数字图像篡改检测技术研究获奖科研报告

数字图像篡改检测技术研究获奖科研报告摘要：现如今，数码设备的应用逐渐广泛，图像处理软件的操作也相对简易，这给我们美化、修饰图像带来了诸多便利，但同时也隐藏着一定的危害——图像篡改的门槛越来越低，且越来越不容易被察觉。这些被篡改的数字图像如果被别有用心者利用，再借助互联网进行大肆传播，造成的不良后果和影响将难以估量。魔高一尺，道高一丈。本文针对当前图像篡改愈演愈烈的现实，重点研究针对图像内容的篡改方式以及对各种篡改的检测技术。

关键词：数字图像;图像篡改;信息安全;检测技术

随着科技的进步，数码设备的分辨率越来越高，各种图像处理软件的功能也越来越强大，如果这些被篡改的图像应用到医学鉴定、新闻报道以及司法取证等环节中时，极易混淆视听、是非不辨，容易误导民众信以为真，给整个社会带来的负面影响在短期内都无法消除。为了最大限度降低因图像篡改而给社会、组织、个人带来的负面影响，本文结合当前图像篡改常见的几种类型，重点剖析了每种篡改方式，并根据其篡改原理提出了有针对性的检测技术。

1.图像内容真实性篡改

在上述几种图像篡改方式中，本文主要介绍其中最为常见、使用最广泛的——图像内容篡改，即篡改者通过一定的技术手段篡改图像内容，使图像呈现出与原本不同甚至截然相反的信息。

具体来说，图像内容的篡改大致包括四类，分别是图像变形、图像润饰、图像增强以及图像拼接：

（1）图像变形

这一方法指的是借助某种手段，将将某个对象逐渐演变成另一个对象的过程，或是将几个对象整合成一个综合体。

（2）图像润饰

这一方法的主要作用是让篡改之后的图像更加“真实”，即清除掉所有可能被识别的图像篡改痕迹，其所借助的手段可以分为修补、羽化、锐化以及模糊等几种。

（3）图像增强

这一技术主要用来突出整体图像中的某一特殊个体，在实际操作过程中主要是改变特定个体的背景色、颜色以及对比等个某一项或几项数据[1]，淡化或者突出相应的人或物，其最基本的特点是对图像整体内容的改变不太显著。

（4）图像拼接

这一技术是将两幅图像具有标志特征的像素点找出，并利用相应的技术手段将一幅图像中的特征的像素渐变为另一个图像中的特征像素。

2.基于图像篡改遗留痕迹特征的鉴别

数字图像真实性的篡改方式有很多种，如“复制——粘贴”方式、图像要素的篡改、不同图像的拼接合成等，利用这些技术篡改之后的图像仅凭肉眼难以区分，但是我们可以借助技术手段加以甄别。因为无论如何高明的篡改手段，只要应用到了数字图像之上，并定会遗留下或多或少的痕迹，正如我们用铅笔在之上写字，再用橡皮擦掉是同样的道理，外在的痕迹被擦除了，但深深印在纸上的痕迹缺“入纸三分”[2]。

根据篡改方式，图像拼接包含了复制、粘贴以及旋转缩放等操作，复制粘贴分为两种类型，一种是在同幅图像内的复制粘贴，这种操作会导致同一幅图像中不同区域有相同的像素点特性;另一种是不同图像的复制粘贴，这种会导致不同区域具有不同的来源特征或不同的图像统计特征。

（1）同幅图像内的“复制——粘贴”

如果在同幅图像内采用“复制——粘贴”的篡改方式，那么会造成图像源区域与篡改区域二者之间的高度一致性。

借助这一特征，我们在针对同幅图像内的“复制——粘贴”篡改方式时，最常采用的识别技术是匹配搜索。

（2）不同图像间的“复制——粘贴”

在实际应用中，不同图像之间“复制——粘贴”的篡改方式更为常见。借助这一技术拼接到一起的图像，识别难度要低于上述的再同幅图像内的“复制——粘贴”的图像。我们在识别这一类被篡改的图像时，要想检测出篡改的图像区域，可以分析图像本身的特征分析或是对羽化值。

3.基于成像设备一致性的真实性检测

（1）基于CFA插值一致性的检测

如果对一幅图像进行了人为篡改，“彩色滤镜”（CFA）的插值会留下变化过的痕迹。目前常用的数码相机大多用CCD/CMOS感光器件，并且一般只有一个单色的感光器件，所以在数字图像的成像过程中，成像传感器在一个像素点上只能获取RGB当中一种信息，每个像素只能得到RGB三通道中的一种颜色，其余两种颜色信息由“彩色滤镜”（CFA）插值得到。

（2）模式噪声一致性检测

一幅原始的图像带有相机特有的模式噪声。一般而言，如果两款相机的模式噪声不同，则证明这是两款不同型号的相机。如果图像中的某一区域中的模式噪声区别于其他区域，那么可证明此区域是被篡改的。

（3）相机响应函数一致性检测

相机响应函数CRF（cameraresponsefunction）是相机的特性之一，它将CCD传感器感应到的辐照度转换成亮度值，最后以底片或数字的形式记录下来[5]。不同的相机具有不同的响应函数，根据单幅图像中不同色彩间的边缘像素来进行推算，进而估计不同区域的响应函数[3]，如果结果不一致则可认为图像经过了人为篡改。

（4）基于色差一致性检测

数字图像获取设备的感光器件是图像获取的重要因素，它不同于成像相对稳定的胶片相机，不同数字图像获取设备对自然场景拍摄出的照片会显示出不同的视觉效果，这是因为数码相机等成像设备在对自然场景成像过程中产生失真，我们称这种由于感光器件对不同光线聚焦不准确的失真为色差。這种失真通常分为两类：横向的失真误差和纵向的失真误差。基于横向的色差较为稳定的特点，对横向色差进行建模，计算后分析对比每个颜色相向通道的关联情况，以此来实现对可疑区域的定位。

4.结论

针对数字图像篡改的检测是一项