種、繪畫和計算機生成這六個基本類型。后期經(jīng)過研究又增加了三種類型，圖像攜密篡改、二次獲取圖像及數(shù)字圖像版權(quán)篡改這三個種類。通過對偽造手段的分類最終歸納了四種篡改類型，圖像真實性篡改、原始性篡改、完整性篡改以及版權(quán)篡改這四個部分。篡改的內(nèi)容較多，但是我們研究的重點在于對數(shù)字圖像內(nèi)容的篡改作為重點，其又分為內(nèi)容的真實性篡改和完整性篡改兩類，如圖1所示。

圖1 篡改分類模型

1.1 內(nèi)容的真實性篡改

數(shù)字圖像的真實性實際是圖像真假的一個問題。篡改者的目的就是將圖像變成與真實圖像不符的圖像，以達到其篡改目的。篡改技術(shù)主要有圖像拼接、圖像增強、圖像潤飾以及圖像的變形幾個種類。

1.1.1 將兩幅圖像進行具有標志特征的點找出并利用技術(shù)手段變?yōu)榱硪环鶊D像中的特點的方式就是圖像拼接。進行兩幅圖像相關(guān)特征點的尋找是進行圖像拼接的關(guān)鍵，將兩者的對應(yīng)特征點進行相應(yīng)的疊加，也就兼顧了兩幅圖像的相關(guān)特征。作為圖像篡改中非常常見的一種篡改手段，圖像拼接可以將兩幅或者更多的圖像上的特點，根據(jù)篡改者的目的合成到一張圖像上去。

1.1.2 圖像的潤飾主要作用是對篡改后圖像篡改痕跡的清除，這當然是發(fā)生在圖像拼接后。進行圖像潤飾的主要技術(shù)手段是進行篡改區(qū)域進行模糊、銳化、羽化、修補等清除痕跡的措施，經(jīng)過潤飾后就會使圖像的欺騙性更強。

2 圖像篡改檢測

根據(jù)篡改方式，圖像拼接就包含了復(fù)制、粘貼以及旋轉(zhuǎn)縮放，如圖2示。

圖2 圖像拼接取證技術(shù)模型

圖像拼接就必然進行復(fù)制粘貼的操作，為了獲得圖像的良好角度，旋轉(zhuǎn)與縮放的操作也是必不可少的。復(fù)制粘貼含有兩種形式，一種是同一圖像內(nèi)的復(fù)制粘貼，另一種是不同圖像的復(fù)制粘貼形式，圖像內(nèi)的粘貼必然會導(dǎo)致同一幅圖像中的圖像數(shù)據(jù)發(fā)生變化，不同圖像間的復(fù)制粘貼必然導(dǎo)致不同區(qū)域具有不同的來源特征或不同的圖像統(tǒng)計特征；而旋轉(zhuǎn)縮放必然導(dǎo)致重采樣，所以從這些角度著手可以對拼接篡改進行有效檢測[1]。

2.1 復(fù)制粘貼操作在同一圖像內(nèi)

圖像篡改在同一個圖像內(nèi)的復(fù)制粘貼必然存在篡改區(qū)域相同的圖像區(qū)域，將圖像進行分區(qū)分析，運用匹配搜索的方式進行檢測圖像篡改內(nèi)容的操作，當前的研究者主要運用這個特點進行篡改的檢測工作。

2.2. 不同圖像間的復(fù)制粘貼工作

將兩張或者更多的圖像進行各自部分的拼接，并在一張圖像上進行呈現(xiàn)的操作，進行一個整體圖像的偽造過程，達到一個新的效果。這種篡改方式應(yīng)用非常廣泛，造成的影響更大，比copy-move的操作更加廣泛。由于其在進行篡改過程中，多張圖像的線條和色彩有著明顯的區(qū)分，因此其更容易留下篡改痕跡。

2.2.1 基于光源方向不一致性的方法。取自兩幅或者以上圖像區(qū)域的圖像，其光照方向必然存在不一致的現(xiàn)象，所以，對于圖像中每個物體或區(qū)域的光照方向，經(jīng)過判定不同物體或者不同區(qū)域都具有不同的光照方向，我們可以認定物體的光源不同或者區(qū)域的光源來源不同。Mahajand根據(jù)這個原理，提出了基于球面頻率不變量的檢測圖像光照一致性方法，其缺點是只能進行光源二維方向的檢測，且在陰天等直接光源缺乏的情況下不適用。

2.2.2 基于雙相干特征和邊緣百分比特征檢測方法。首先提出雙相干幅度和相位特征進行檢測篡改圖像的是Ng，但是這樣直接應(yīng)用的檢測效果不是很好，精度較低。Ng為了將檢測效率提高到一個新的水平，相繼提出了對雙相干敏感特征進行刻畫，以及拼接不變量的估計兩個新的基本方法，這就重新認定了新的特征，包括雙相干幅度和相位變化的也測殘差特征以及邊緣百分比特征這三個內(nèi)容。這樣檢測準確率得到了顯著提高，不過其在完整有現(xiàn)實意義的圖像檢測上還需要提高，并作后續(xù)處理。

3 結(jié)束語

通過圖像篡改的基礎(chǔ)原理的分析，進行相關(guān)的檢測取證要有的放矢，必須從照片形成機理和其固有特性上分析，并發(fā)掘出鑒定方法，逐步提高在圖像篡改盲取證領(lǐng)域的技術(shù)水平。

參考文獻：

[1]吳瓊.面向真實性鑒別的數(shù)字圖像盲取證技術(shù)綜述[J].自動化學(xué)報，2008.

[2]徐亮.數(shù)字圖像拼接篡改盲取證技術(shù)研究[J].電子設(shè)計工程，2012.

作者簡介：許柯（1976.09-），男，湖南衡陽人，講師，研究生，研究方向：信息安全、電子物證、輿情監(jiān)測。

作者單位：湖南警察學(xué)院信息技術(shù)系，長沙 410138；長沙上意電子科技有限公司，長沙 410001

基金項目：2009年湖南省公安廳科研課題“針對圖像篡改的數(shù)字圖像盲取證研究”，2011年湖南警察學(xué)院科研項目：“等級測評中網(wǎng)絡(luò)安全測評方法與支撐工具的研究”；楊仕強課題：湖南省科技廳計劃；《上意遠距離視頻人體識別系統(tǒng)》（項目編號：2014FJ4126）；符振艾課題：湖南省科技計劃項目：《基于生物特征提取的人臉識別系統(tǒng)設(shè)計技術(shù)研究》（項目編號：2014GK3040）。