基于GLCM与GGM的图像复制—粘贴伪造检测算法.pdf

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时间:2020-03-05

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1、分类号密级公开编号碛士研究嗲像儉夂题目基干与的图像复制粘贴伪造检测箅法学院(所、中心)信息学院专业名称信号与信息处理研究生姓名高搞学号导师姓名李红松职称副教授导师姓名柏正尧职称教授年月论文独创性声明及使用授权本论文是作者在导师指导下取得的研究成果。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,不存在剽窃或抄袭行为。与作者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了谢意。现就论文的使用对云南大学授权如下:学校有权保留本论文(含电子版),也可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文;学校有权公布论文的全部或部分内容,

2、可以将论文用于查阅或借阅服务;学校有权向有关机构送交学位论文用于学术规范审查、社会监督或评奖;学校有权将学位论文的全部或部分内容录入有关数据库用于检索服务。内部或保密的论文在解密后应遵循此规定)研究生签名▲导师签名日期:如上丄摘要摘要随着图像处理技术的发展,各种图像编辑软件快速普及应用,使得修改图像变得简单易行,人们可以轻松实现对图像的美化与编辑。然而,现实中有的人会对图像进行肆意篡改,甚至将其通过互联网中非法传播,扰乱社会秩序。如果篡改的图像被用在了军事、司法等正式领域,那么它所带来的负面影响将是极大的。为了能够鉴别这些伪造虛假图像,数字图像取证技术逐渐进入人们的视野。

3、现在,数字图像取证已经逐渐地成为各领域的研宄热点,其中主要以数字图像的被动取证研宄作为重点。复制粘贴篡改操作只需将图像中的某一区域复制,然后粘贴至图像的另一个区域便可实现,它是图像篡改方式中一种较为常见、简单的操作。在实际的篡改过程中,除了简单的对图像进行复制粘贴操作外,往往还会伴有其他的图像处理如旋转、缩放,同时还会有各种噪声的引入等。本论文针对这些在复制粘贴篡改过程中伴有其他处理操作的图像区域伪造,提出了两种检测方法。针对伴有旋转的图像复制粘贴篡改,本文提出了将灰度共生矩阵与基数排序法结合的一种检测算法。该算法主要是对基于灰度共生矩的图像复制粘贴检测算法的进一步改进。

4、首先,将待检测图像进行重叠分块,然后求出每个图像块对应的灰度共生矩,得到每块图像的特征向量,用基数排序代替常用的字典排序对特征向量进行排序,结合位移向量,最后确定篡改区域。实验表明,该算法对图像的旋转具有很好的鲁棒性,缩短了运算时间的同时准确、有效地检测出篡改区域。针对伴有旋转、噪声的图像复制粘贴篡改,本文提出了釆用高斯几何矩的检测算法。该算法主要利用高斯几何矩的旋转不变性及较强的抗噪性能,实现篡改检测。与釆用灰度共生矩和基数排序法的检测算法步骤相似,对图像进行重叠分块后,提取图像块相应的高斯几何矩特征,然后利用字典排序对特征向量进行重新排位,结合位移向量,最终检测并定位

5、出篡改区域通过实验分析比较,该算法能够成功实现伴有旋转的图像复制粘贴篡改,同时与几何不变矩相比,对噪声干扰具有较强的鲁棒性。关键词:数字图像取证;复制粘贴;灰度共生矩阵;基数排序;高斯几何AbstractAbstractWiththedevelopmentofimageprocessingtechnology,avarietyofimageeditingsoftwareispopularizedandappliedrapidly.Itmakesimageseasytomodifyandpeoplecanmoreeasilyachievetheimagethatisbeau

6、tifiedandedited.Inreality,however,somepeoplemaytampertheimagewantonly,evenitwillbetransmittedillegallyviatheinternettodisturbthesocialorder.Iftheseimagestobeusedinthemilitary,judicialandotherofficialsector,itwillbringnegativeeffectsgreatly.Inordertoidentifythesetamperedimages,,,,,Abstract

7、shortenthetimeofdetecting.Forcopy-movetamperingaccompaniedbyrotatingandaddingnoise,,,,,,,目录目录录職研究背景及意义数字图像取证技术数字图像主动取证数字图像被动盲取证本文主要工作本文的组织结构第二章数字图像的复制粘贴伪造取证概述复制粘贴伪造检测方法国内夕卜研宄现状单一的图像复制粘贴伪造检测算法伴有多种操作的图像复制粘贴伪造检测算法面临的挑战本章小结第三章理论基础知识介绍图像特征的分类颜色特征纹理特征形状特征本文所选取的图像特征灰度共生矩阵高

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