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近年来,移动数码技术和多媒体互联网的高速发展,人们可以轻而易举的利用手机、数码相机等多媒体设备拍摄并利用软件随意编辑自己喜欢的图片和视频,然后将其上传到网络。这使得许多数字图像和视频数据的来源、完整性、真实性等很难得到保护,既侵犯了正版数字图像视频的版权,同时也使其无法作为有效的司法判据,故而能否有效对图像和视频真伪的鉴别成为人们广泛关注的热点问题。本文工作主要从以下三个方面展开*:(1)针对Image splicing篡改检测算法中利用彩色图像整体彩色信息不足,以及建模复杂度高的缺点,本文利用QDCT(Quaternion discrete cosine transform)可获取图像整体颜色信息的优点,提出了一种基于QDCT域Markov特征的图像Image splicing篡改分类检测算法。首先,对输入的彩色图像进行8?8分块,利用每一分块的R,G,B三通道颜色信息构造四元数图像块,再对每个分块的四元数块图像进行QDCT变换。其次,计算每幅图像QDCT域扩展Markov特征。最后,利用SVM(Support Vector Machine)对自然图像和伪造图像分类。所提算法建模复杂度低,与现有算法对同一数据库的分类结果相比,获得了较高的分类准确率且优于其它算法。(2)针对Copy-move篡改检测算法对后处理鲁棒性不佳、算法冗余度高的问题,本文提出了一种冗余度较低并能有效利用图像彩色信息QDCT域Copy-move篡改图像检测算法。首先,对待检测的彩色图像进行8?8重复分块。其次,再对分块图像R,G,B三通道进行QDCT变换,并利用Zig-zag扫描提取QDCT系数作为每块的特征向量。然后,对特征矩阵按行进行字典排序。最后,利用欧式距离对排序后的特征矩阵中目标分量与其邻近分量进行相似性判别,当相似距离小于给定阈值时,定位Copy-move区域。所得结果可以有效的定位篡改区域,与其他算法比较在后处理方面有较强的鲁棒性。(3)针对视频篡改中帧插入篡改和帧删除篡改两种视频篡改检测中建模复杂度高、不能快速有效的判断篡改类型的缺点,本文利用QWT(Quaternion wavelet transform)域感知哈希特征模型能快速有效提取篡改类型的特征,提出了一种基于QWT域感知哈希的视频帧间篡改的盲检测算法。首先,计算每相邻两帧间的QWT域感知哈希特征值。然后利用阈值判断对提取特征进行异常点检测。最后,根据检测异常点个数实现对视频帧间篡改的检测及定位,并对篡改类型进行判别。该算法能够比较精确、有效的检测与定位视频间插入帧篡改点和删除帧篡改点,以及区分插帧和删帧的篡改类型。