数字图像被动取证技术综述

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1、275620ll，v01．32，No．8计算机工程与设计computerEnginee“ngandDesign数字图像被动取证技术综述赵俊红(华南理工大学自动化科学与工程学院，广东广州510640)摘要：对数字图像取证技术进行介绍，重点对数字图图像被动取证的现有技术进行综述。根据数字图像被动取证技术中不同算法所选用的特征量各不相同，将现有的技术方法分为3大类：基于图像内容的被动取证、基于成像过程的被动取证、基于物理原理的被动取证。分别介绍了3大类方法的特征及其所属各种典型算法，并对每一类中的各种典型算法进行分析比较和总结．最后提出了教字图像被动取证的不足之

2、处和未来的发展方向．关键词：图像取证：被动取证；篡改检测；透视几何；真实性鉴定中图法分类号：TN911．37文献标识码：A文章编号：1000．7024(2011)08．2756．04SurveyontechniquesofblinddigitalimageforensicsZHAOJun．hong(CollegeofAutomationScienceandEngineering，SoutllChinaUniVersi锣ofl’echnology’Guangzhou510640，China)Abstract：netechniquesofblinddigi协l

3、imagef砷msicsarereViewed锄ddiVidedintotllI优catcgories：tecllniquesb鹪edonimagecontcnts，techniquesb船edonimagedeVices，tecllniquesb嬲ed∞ttlephysicalpe印ectiverules．Thedi疗．eremcharacteristicsofthethl．eecategories蛐dmeirtypicalalgoritllIIlsarein咖duced．Thelatestrelaledworkis柚alyzed，锄dunresolve

4、dproblemsarediscussedandsomewaysof矗工tIlredevelopingarepredictcd．Keywords：digitalimagefo他nsics；blinddigitalimagefore衄ics；tamperdetection；perspectivegcometric；alIthenticationv耐fication统的研究，系统的理论。现阶段的图像被动取证本文认为可0引言以分为3大类：基于图像内容的被动取证，基于成像过程的被随着数字图像处理技术的飞速发展，对图像的篡改变得动取证，基于物理原理的被动取证，如图l

5、所示。越来越容易和方便了。人们可以利用各种图像处理工具，对1．1基于图像内容的被动取证图像进行篡改而不留下人眼可以看到痕迹。有的图像篡改是按照图像内容被篡改的手段不同，基于图像内容的被动属于娱乐大众，如帆wordll000．com网站上的各种篡改图取证可分为以下几小类：片：但足还有一些对社会造成严重影响，如韩国黄禹锡造假事1．1．1图像的复制一粘贴榆测件和周正龙华南虎事件，于是图像的真伪鉴别变得非常重要。图像的复制一粘贴是图像篡改中最普遍的一种方式，可针对图像的真伪鉴别目前有两大类技术：主动取证技术和被以利用此操作达到移除某一物体或人物的功能。针对此种手动

6、取证技术。主动取证技术是往图像中加入数字水印信息或段，最简单直接的方法是穷举搜索法，即在图像中找出相同的者数字签名信息，通过判断数字水印信息和数字签名信息的图像区域就足相应的复制区域和粘贴区域。穷举法优点是简完整性来判断图像足否被篡改Ⅲ。主动取证技术需要事先向单直接，缺点是运算量太大。Fridich提出了利用DCT鼋化系图像中加入水印或签名信息才可以使用，这限制了它的使用数来进行字典排序的方法，将点操作改进成了块操作，提高了范围。而数字图像被动取证则不需要水印或签名信息，直接运算速度嘲。Posuc嘴提出了一种类似的算法，将图像进行分利用图像本身信息来判断图

7、像的真伪，应用范围十分广泛，是块，分块的方法是一次移动一个像素的方法，然后运用PCA主数字图像领域的新兴前沿领域。成分分析法将分块好的子图像进行降维，最后利用降维后的图像块进行字典排序，按照一定的阈值找出复制一粘贴区域01。l被动取证技术研究现状这两种算法都是对原始图像分块、降维特征提取、字典排序，国内外的学者对数字罔像被动取证展开了大量的广泛的当图像比较大时，耗时也较大。所以有学者提出其它的改进研究，针对一些典型的图像篡改手段取得了一些有益的效果，方法。吴琼改进了对原始I霉

8、像直接分块的方法，利用离散小但是都是针对某一‘类具体的篡改展开的，针对性太强，缺

9、乏系波变换得到l／4大小的原始图像的近似图像，然后对近似图像收稿日