一種jpeg圖片量化表篡改的檢測方法
【專利摘要】本發(fā)明公開一種JPEG圖片量化表篡改的檢測方法，包括以下步驟：選取若干JPEG圖片作為原始JPEG圖片，對原始JPEG圖片的量化表進行篡改，獲取量化表篡改后的JPEG圖片；對原始JPEG圖片和量化表篡改后的JPEG圖片提取特征；根據(jù)從原始JPEG圖片與量化表篡改后的JPEG圖片提取的特征，對分類器進行訓(xùn)練，得到分類器模型；提取待測圖片的特征，根據(jù)分類器模型判斷待測圖片的量化表是否篡改。本發(fā)明可以作為一種對篡改量化表的JPEG圖片進行識別的技術(shù)，為檢測惡意圖像篡改提供有效的自動化手段，在司法和刑偵取證等方面有著廣闊的應(yīng)用前景。
【專利說明】—種JPEG圖片量化表篡改的檢測方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于多媒體信息安全與取證領(lǐng)域，具體涉及一種JPEG圖片量化表篡改的檢測方法。
【背景技術(shù)】
[0002]伴隨著各種功能強大的專業(yè)級圖像編輯軟件例如Photoshop、A⑶see的普及,篡改圖像變得越來越容易，即使普通用戶也能篡改出視覺上足以以假亂真的圖片。然而，原始JPEG圖片經(jīng)過Photoshop'ACDsee等篡改后，當(dāng)再次保存成JPEG后將不可避免的引入自身的量化表，因為軟件的量化表大多不同于相機和手機拍攝的JPEG圖片的量化表，這導(dǎo)致了篡改前后的JPEG圖片量化表不一致。如果不將量化表替換回篡改前的量化表，將很容易被檢測出來。因此，為了消除量化表的不一致性，篡改者有可能會替換量化表，以掩蓋篡改的事實。通過大量替換量化表的實驗，我們發(fā)現(xiàn)替換后的JPEG圖片并不會明顯失真，人眼很難察覺。
[0003]近年來，數(shù)字圖像的篡改已經(jīng)影響到政治、法律、傳媒等方方面面。各種惡意的篡改實例不勝枚舉，因此圖像認證技術(shù)變得十分重要。
[0004]圖像認證技術(shù)可分為主動認證和被動認證兩類。典型的主動認證技術(shù)包括數(shù)字水印和數(shù)字簽名。這兩種方法都需要事先對圖片附加額外的信息，認證時從圖片中提取相應(yīng)信息，然后與事先附加信息進行匹配判別。而在實際的應(yīng)用中，更多的情況下我們不可能獲得有效的附加信息，因此主動認證方法有很大局限性。這種情況下，就需要借助于被動式的認證技術(shù)。圖像被動認證技術(shù)不需要任何附加的信息，而是利用和分析圖像的一些內(nèi)在特征，來達到認證的目的。
[0005]在圖像被動認證方面，雖然理論上可以通過檢測JPEG圖片是否經(jīng)過兩次JPEG壓縮來判別JPEG圖片原始性，但是由于目前相機、手機等拍攝設(shè)備生成的JPEG圖片的量化表與Photoshop等軟件的常用量化表相近，所以兩次JPEG壓縮的檢測結(jié)果通常不理想。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006]本發(fā)明為克服上述現(xiàn)有技術(shù)所述的至少一種缺陷(不足)，提供一種JPEG圖片量化表篡改的檢測方法，本發(fā)明能夠有效檢測原始JPEG圖片被圖像編輯軟件壓縮，然后篡改量化表的行為。
[0007]為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明的技術(shù)方案如下:
[0008]一種JPEG圖片量化表篡改的檢測方法，包括以下步驟:
[0009]步驟S1:選取若干JPEG圖片作為原始JPEG圖片，對原始JPEG圖片的量化表進行篡改，獲取量化表篡改后的JPEG圖片；
[0010]步驟S2:對原始JPEG圖片和量化表篡改后的JPEG圖片提取特征；
[0011]步驟S3:根據(jù)步驟S2中得到的特征，用原始JPEG圖片與量化表篡改后的JPEG圖片對分類器進行訓(xùn)練，得到分類器模型；[0012]步驟S4:提取待測圖片的特征，根據(jù)分類器模型判斷待測圖片的量化表是否篡改。
[0013]在一種優(yōu)選的方案中，步驟SI中，原始JPEG圖片通過拍攝設(shè)備拍攝得到。
[0014]在一種優(yōu)選的方案中，步驟SI中，選取的原始JPEG圖片為彩色圖片。
[0015]在一種優(yōu)選的方案中，步驟SI中，對原始JPEG圖片的量化表進行篡改，獲取量化表篡改后的JPEG圖片的方法為:對選取的每幅原始JPEG圖片，分別用Photoshop或ACDsee軟件，采用與其原始JPEG圖片不同的量化表進行JPEG重壓縮，然后用原始JPEG圖片的量化表替換重壓縮后的JPEG圖片的量化表。
[0016]在一種優(yōu)選的方案中，步驟S2中，對原始JPEG圖片和量化表篡改后的JPEG圖片進行特征提取的方法包括以下步驟:
[0017](I)分別在JPEG圖片的Y、Cb、Cr通道中，統(tǒng)計采用ZigZag指標算法排序后，即量化系數(shù)的Z行排序，的前N個頻率子帶的量化DCT系數(shù)的絕對值之和，構(gòu)成一個3XN的矩陣，記為A,
[0018]A = FirstSumPerFre (i, j), i = I, 2, 3...N, j = I, 2, 3 分別對應(yīng) Y, Cb, Cr 通道；
[0019](2)將JPEG圖片解壓到RGB空域，以[x，y]方式裁剪圖片，即去除前x行和前y列的像素點，然后對剩余像素點重新進行JPEG壓縮，得到新的JPEG圖片，接著分別在Y、Cb、Cr通道中，統(tǒng)計采用ZigZag指標算法排序后的前N個頻率子帶的量化DCT系數(shù)的絕對值之和，構(gòu)成一個3XN的矩陣，記為B， [0020]B = SecondSumPerFre (i, j), i = I, 2, 3...N, j = I, 2, 3 分別對應(yīng) Y, Cb, Cr 通道；
[0021](3)計算裁剪前與裁剪后相對應(yīng)的頻率子帶的量化DCT系數(shù)的絕對值之和的比值，即矩陣A與矩陣B的對應(yīng)元素相除，構(gòu)成3XN維的特征，記為特征矩陣C，
【權(quán)利要求】
1.一種JPEG圖片量化表篡改的檢測方法，其特征在于，包括以下步驟: 步驟S1:選取若干JPEG圖片作為原始JPEG圖片，對原始JPEG圖片的量化表進行篡改，獲取量化表篡改后的JPEG圖片； 步驟S2:對原始JPEG圖片和量化表篡改后的JPEG圖片提取特征； 步驟S3:根據(jù)步驟S2中得到的特征，用原始JPEG圖片與量化表篡改后的JPEG圖片對分類器進行訓(xùn)練，得到分類器模型； 步驟S4:提取待測圖片的特征，根據(jù)分類器模型判斷待測圖片的量化表是否篡改。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的JPEG圖片量化表篡改的檢測方法，其特征在于，步驟SI中，原始JPEG圖片通過拍攝設(shè)備拍攝得到。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的JPEG圖片量化表篡改的檢測方法，其特征在于，步驟SI中，選取的原始JPEG圖片為彩色圖片。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的JPEG圖片量化表篡改的檢測方法，其特征在于，步驟SI中，對原始JPEG圖片的量化表進行篡改，獲取量化表篡改后的JPEG圖片的方法為:對選取的每幅原始JPEG圖片，分別用Photoshop或ACDsee軟件，采用與其原始JPEG圖片不同的量化表進行JPEG重壓縮，然后用原始JPEG圖片的量化表替換重壓縮后的JPEG圖片的量化表。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的JPEG圖片量化表篡改的檢測方法，其特征在于，步驟S2中，對原始JPEG圖片和量化表篡改后的JPEG圖片進行特征提取的方法包括以下步驟: (1)分別在JPEG圖片的Y、Cb、Cr通道中，統(tǒng)計采用ZigZag指標算法排序，即量化系數(shù)的Z行排序，后的前N個頻率子帶的量化DCT系數(shù)的絕對值之和，構(gòu)成一個3XN的矩陣，記為A，
A = FirstSumPerFre (i, j), i = I, 2, 3...N, j = I, 2, 3 分別對應(yīng) Y, Cb, Cr 通道； (2)將JPEG圖片解壓到RGB空域，以[x，y]方式裁剪圖片，即去除前x行和前y列的像素點，然后對剩余像素點重新進行JPEG壓縮，得到新的JPEG圖片，接著分別在Y、Cb、Cr通道中，統(tǒng)計采用ZigZag指標算法排序后的前N個頻率子帶的量化DCT系數(shù)的絕對值之和，構(gòu)成一個3XN的矩陣，記為B，
B = SecondSumPerFre (i, j), i = I, 2, 3...N, j = I, 2, 3 分別對應(yīng) Y, Cb, Cr 通道； (3)計算裁剪前與裁剪后相對應(yīng)的頻率子帶的量化DCT系數(shù)的絕對值之和的比值，即矩陣A與矩陣B的對應(yīng)元素相除，構(gòu)成3XN維的特征，記為特征矩陣C，
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的JPEG圖片量化表篡改的檢測方法，其特征在于，所述x=4，y=4。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的JPEG圖片量化表篡改的檢測方法，其特征在于，步驟S3中，所述分類器是SVM分類器，訓(xùn)練過程中采取五折交叉驗證。
【文檔編號】G06K9/66GK103839083SQ201410064722
【公開日】2014年6月4日 申請日期:2014年2月25日 優(yōu)先權(quán)日:2014年2月25日
【發(fā)明者】陳超, 李浩東, 黃繼武 申請人:中山大學(xué), 深圳大學(xué)