專利名稱：一種基于紋理特征的數(shù)字圖像被動(dòng)盲取證方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于信號(hào)與信息處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及對(duì)圖像偽造中復(fù)制-粘貼篡改基于紋理特征的被動(dòng)盲取證方法。
背景技術(shù)：
數(shù)字時(shí)代的來(lái)臨在給人們帶來(lái)享受超前視覺(jué)效果的同時(shí)，也使一些不法分子可以通過(guò)網(wǎng)絡(luò)等媒體傳播一些偽造和篡改的圖像，對(duì)個(gè)人和社會(huì)造成負(fù)面影響。所以，數(shù)字時(shí)代在方便人們的同時(shí)也成為了一把“雙刃劍”。數(shù)字圖像復(fù)制-粘貼篡改是一種最為常見(jiàn)的圖像偽造手段，一般可分為兩大類一類是對(duì)同一幅圖像的復(fù)制-粘貼篡改偽造；另一類是對(duì)不同圖像間的復(fù)制-粘貼篡改偽造?，F(xiàn)有針對(duì)同一幅圖像的復(fù)制-粘貼篡改取證的方法有在2004年美國(guó)達(dá)特茅茨大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)報(bào)告會(huì)議上提出的一種基于主成分分析(PCA)的數(shù)字圖像復(fù)制-粘貼被動(dòng)盲取證方法，采用圖像變換域特征量來(lái)表示圖像內(nèi)容，存在著魯棒性差的缺陷。2005年舉辦的電氣電子工程學(xué)會(huì)(IEEE)信息處理國(guó)際會(huì)議文集第五十三卷第二期第758-767頁(yè)提出的基于離散余弦變換(DCT)系數(shù)的復(fù)制-粘貼篡改被動(dòng)盲取證方法， 雖然實(shí)現(xiàn)了對(duì)圖像復(fù)制-粘貼篡改的取證，但其存在著計(jì)算量大的缺陷。2007年舉辦的電氣電子工程學(xué)會(huì)(IEEE)多媒體信息與取證技術(shù)國(guó)際會(huì)議文集第三期第1750-1753頁(yè)提出的基于小波和奇異值分解的圖像復(fù)制偽造區(qū)域被動(dòng)盲取證方法， 雖然進(jìn)一步降低了取證方法的計(jì)算量，但是仍然無(wú)法針對(duì)實(shí)際中較大的圖像進(jìn)行快速取證。2007年中國(guó)《計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào)》第三十卷十一期第1998-2007頁(yè)提到的一種基于主轉(zhuǎn)移向量的數(shù)字圖像復(fù)制-粘貼篡改被動(dòng)盲取證方法只能對(duì)單一格式的圖像篡改進(jìn)行取證。2011年中國(guó)《計(jì)算機(jī)應(yīng)用》第三十一卷第六期第1621-1630頁(yè)提出的一種基于灰度共生矩的圖像區(qū)域復(fù)制篡改取證方法，存在著計(jì)算量較大和魯棒性差的缺陷。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是提出一種基于紋理特征的圖像被動(dòng)盲取證方法，以克服現(xiàn)有技術(shù)的上述缺陷，提高對(duì)圖像篡改取證檢測(cè)率以及魯棒性，使該方法能夠應(yīng)用于圖像的內(nèi)容真實(shí)性的鑒別等領(lǐng)域。本發(fā)明基于紋理特征的數(shù)字圖像被動(dòng)盲取證方法，其特征在于 首先進(jìn)行紋理特征提取第一步、對(duì)待檢測(cè)的可疑圖像進(jìn)行灰度判決，如果為非灰度圖像，則將其轉(zhuǎn)換為灰度圖像；第二步、將轉(zhuǎn)換為灰度圖像后的待檢測(cè)圖像的紋理部分剪裁出來(lái)；第三步、將剪裁得到的灰度圖像紋理部分進(jìn)行重疊分塊；第四步、根據(jù)下列公式分別計(jì)算出每一個(gè)紋理子塊的紋理平均值、紋理標(biāo)準(zhǔn)差、紋理平滑度、三階矩、紋理一致性和紋理熵，作為每一個(gè)子塊的特征統(tǒng)計(jì)量，來(lái)代表每一個(gè)紋理子塊內(nèi)容信息I)紋理平均值公式
權(quán)利要求
1.一種基于紋理特征的數(shù)字圖像被動(dòng)盲取證方法，其特征在于首先進(jìn)行紋理特征提取第一步、對(duì)待檢測(cè)的可疑圖像進(jìn)行灰度判決，如果為非灰度圖像，則將其轉(zhuǎn)換為灰度圖第二步、將轉(zhuǎn)換為灰度圖像后的待檢測(cè)圖像的紋理部分剪裁出來(lái)；第三步、將剪裁得到的灰度圖像紋理部分進(jìn)行重疊分塊；第四步、根據(jù)下列公式分別計(jì)算出每一個(gè)紋理子塊的紋理平均值、紋理標(biāo)準(zhǔn)差、紋理平滑度、三階矩、紋理一致性和紋理熵，作為每一個(gè)子塊的特征統(tǒng)計(jì)量，來(lái)代表每一個(gè)紋理子塊內(nèi)容信息1)紋理平均值公式
全文摘要
本發(fā)明公開(kāi)了一種基于紋理特征的圖像被動(dòng)盲取證方法，特征是選用圖像紋理平均值、紋理標(biāo)準(zhǔn)差、紋理平滑度、紋理三階矩、紋理一致性和紋理熵這六個(gè)紋理特征量來(lái)表示圖像內(nèi)容。相比現(xiàn)有選用圖像變換域的間接特征量來(lái)代表圖像內(nèi)容信息的方法，本發(fā)明直接選取圖像紋理特征表示圖像信息，更能將圖像的信息充分地表示出來(lái)；本發(fā)明相對(duì)現(xiàn)有的方法降低了特征量的維數(shù)，本發(fā)明選取的紋理特征具有層次性、尺度性和平移不變性等特點(diǎn)，提高了圖像篡改取證檢測(cè)率以及魯棒性，可應(yīng)用于圖像的內(nèi)容真實(shí)性的鑒別等領(lǐng)域。
文檔編號(hào)G06T1/00GK102609891SQ201210007510
公開(kāi)日2012年7月25日 申請(qǐng)日期2012年1月12日 優(yōu)先權(quán)日2012年1月12日
發(fā)明者孫銳, 徐彩臣, 李濤, 閆曉星, 高雋 申請(qǐng)人:合肥工業(yè)大學(xué)