篡改的数字图像盲检测算法研究

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1、分类号TP391重庆邮电大学硕士学位论文论文题目篡邀的数主图像直捡测箕洼硒究英文题目—Researc—honBlindDetectionAlgorithmsof一硕士研究生．盎互盎指导教师塑丝咽邋学科专业盐差垫垫盔论文提交日期2Q13生垒旦论文答辩日期至Q!墨生墨旦星鱼旦论文评阅人答辩委员会主席2013年5月独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得重压鲣电太堂或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与

2、我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名：青中确签字日期：锄侈年妇易日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解重麽自＆史盔堂有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权重庆邮电太堂可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后适用本授权书)学位论文作者签名：寄}t嗜导师签名：郑陋刃，签字日期：卯哆年箩月另日签字日期：乃l，年r月乃日重庆邮电大

3、学硕士论文摘要摘要随着图像处理技术和图像编辑软件易用性的不断提高，生活中出现了越来越多被篡改的图像。那些遭篡改的图像改变了原图表达的含义，会误导观察者，而且经互联网传播后可能会造成很恶劣的社会影响，这就急需一种能够检测出篡改图像的技术。然而，由于多个方面的限制，需要预先在图像中嵌入信息的主动检测技术发展缓慢，难以满足社会需求。因此与之对应的盲检测技术成为一个新的研究热点。本文在学习和总结已有的基本理论和最新的研究成果的基础上，针对两类合成篡改图像的检测作了研究和创新，主要工作如下：首先，针对不同图像的拼接篡改，本文在研究图像处理能力更强的contou

4、rlet变换基础上，采用contourlet变换域的能量分布作为特征，按照模式识别分类的思想，对篡改图像和自然图像分类，从混杂的图像中找出篡改图像。算法先用一半数量的样本训练支持向量机，再对剩余的样本做预测。实验表明以contourlet方向子带系数的矩特征作为分类依据，可以达到69％的准确率，组合特征的准确率和真正类率更高。其次，针对同幅图像的复制．粘贴篡改，本文分析比较了常见的块匹配检测方法和新出现的点匹配检测方法，指出了这两种模型的优缺点。论文根据点匹配方法，通过从图像全局筛选关键点，并分别以这些关键点相互之间的位置关系和灰度直方图作为特征进行

5、相似度比较。根据找到的相似点判断出篡改区域的位置。最后，本文分析了篡改图像盲检测存在的一些亟待解决的关键问题和未来可能的研究方向，而且指出了本文算法存在的不足和改进的方向。关键词：篡改图像检测，Contourlet，点匹配，局部最值点，关键点特征，重庆邮电大学硕士论文AbstractWiththecontinuousimprovementoftheimageprocessingtechnologyandthehi【ghuser—friendlinessoftheimageeditingsoftware，therearemoreandmoretampe

6、redimagesinOHrlife．Comparedwiththeoriginalimages，thetamperedimageshavesignificantlydifferentmeaningthatmaymisleadtheobservers．Theseimagesmaycauseadversesocialimpactiftheywerespreadoninteract．Duetosomeobstacle，theactivedetectingtechnologygrowsslowly,althoughitisneededurgently．In

7、stead，theresearchofblinddetectingtechnologybecomesahotresearchfield．Basedonstudyingandsummarizingthebasictheoriesandthenewresearchresults，wefocusedonthedetectionoftwokindsofsyntheticimages．Themainworkisconcludedasfollows：Firstly，forthespliceforgeryfromdifferentimages，theenergyd

8、istributionincontourlettransformdomainistreatedasthefe