光學(xué)特性的數(shù)字圖像取證技術(shù)的研究論文

　　第一章 緒論

　　1.1 研究背景及意義

　　進(jìn)入二十一世紀(jì)以來，隨著時(shí)代的進(jìn)步，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅速發(fā)展，尤其是數(shù)碼設(shè)備和多功能電子產(chǎn)品的大量普及，數(shù)字多媒體技術(shù)在人們的日常生活中扮演的角色越來越重要。相比于傳統(tǒng)的圖像制作技術(shù)，數(shù)字圖像技術(shù)在各方面都有很明顯的優(yōu)勢(shì)和發(fā)展空間：獲取圖像簡(jiǎn)單，對(duì)環(huán)境無污染，傳輸速度快，多種存貯格式等，大大促進(jìn)了數(shù)字圖像技術(shù)對(duì)人們?nèi)粘Ｉ�活的影響，使人們更加方便的使用�?shù)字圖像作為記錄信息的載體。

　　計(jì)算機(jī)時(shí)代和數(shù)字時(shí)代的來臨使人們對(duì)數(shù)字圖像處理的需求與日俱增，而不再是簡(jiǎn)單的記錄工作、學(xué)習(xí)和生活。在市場(chǎng)需求和科學(xué)技術(shù)的雙重刺激下，大量的數(shù)字圖像編輯和處理軟件應(yīng)運(yùn)而生，以著名的Adobe Photoshop，ACDsee 為代表的圖像處理工具的出現(xiàn)，使得即使是非專業(yè)人士也能輕而易舉的修改圖像內(nèi)容，而且很難用肉眼識(shí)別圖片被修改的痕跡[1]。

　　然而，當(dāng)人們的視覺和聽覺在盡情的享受著現(xiàn)在多媒體技術(shù)及數(shù)字傳輸技術(shù)帶來的愉悅，當(dāng)人們肆無忌憚地編輯、修改、復(fù)制和散步數(shù)字音樂、圖像、視頻時(shí)，可曾想過這些數(shù)字媒體原創(chuàng)者的版權(quán)和經(jīng)濟(jì)利益是否得到保護(hù)，聽到或者看到的數(shù)字媒體是否是完整的、真實(shí)的、可信的。

　　在數(shù)字化圖片的背景下，先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)造就了數(shù)字圖像技術(shù)這把“雙刃劍”，在方便了人們的同時(shí)也給生活帶來了許多負(fù)面的影響和困擾。

　　盡管有部分人偽造的圖片只是為了個(gè)人娛樂或者作為藝術(shù)品來相互交流，但也有些人利用惡意篡改的數(shù)字圖像實(shí)現(xiàn)自己不可告人的目的，對(duì)社會(huì)造成很大的影響。特別是最近幾年，在新聞界、政治界、和學(xué)術(shù)界等領(lǐng)域，國(guó)內(nèi)外出現(xiàn)了很多令人震驚的篡改或者偽造數(shù)字圖像的案例，均造成了嚴(yán)重的后果，使人們產(chǎn)生了信任危機(jī)。

　　1.2 國(guó)內(nèi)外研究動(dòng)態(tài)和現(xiàn)狀

　　現(xiàn)有的數(shù)字圖像篡改技術(shù)主要是針對(duì)圖像的完整性，原始性和真實(shí)性的偽造和修改。數(shù)字圖像取證技術(shù)是對(duì)篡改數(shù)字圖像完整性的基本概括，就是將攜帶的秘密信息通過特殊的算法嵌入到圖像載體的冗余空間，圖像的冗余信息在視覺感知程度一般都很差，即使將秘密的信息嵌入到數(shù)字圖像載體中，也很難通過肉眼來識(shí)別，但是這類操作已經(jīng)破壞了數(shù)字圖像載體的完整性。篡改數(shù)字圖像的原始性就是變換拍攝的位置，并將原始圖像做后期的二次處理，使獲得的圖片內(nèi)容不再是原始圖片所呈現(xiàn)出來的那樣。

　　這些二次處理的過程可以通過掃描原始圖像或者直接用相機(jī)拍攝原始圖片來獲得，例如上面提到的藏羚羊照片造假事件，就屬于破壞數(shù)字圖像原始性的二次處理篡改。目前，針對(duì)數(shù)字圖像真實(shí)性的篡改的方式有很多，根據(jù)達(dá)特茅斯學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)系教授 Hany Farid 教授在數(shù)字圖像篡改檢測(cè)領(lǐng)域的多年研究經(jīng)驗(yàn)，將這些篡改技術(shù)分為 4 類：

　　(1)合成和潤(rùn)飾。合成主要是對(duì)圖片進(jìn)行復(fù)制、粘貼，將不同圖像的某些特定部分整合到一起，以達(dá)到隱藏圖像中的某些信息或者制造某些假象，但往往會(huì)留下比較明顯的修改痕跡。為了達(dá)到以假亂真的效果需要對(duì)篡改的部分進(jìn)行潤(rùn)飾，即進(jìn)行模糊、縮放等操作消除痕跡，這樣就可以用想要的局部效果代替原始圖像的目的。

　　(2)融合變體。融合變體是將兩幅或者多幅圖通過特征點(diǎn)相互演進(jìn)融合成一幅圖的技術(shù)，找到想要相互漸變的圖像的特征點(diǎn)，按照不同的權(quán)值將圖片相互疊加融合，得到的變體圖像將具備所有原始圖像的特征。

　　(3)圖像增強(qiáng)。通過一定手段對(duì)原圖像附加一些信息或變換數(shù)據(jù)，有選擇地突出圖像中感興趣的特征或者抑制(掩蓋)圖像中某些不需要的特征，使圖像與視覺響應(yīng)特性相匹配，加強(qiáng)圖像判讀和識(shí)別效果，滿足某些特殊分析的需要。

　　第二章 基于光學(xué)特性的數(shù)字圖像分析

　　基于光照不一致性的數(shù)字圖像取證技術(shù)(Digital Image Forensics)是數(shù)字圖像取證技術(shù)的重要內(nèi)容，主要研究的對(duì)象是在有光照條件下產(chǎn)生的圖像，分析光源在物體上產(chǎn)生的陰影、紋理等光學(xué)特性是否一致。同時(shí)根據(jù) Lambert 光照模型，估計(jì)光源的位置，判斷光源的方向是否一致，本章將根據(jù)光照條件的各個(gè)影響因素做重點(diǎn)介紹。

　　2.1 數(shù)字圖像取證技術(shù)

　　數(shù)字圖像取證技術(shù)是通過對(duì)圖像中包含的統(tǒng)計(jì)特征的分析，來判斷數(shù)字圖像內(nèi)容的真實(shí)性、完整性和原始性，判斷并檢測(cè)數(shù)字圖像真假性的技術(shù)。數(shù)字圖像取證技術(shù)是計(jì)算機(jī)取證技術(shù)的一個(gè)分支，是對(duì)源于數(shù)字圖像資源的數(shù)字證據(jù)進(jìn)行確定、收集、識(shí)別、分析及出示法庭的過程，補(bǔ)充了傳統(tǒng)加密技術(shù)的性能，在保護(hù)多媒體信息的真實(shí)、完整性等方面得到了廣泛應(yīng)用。

　　雖然針對(duì)數(shù)字圖像篡改取證技術(shù)的研究起步相對(duì)較晚，但隨著網(wǎng)絡(luò)多媒體技術(shù)的普及，大量信息的存儲(chǔ)傳輸急需安全性保護(hù)，國(guó)內(nèi)外越來越多的科研工作者均致力于該領(lǐng)域的研究。

　　目前，基于數(shù)字圖像篡改檢測(cè)技術(shù)的算法種類較多，如果按照取證手段類型劃分，這些取證技術(shù)能夠分為三類，即主動(dòng)取證，半主動(dòng)取證和被動(dòng)取證。

　　..........

　　2.2 圖像取證技術(shù)常用的光學(xué)特性

　　在第一章我們提到，對(duì)于復(fù)制-粘貼等操作合成的圖片，將不同圖片的某些部位整合到一起以制造某些假象，這種篡改方式很簡(jiǎn)單也很常見。但是，因?yàn)椴煌�的圖像在獲取時(shí)的環(huán)境和光照條件都不完全相同，所以經(jīng)過上述的操作之后也很難將圖片中的光照效果修改得很吻合。

　　合成圖像中不同目標(biāo)所反映的光照強(qiáng)度、光源方向、物體陰影等光照條件都會(huì)有不一致的情況出現(xiàn)，此時(shí)在同一幅圖像中所包含的光照條件不一致性即可作為判斷圖像是否真實(shí)的依據(jù)。

　　光照強(qiáng)度是指示光照的強(qiáng)弱和物體表面積被照明程度的量，取決于光源所發(fā)出的光線中不同波長(zhǎng)中所攜帶的能量和穿過大氣層過濾的情況。經(jīng)過篡改的圖片中不同物體在各自場(chǎng)景中的光照強(qiáng)度不可能完全一樣，即使在同一個(gè)場(chǎng)景在不同時(shí)刻拍攝的光照強(qiáng)度也會(huì)有不同，因此檢測(cè)圖像中不同目標(biāo)物體所反應(yīng)的光照強(qiáng)度是否一致作為判斷圖像真實(shí)性的依據(jù)。

　　圖像中目標(biāo)物體的光源反向即為光源照射拍攝場(chǎng)景目標(biāo)的方向，是產(chǎn)生光照條件不一致性的一個(gè)重要原因。由不同圖像中不同目標(biāo)物體合成的圖片，在原來各自場(chǎng)景中光源所在的方向和位置都不會(huì)完全相同，這也使得不同物體所反映的光照方向是不一致的，以此作為檢測(cè)圖像是否被篡改過的依據(jù)。提取圖像場(chǎng)景中目標(biāo)物體的光源方向，是光照條件不一致性盲取證技術(shù)的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)。

　　圖像中目標(biāo)物體的陰影是由于光源產(chǎn)生的光線被其他物體遮擋而產(chǎn)生的，它的形狀、大小和明暗程度都可以反映光源的方向和光照的強(qiáng)度。

　　被篡改的圖像中拍攝場(chǎng)景的光照環(huán)境的一致性必然會(huì)被破壞，目標(biāo)物體所產(chǎn)生的陰影的形狀和大小也可能會(huì)被修改，那么可以反映光照強(qiáng)度和光源方向的陰影信息將是不一致的。因此，圖像陰影信息的一致性可以作為判斷圖像是否是真實(shí)的依據(jù)。

　　..........

　　第三章 圖像中陰影和紋理?xiàng)l件分析........23

　　3.1 基于陰影約束條件的分析..........23

　　3.1.1 陰影信息分析原理..........23

　　3.1.2 特征點(diǎn)的選取..........24

　　3.1.3 改進(jìn)基于陰影的分析方法......27

　　3.2 基于紋理約束條件的分析..........29

　　3.2.1 光照產(chǎn)生的紋理特性......29

　　3.2.2 紋理參數(shù)分析..........32

　　3.3 結(jié)合陰影與紋理的約束條件......33

　　3.4 本章小節(jié)......35

　　第四章 楔形參數(shù)優(yōu)化........36

　　4.1 楔形參數(shù)選擇......36

　　4.2 參數(shù)的優(yōu)化..........37

　　4.3 分析步驟及線性方程..........40

　　4.4 本章小結(jié)......44

　　第五章 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析....45

　　5.1 建立圖像庫..........45

　　5.2 陰影算法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果..........46

　　5.3 改進(jìn)算法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果..........47

　　5.4 改進(jìn)算法的分析..........51

　　5.5 本章小結(jié)......52

　　第五章 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

　　5.1 建立圖像庫

　　本文檢測(cè)算法的圖片都是通過同一個(gè)相機(jī)采集的，這樣能夠保證所有的圖片在相機(jī)參數(shù)上保持一致，相機(jī)在不同的場(chǎng)景中表現(xiàn)的畸變現(xiàn)象并不影響圖像中物體的光學(xué)特性，因此在分析圖像時(shí)不考慮相機(jī)的參數(shù)。通過該相機(jī)采集的圖片，選擇陰影、紋理等光學(xué)特性比較明顯的圖片建立圖片分析庫。‘選擇拍攝圖片的場(chǎng)景，主要分為五個(gè)方面：

　　1)自然光源對(duì)應(yīng)的場(chǎng)景：針對(duì)室外的場(chǎng)景，我們選擇天氣較好，太陽光線比較明朗、下午 1~3 點(diǎn)的時(shí)間。主要涉及的場(chǎng)景有操場(chǎng)、校園、人物、建筑等。

　　自然圖片的特點(diǎn)是無限遠(yuǎn)點(diǎn)光源，對(duì)應(yīng)的楔形分析界面需要延伸到無限遠(yuǎn)處，才能看到期望的楔形交集。

　　2)室內(nèi)光源對(duì)應(yīng)的場(chǎng)景：針對(duì)室內(nèi)場(chǎng)景，選擇比較空曠的教室，在教室中搭建合適的平臺(tái)包含桌布背景、作為點(diǎn)光源的局部光源、圖片中投影的物體等。按照相應(yīng)的順序?qū)⑽锲窋[放整齊，選擇盡量沒有遮擋的一個(gè)角度放置點(diǎn)光源。注意在拍攝時(shí)應(yīng)關(guān)閉閃光燈。局部點(diǎn)光源的成像特點(diǎn)是局部紋理特性比較明顯，形成的楔形在有限的界面上就能獲得很好的交集。

　　3)計(jì)算機(jī)合成的圖片：這類圖片按照真實(shí)圖像中光源產(chǎn)生陰影和紋理的特性進(jìn)行模仿，合成的圖像中光學(xué)特性比較明顯。圖像物體上的邊界、顏色、對(duì)比度等特性明顯與自然圖像不同，基本沒有物體之間的干擾，而且用肉眼很明顯的識(shí)別出這類圖片。這類圖像有兩種作用：

　　一種是作為被篡改的圖像放入到圖片庫中進(jìn)行檢測(cè)，驗(yàn)證算法的正確性;另一種是用來描述算法的分析過程，因?yàn)樵诤铣傻倪^程中需要按照已知的光學(xué)特性進(jìn)行操作，基本符合算法的分析需求。

　　4)互聯(lián)網(wǎng)搜索：網(wǎng)絡(luò)上存在很多有用的信息，特別是作為信息載體的數(shù)字圖像。‘通過有效的檢索方式，從互聯(lián)網(wǎng)上篩選出帶有明顯光照信息的數(shù)字圖像，同時(shí)，這些數(shù)字圖像帶有共同的特征：明顯的局部光源或者無限光源的光照信息;包含較為規(guī)則的物體，方便提供明顯的特征點(diǎn);數(shù)字圖像包含的場(chǎng)景信息比較豐富，對(duì)應(yīng)物體的陰影和紋理信息比較復(fù)雜。這類數(shù)字圖像的有優(yōu)點(diǎn)是豐富多樣，主要用來驗(yàn)證本文算法的檢測(cè)率和穩(wěn)定性。

　　...........

　　總結(jié)

　　本文以光照條件為出發(fā)點(diǎn)，對(duì)具有較好光照環(huán)境下的圖片進(jìn)行了圖像的真?zhèn)舞b別研究，主要研究對(duì)象是基于單光源照射的圖像。在無限遠(yuǎn)點(diǎn)光源和局部點(diǎn)光源照射下形成的圖像，其光學(xué)特性比較明顯，在分析圖像的過程中沒有明顯的噪聲干擾(噪聲來源于拍攝場(chǎng)景中其他光源產(chǎn)生的光線在物體上產(chǎn)生的干擾)。

　　主要工作為：

　　(1)總結(jié)數(shù)字圖像取證技術(shù)的研究背景和國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀，以及今后發(fā)展的方向。闡述了目前比較常見的圖像篡改方法，以及用于鑒別圖像真實(shí)性的圖像檢測(cè)技術(shù)。詳細(xì)介紹了基于光學(xué)特性的數(shù)字圖像取證技術(shù)的研究?jī)?nèi)容，著重分析了紋理信息在特征提取中的理論基礎(chǔ)和采集方法。

　　(2)對(duì)光照條件所涉及的光照方向、陰影信息、紋理特性進(jìn)行了闡述并分別對(duì)現(xiàn)有光照方向和陰影分析的估計(jì)方法進(jìn)行了說明。著重陰影信息的分析原理，引入了特征點(diǎn)的選取流程，使得改進(jìn)的算法具有更高的適用性。

　　(3)在獨(dú)立分析各個(gè)影響因素之后，通過隨機(jī)獲取圖像中相應(yīng)參數(shù)的數(shù)據(jù)，導(dǎo)入到數(shù)據(jù)分析軟件，獲得各個(gè)影響因子的相互關(guān)系，從中選擇影響系數(shù)最大的幾個(gè)參數(shù)。引入紋理的參數(shù)，對(duì)楔形參數(shù)的取值范圍加以限制，使得改進(jìn)的算法具有更高的正確檢測(cè)率。

　　(4)在圖像庫中選擇若干圖像，通過 MATLAB 2014a 對(duì)圖像進(jìn)行軟件仿真，按照文章中給出的分析步驟進(jìn)行分析，得到判斷結(jié)果，并與之前的算法分析結(jié)果進(jìn)行比較，算法的正確檢測(cè)率已經(jīng)穩(wěn)定在 85.6%。

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　　參考文獻(xiàn)(略)

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