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图像seam carving的被动取证研究

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随着图像编辑软件的兴起,新手也可轻易篡改图像内容而不留下明显痕迹。考虑到图像真实性的重要性,图像时常作为新闻、科研成果发表,医疗应用以及司法证据,其中混入篡改图像,后果难以想象。因此,证实图像的真实性的篡改检测十分有必要。Seam carving能够有效缩放图像,并且缩放后的图像不会有肉眼可见的线索。目前,人们可以通过Adobe Photoshop使用这一技术。同时,也被一些犯罪分子用来进行图像篡改,例如图像中特定对象的删除。现有的算法能够解决不同缩放比例的篡改检测,但是仍存在低缩放因子效果不理想以及鲁棒性问题。为了解决以上问题,本文提出了两种基于联合特征的检测算法。针对seam carving检测,提出了一种基于残差域的局部二值模式(LBP)的能量偏差特征以及Markov特征相结合的联合特征算法。其思路是:图像中相邻像素间存在一定相关。在seam carving操作时,每从图像中去除一条seam,则去除像素右侧相邻的像素必须左  (本文共55页) 本文目录 | 阅读全文>>

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基于seam carving篡改技术的被动取证研究

近几年来,数字图像在我们的生活和工作中扮演着越来越重要的角色。同时随着数字图像处理软件的发展,人们可以轻易地篡改数字图像而不留下明显的篡改痕迹。如果篡改图像被应用在新闻媒体、执法证据或科学成果等重要领域,这将会给社会带来极大的危害。因此,研究一种能够有效检测图像真实性和完整性的算法显得十分重要。一种叫作“seam carving”的图像编辑技术,能够有效地对数字图像进行缩放操作,已经被美图秀秀、Adobe Photoshop以及GIMP等众多图像编辑软件所实现。与此同时,一些不法分子通过这些图像编辑软件可以轻松地使用seam carving技术进行图像篡改,例如对象删除。基于seam carving的图像篡改技术能够在改变原始图像语义内容的同时不留下明显的篡改痕迹,这给对应的被动取证工作带来了极大的挑战。本文主要针对seam carving图像篡改技术进行被动取证研究,其主要的研究工作和创新点如下:首先,提出了一种基于3元差值联...  (本文共60页) 本文目录 | 阅读全文>>

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基于Seam carving篡改技术的被动取证研究

随着图像拍摄设备以及图像处理工具日渐普及,用户可以轻易地对数字图像进行篡改伪造。一旦这些经过恶意篡改的照片传播到网络上或者被用在法庭证据、媒体或科学发现等重要邻域,将会对社会秩序等带来不可估量的负面影响。因此,迫切需要有效的技术手段对数字图像真伪进行鉴定。不同于数字水印或数字签名等主动取证技术,图像被动取证不需要预先嵌入信息,而是直接利用图像本身的统计特性进行真伪判别。特别地,逐步成熟的Seam carving技术不仅可以作为图像内容感知缩放的手段,还可以用于移除图像中的特定对象并能够掩盖篡改痕迹。因此,针对基于Seam carving篡改技术的被动取证研究,既面临巨大的技术挑战,又具有很强的应用价值。本文基于Seam carving的图像篡改研究相应的被动取证技术。本文主要工作和创新点如下:首先,针对现有取证方法检测率较低,鲁棒性不强的问题,提出了一种基于LBP统计特征的Seam carving取证算法。它的基本思路是:Sea...  (本文共57页) 本文目录 | 阅读全文>>

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面向多种图像重定向篡改的被动取证研究

随着计算机科技的快速发展,获取和编辑图像变得越来越容易。这些图像技术的进步革新在满足人们对图像编辑需求的同时,往往也给图像的真实性和完整性带来了挑战。特别在经过恶意篡改的图像若传播到网络上或者用于科学研究、法庭证据等,其危害性将不可估量。因此,图像取证正成为热门的研究领域之一。图像重定向作为一类常见的图像编辑手段,也可用于非法篡改。有些图像重定向手段可以直接篡改图像的语义内容,并且许多复杂的图像操作会包含这一环。因此,为遭受图像缩放操作的图片设计检测方法是很有必要的。本文基于三种具有代表性的重定向篡改手段,即seam carving,普通均匀缩放scaling以及scale-and-stretch(SNS),分别在通用取证与篡改历史检测两个方面入手,提出了相应的被动取证算法,论文的主要工作和创新点如下:首先,针对传统重定向取证方法大多是基于一种特定篡改类别进行二分类检测的问题,提出一种通用取证算法用于检测多种重定向篡改。鉴于图像...  (本文共60页) 本文目录 | 阅读全文>>

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基于取证哈希的视频篡改历史取证研究

数字多媒体的数字化本质以及图像/视频编辑工具的发展,使得它们可能被故意篡改伪造。传统的感知哈希和被动取证技术,在取证的适用性和计算复杂度等方面存在一定的局限性。此外,实际的图像/视频篡改伪造往往联合使用多种手段,并尽可能地掩盖遗留的痕迹。近年来,出现了基于取证哈希的图像取证方法。取证哈希是一个附加到数字多媒体的短签名,并且作为边信息,以辅助分析接收到的数字多媒体的可信度及其它的篡改操作处理历史。本文以取证哈希为切入点,开展视频取证研究。通过提取更多关于原始数字视频的先验知识,作为边信息,并构造取证哈希组件,以估计与恢复数字视频所经历的完整篡改历史。主要工作和创新点如下:首先,以估计视频篡改处理历史为目标,提出了一种基于取证哈希的多种视频篡改操作的取证方法。根据几种典型的视频篡改伪造手段的特点,将图像取证哈希扩展到视频取证。针对不同篡改手段提取出统计特征作为边信息,构造取证哈希组件,并以模块化的方式搭建视频取证哈希框架,整个框架具...  (本文共63页) 本文目录 | 阅读全文>>

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语义对象级图像篡改被动取证技术研究

随着功能强大的图像编辑工具软件的大众化,即使用户没有任何图像处理背景知识,也可以轻易地对数字图像进行篡改伪造,且伪造结果不会留下明显的视觉痕迹。经过篡改的图像经常出现在电视、杂志和网络上,颠覆着人们“眼见为实”的传统观念,也给社会公共信任秩序的维护带来了严竣的挑战。数字图像的真实性鉴别和完整性判别成为图像内容安全领域的一个热点问题。主动取证技术需要预先在原图像中嵌入数字水印或者生成数字签名。被动取证技术则直接利用图像本身的固有属性特征判别图像的真伪,适应性更好。语义对象级图像操作是图像处理的特色应用,既可改善图像压缩时的视觉质量,也可提供更好的交互性能。然而,语义对象级的图像操作也经常被用于改变图像的语义内容,以达到恶意篡改的目的。常见的语义对象级图像操作手段包括复制-粘贴、线雕刻(Seam Carving)和基于样本合成的图像修复(Exemplar-based Image Inpainting)。相对于复制-粘贴,线雕刻和基于...  (本文共114页) 本文目录 | 阅读全文>>