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    利用通道間相關性的CFA圖像盲取證

    2015-10-28 08:24:19張曉琳方針張新鵬
    應用科學學報 2015年1期
    關鍵詞:單通道插值頻譜

    張曉琳,方針,張新鵬

    上海大學通信與信息工程學院,上海200444

    利用通道間相關性的CFA圖像盲取證

    張曉琳,方針,張新鵬

    上海大學通信與信息工程學院,上海200444

    數(shù)碼相機大多采用單傳感器通過顏色濾波陣列(color flter array,CFA)插值獲取彩色圖像.為此,利用通道間CFA插值引入的頻譜相關性鑒別圖像真實性.分析插值圖像與自然圖像的頻譜差異,基于綠-紅分量頻譜差的高頻區(qū)域提取取證特征;對待鑒定圖像重新插值,根據(jù)重插值前后的取證特征變化檢測圖像篡改.實驗結果表明,該方法可以定位圖像篡改且對JPEG壓縮有較強的魯棒性.

    篡改檢測;圖像取證;CFA插值;通道間相關性

    隨著Photoshop等圖像處理軟件的普及,圖像內(nèi)容的真實性日益受到挑戰(zhàn).不具備專業(yè)技術的普通用戶也能很容易地修改圖像,而且不會留下人眼可分辨的修改痕跡.如何基于圖像本身鑒別其內(nèi)容真?zhèn)我殉蔀閺V受關注的研究問題.

    圖像中通常包含成像設備留下的痕跡,能夠反映成像設備的固有特性,而圖像篡改會破壞這種痕跡.因此,圖像中遺留的成像設備痕跡,如CFA(color filter array)插值特征[1]、傳感器噪聲[2]、相機響應常態(tài)性[3]等,可以作為鑒別圖像真?zhèn)蔚娜∽C線索.CFA插值是相機成像過程的重要環(huán)節(jié).由于制造成本和復雜度的問題,大部分數(shù)碼相機使用單傳感器,通過在傳感器前端放置CFA,使得傳感器的每個像素位置只獲得一個顏色分量,而丟失的顏色分量則通過CFA插值獲得.

    一些學者根據(jù)CFA插值所引入的像素間相關性開展真實性取證研究,并將CFA插值圖像中的像素分為兩類:插值像素和非插值像素.其中,插值像素與鄰域像素具有特定的相關性;非插值像素由傳感器記錄得到,不具有鄰域相關性.文獻[4]采用一個簡化的線性模型表示CFA插值的周期關聯(lián)性,并采用期望值最大化(expectation maximization,EM)算法獲得概率圖.插值圖像的兩類像素在概率圖上的差異表現(xiàn)出周期性,而非插值圖像像素不存在差異,可用來判斷圖像是否被篡改.文獻[5]通過分析插值序列在二階差分表現(xiàn)的周期性來估計插值因子;由于插值圖像兩類像素的方差也存在差異.文獻[6]計算了每個像素的方差,并將獲得的方差圖在頻域上反映的峰值點作為取證特征.文獻[7]按照CFA模式對待測圖像采樣后重新插值,將重插值圖像作為待測圖像的估計與待測圖像比較獲得估計誤差,根據(jù)兩類像素估計誤差的不同檢測圖像篡改.文獻[8]根據(jù)高斯模板描述鄰域像素的相關性鑒別圖像的真實性.上述取證方法根據(jù)單通道中插值像素與鄰域像素的相關性提取特征,能夠有效鑒別單通道插值圖像的真實性.

    為了獲得質(zhì)量更好的CFA插值圖像,實際應用中大多采用通道間插值算法.由于通道間插值圖像的鄰域像素相關性較弱,基于單通道像素相關性難以有效檢測其真實性.文獻[9]基于這類插值圖像的頻譜相關性,將通道間頻譜差的方差作為特征區(qū)分不同的通道間插值算法,從而實現(xiàn)了圖像來源鑒別,但目前尚未有研究鑒別通道間插值圖像的真實性.

    本文根據(jù)通道間CFA插值引入的頻譜相關性,提出一種鑒別圖像真實性的取證方法.對綠-紅分量頻譜差的高頻區(qū)域提取取證特征,根據(jù)待鑒定圖像重插值前后的取證特征變化檢測圖像篡改.

    1 CFA插值算法的相關性

    在圖像生成過程中,經(jīng)過CFA模式采樣后圖像頻譜會發(fā)生混疊,需要通過CFA插值消除頻譜混疊.現(xiàn)有的CFA插值算法可分為單通道插值算法和通道間插值算法[9].單通道插值算法根據(jù)空域像素的相關性,對3個分量分別進行插值,如雙線性、雙三次等插值算法.此類算法類似低通濾波器,在去除頻譜混疊的同時也丟掉了圖像的高頻信息.因此,輸出圖像的細節(jié)有所損失,造成圖像模糊.

    通道間插值算法根據(jù)自然圖像中3個分量的頻譜相關性進行CFA插值,能夠保存更多的圖像細節(jié)[10-17].此類算法可以分別在空域和頻域上實現(xiàn).空域?qū)崿F(xiàn)時,一般假設像素鄰域內(nèi)顏色分量的比值或差值是恒定的,如Hamilton等提出的ACPI(adaptive color plane interpolation)算法[11]和Zhang等提出的算法[12].

    通道間插值算法空域?qū)崿F(xiàn)的一般步驟如下:首先采用單通道插值算法對綠色分量插值,因為綠色分量的采樣率高于其他分量,保存的信息相對較多;然后對色差圖像進行插值,根據(jù)綠色分量獲得丟失的紅色和藍色分量的信息;最后采用迭代算法更新綠色分量.以紅色分量R為例,插值模型可表示為[15]

    式中,I{.}表示插值過程,Rs表示傳感器記錄得到的紅色分量,G表示經(jīng)過單通道插值后的綠色分量,Gs表示G在CFA模式紅色分量位置處的采樣.在頻域中,綠色分量可分解成高頻和低頻分量,分別用Gh和Gl表示

    而色差圖像的頻譜主要包含低頻信息

    將式(2)和(3)代入式(1)可得

    式中,Rl表示紅色分量的低頻.

    從空域?qū)崿F(xiàn)的一般步驟可以看出:對于通道間插值圖像,R和B是通過對色差圖像插值得到的,不具有特定的鄰域相關性;G經(jīng)過迭代更新后,鄰域相關性減弱.在插值過程中,紅、藍分量的高頻近似復制了綠色分量的高頻信息,這種做法導致紅-綠(藍)分量的高頻相等.

    與空域類似,頻域的通道間插值算法也使紅、藍分量的高頻頻譜趨近于綠色分量,如文獻[10]提出的POCS(projections onto convex sets)算法.因此,與單通道CFA插值圖像相比,通道間插值圖像的鄰域像素相關性較弱,而通道間的頻譜相關性較強,由此可以鑒別通道間插值圖像的真實性.

    2 篡改檢測

    通道間插值算法根據(jù)自然圖像中不同顏色分量的高頻強相關進行CFA插值,但相關不同于相等.這類算法簡單地把相關處理成相等,使得CFA插值圖像的綠-紅(藍)分量的頻譜差在高頻區(qū)域與自然圖像不同.

    圖像中篡改區(qū)域通常經(jīng)過縮放、旋轉(zhuǎn)等處理,導致該區(qū)域的插值痕跡減弱或消失.本文對待測圖像重新插值,并根據(jù)重插值圖像與待測圖像的頻譜特征差異實現(xiàn)篡改檢測,具體步驟如下:

    步驟1以待測圖像I的像素(i,j)為中心,取b×b大小的圖像塊,記為blocki,j;

    步驟2對blocki,j的綠色、紅色分量歸一化,計算兩分量的頻譜差Ci,j(ω1,ω2):式中,和分別表示綠色和紅色分量的頻譜.

    步驟3對Ci,j(ω1,ω2)在區(qū)域?提取特征F(i,j),區(qū)域?定義為

    特征F(i,j)定義為

    式中,區(qū)域?0如圖1中的加粗線部分所示,考慮到頻譜的周期性,只取區(qū)域?的一半提取特征;b為區(qū)域?0中元素的數(shù)目.

    圖1 區(qū)域?0Figure 1 Area ?0

    遍歷待測圖像I的所有像素,得到特征矩陣F.

    步驟4采用通道間插值算法對待測圖像重新插值,對重插值圖像重復步驟1~3,得到特征矩陣E;

    步驟5比較待測圖像與重插值圖像的特征矩陣,計算特征差異

    對于篡改區(qū)域,重插值前后特征變化很大,而真實區(qū)域的特征基本不變.

    步驟6根據(jù)真實和篡改區(qū)域特征差異D(i,j)的不同,采用閾值T判決像素(i,j)是否被篡改(

    確定閾值T時,首先選擇一個初始閾值T(0),根據(jù)D(i,j)將所有像素分為兩類;然后利用兩類的特征差異平均值μ0和μ1重新計算新的門限值,即

    式中,k為迭代次數(shù).令k=k+1,按照式(10)重新計算新的門限值,當閾值T(k)不再變化時,取T=T(k).

    3 實驗結果

    采用UCID圖像庫[18]生成實驗圖像.首先按照Bayer模式對所選圖像進行顏色濾波,并采用通道間插值算法POCS、ACPI、Zhang等算法重新插值作為真實圖像.利用Photoshop將UCID圖像中的部分內(nèi)容復制粘貼到插值圖像中得到篡改圖像.

    為了證明本文算法對通道間插值圖像的有效性,分別對真實和篡改圖像進行檢測.圖2顯示了對篡改區(qū)域的定位檢測結果.圖中前三行為真實圖像,后三行為篡改圖像.可以看出對于篡改圖像,本算法能夠正確定位篡改區(qū)域.在真實圖像中,由于圖像內(nèi)容的影響,一些離散的小區(qū)域存在誤判,但可通過后續(xù)形態(tài)學運算去除.綜合特征提取和定位精度的要求,實驗中圖像塊的大小b選為16.另外,對于采用ACPI、Zhang等算法的CFA插值圖像,所得實驗結果與圖2類似,從而證明了本文方法對不同插值算法的有效性.

    圖2 通道間插值圖像的檢測結果Figure 2 Experimental results of inter-channel iamges

    對不同質(zhì)量因子壓縮圖像的篡改檢測結果見圖3.實驗圖像是利用Photoshop對圖2的實驗圖像進行JPEG壓縮得到的.實驗結果表明,對于質(zhì)量較好的JPEG圖像,本方法能夠有效檢測篡改.但是,由于JPEG壓縮過程會損失高頻分量,圖像通道間的頻譜差在高頻區(qū)域的頻譜幅度下降,從而減弱取證特征.如圖3(c)所示,真實和篡改區(qū)域的特征差異D比較接近而難以準確劃分,從而導致質(zhì)量因子減小時的誤判區(qū)域增多.

    圖3 不同質(zhì)量因子壓縮圖像的檢測結果Figure 3 Experimental results of compressed iamges with diferent quality factors

    為了進一步證明本文方法的實用性,將尼康數(shù)碼相機的輸出圖像作為實驗圖像,復制粘貼UCID圖像的部分內(nèi)容,檢測結果如圖4所示.相機輸出圖像是質(zhì)量較好的JPEG壓縮圖像.實驗結果表明,本方法適用于數(shù)碼相機輸出的圖像.

    圖4 數(shù)碼相機圖像檢測結果Figure 4 Experimental results of images captured by digital camera

    另外,采用文獻[7]的算法對已知CFA模式的通道間插值圖像進行檢測篡改,實驗圖像為圖2篡改圖像中的后兩幅,實驗結果如圖5所示.因為文獻[7]的算法只考慮了單通道插值圖像中鄰域相關性提取取證特征,所以對通道間插值圖像不適用.

    圖5 文獻[7]算法的檢測結果Figure 5 Experimental results on the algorithm of reference[7]

    最后,對本算法的篡改檢測性能進行分析.采用MATLAB對50幅真實圖像和33幅篡改圖像進行壓縮,壓縮質(zhì)量以5為間隔取65~95.利用本文算法檢測每幅圖像的篡改區(qū)域,根據(jù)形態(tài)學運算去除篡改區(qū)域中的離散小區(qū)域.若最終篡改區(qū)域中連通區(qū)域的面積大于一定值,則認為該圖像為篡改圖像,否則為真實圖像.檢測結果如表1所示,可以看出本算法對于未壓縮圖像有較高的準確率.對于壓縮圖像,隨著質(zhì)量因子的下降,準確率有所降低.

    表1 檢測正確率Table 1 Detection accuracy

    4 結語

    本文利用CFA插值引入的頻譜相關性,實現(xiàn)通道間插值圖像的真實性取證.根據(jù)通道間CFA插值的算法原理,確定在綠-紅分量頻譜差的高頻區(qū)域提取取證特征.采用通道間插值算法對待鑒定圖像重新插值,根據(jù)重插值前后的取證特征變化實現(xiàn)篡改檢測.實驗結果表明,本方法能夠鑒別通道間插值圖像的真實性,有效定位篡改區(qū)域,且對JPEG壓縮具有一定的魯棒性.然而,本方法為了減少圖像內(nèi)容影響,特征提取時圖像塊不能選得過小,從而限制了定位精度,需要后續(xù)工作中加以改進;基于特征差異的圖像真?zhèn)闻袥Q方法也有待完善,以進一步提高檢測準確率.

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    (編輯:管玉娟)

    Forgery Detection via Inter-channel Correlation of CFA Images

    ZHANG Xiao-lin,F(xiàn)ANG Zhen,ZHANG Xin-peng
    School of Communication and Information Engineering,Shanghai University,Shanghai 200444,China

    Most digital cameras use a single sensor to capture only one component among the three colors(RGB)for each pixel,together with a color flter array(CFA)interpolating the other two after data acquisition.In this work,spectral correlation introduced by inter-channel CFA interpolation is exploited to realize image authentication.By analyzing diferences in the frequency spectrum between inter-channel interpolated images and the natural ones,we extract forensics features from the high frequency areas of the green-red spectral diference.After re-interpolating the test image,we detect tampered images according to changes in the forensic features.Experimental results demonstrate efectiveness in forgery detection and robustness to JPEG compression.

    forgery detection,image forensics,CFA interpolation,inter-channel correlation

    TP391

    0255-8297(2015)01-0087-08

    10.3969/j.issn.0255-8297.2015.01.010

    2014-12-02;

    2014-12-29

    國家自然科學基金(No.61472235);教育部博士點基金(No.20113108110010);上海市浦江人才計劃基金(No.13PJ1403200);上海市東方學者專項資助

    方針,博士,副教授,圖像處理、數(shù)字媒體內(nèi)容安全,E-mail:zhfang@staff.shu.edu.cn

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