數(shù)字圖像復(fù)制粘貼篡改盲取證算法研究與實(shí)現(xiàn)

楊江濤，馬喜宏*，鄔　琦

(1.中北大學(xué)電子測(cè)試技術(shù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，太原030051; 2.中北大學(xué)儀器科學(xué)與動(dòng)態(tài)測(cè)試教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，太原030051; 3.中北大學(xué)計(jì)算機(jī)與控制工程學(xué)院，太原030051)

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數(shù)字圖像復(fù)制粘貼篡改盲取證算法研究與實(shí)現(xiàn)

楊江濤1，2，馬喜宏1，2*，鄔琦3

(1.中北大學(xué)電子測(cè)試技術(shù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，太原030051; 2.中北大學(xué)儀器科學(xué)與動(dòng)態(tài)測(cè)試教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，太原030051; 3.中北大學(xué)計(jì)算機(jī)與控制工程學(xué)院，太原030051)

摘要:針對(duì)數(shù)字圖像檢測(cè)中一類常見的復(fù)制－粘貼圖像篡改，提出了一種基于小波變換和奇異值分解的檢測(cè)算法。該算法利用小波變換提取圖像的低頻分量，對(duì)低頻分量分塊提取奇異值特征，然后將特征矢量進(jìn)行按行字典排序，并且配合圖像塊的偏移位置信息，進(jìn)行圖像復(fù)制偽造區(qū)域的檢測(cè)和定位。實(shí)驗(yàn)表明該算法大大減小了特征向量的維數(shù)，從而提高了相似塊的匹配檢測(cè)效率。為了更方便快捷的檢測(cè)圖像是否被惡意篡改，設(shè)計(jì)了簡(jiǎn)單明了的系統(tǒng)檢測(cè)界面，只需載入待檢測(cè)的圖像并輸入相應(yīng)的參數(shù)就能進(jìn)行檢測(cè)，最后將檢測(cè)結(jié)果返回給界面，而且系統(tǒng)完成了篡改檢測(cè)算法的DSP硬件實(shí)現(xiàn)，該算法將有利于推動(dòng)數(shù)字圖像取證技術(shù)的理論研究與應(yīng)用推廣的發(fā)展。

關(guān)鍵詞:數(shù)字圖像;篡改取證;小波變換;奇異值分解; DSP

圖像數(shù)據(jù)作為信息傳遞的重要載體，被廣泛應(yīng)用在新聞報(bào)道、智能信息收集、犯罪調(diào)查、安全監(jiān)控、醫(yī)療和科學(xué)研究等領(lǐng)域［1－2］。但隨著成本、高性能、友好操作界面的圖像處理軟件的不斷推出，數(shù)字化的圖像信息面臨著極大的安全隱患(即圖像信息易被惡意篡改)，因此數(shù)字圖像真實(shí)性認(rèn)證已經(jīng)成為目前的研究熱點(diǎn)［3－4］。

為了進(jìn)一步減少運(yùn)算量，本文從縮小圖像尺寸和降低特征空間維數(shù)兩方面考慮，提出了一種基于小波和奇異值分解的圖像復(fù)制區(qū)域檢測(cè)算法。該算法利用小波變換提取的圖像低頻分量作為分析對(duì)象，并使用奇異值分解提取小波低頻圖像特征進(jìn)行降維。實(shí)驗(yàn)表明該算法能夠定位出復(fù)制和粘貼的圖像區(qū)域，并顯著地減少了運(yùn)算量，提高了檢測(cè)效率。為了更方便快捷的檢測(cè)圖像是否被惡意篡改，設(shè)計(jì)了簡(jiǎn)單明了的系統(tǒng)檢測(cè)界面，只需載入待檢測(cè)的圖像并輸入相應(yīng)的參數(shù)就能進(jìn)行檢測(cè)，最后將檢測(cè)結(jié)果返回給界面，而且系統(tǒng)完成了篡改檢測(cè)算法的DSP［5］硬件實(shí)現(xiàn)，該算法將有利于推動(dòng)數(shù)字水印技術(shù)的理論研究與應(yīng)用推廣的發(fā)展。

1　數(shù)字圖像復(fù)制粘貼篡改盲取證算法

1.1一級(jí)小波窮舉搜索法

1.1.1算法思想

該算法［6］首先將圖像進(jìn)行不重疊分塊，把每一個(gè)圖像塊當(dāng)成一個(gè)模板，然后對(duì)圖像塊進(jìn)行一級(jí)小波變換，將經(jīng)過一級(jí)小波變換的圖像塊遍歷剩余的部分(圖像塊同樣要經(jīng)過一級(jí)小波變換)，看是否存在跟模板完全一樣的圖像塊，若存在，則標(biāo)記這兩個(gè)圖像塊的位置，繼續(xù)搜索，直到找到所有的相同塊。

首先將圖像分為ms×ns的不重疊塊B，然后對(duì)小塊做DWT，把DWT后圖像小塊當(dāng)成一個(gè)模板，遍歷圖像剩余的部分(圖像塊同樣要經(jīng)過一級(jí)小波變換)，看是否存在跟模板完全一樣的圖像塊，若存在，則標(biāo)記這兩個(gè)圖像塊的位置，繼續(xù)搜索，直到找到所有的相同塊。

1.1.2算法步驟

(1)不重疊快的劃分和特征向量的提取

將圖像分為ms×ns的不重疊塊，其中塊大小的選擇要求小于篡改塊。假設(shè)圖像大小為mc×nc，重疊塊Bi大小為ms×ns，對(duì)于圖像塊的劃分，分塊越大檢測(cè)的速度越快，在同一閾域T前提下漏檢的可能性也越大;與之相對(duì)應(yīng)分塊劃分過小，檢測(cè)的準(zhǔn)確性雖然提高了，但降低了檢測(cè)的速度，同時(shí)可能會(huì)出現(xiàn)大量的虛警現(xiàn)象，所以關(guān)于塊的大小的選擇要根據(jù)人工懷疑的篡改區(qū)域大體估計(jì)，并通過反復(fù)試驗(yàn)，適當(dāng)選擇適當(dāng)?shù)姆謮K大小。對(duì)每個(gè)小塊做Haar離散小波變換(DWT):［Ai，Hi，Vi，Di］= dwt2 (Bi，’harr’)，圖像DWT后所對(duì)應(yīng)的各子頻帶的值為相應(yīng)的小波系數(shù)。低頻逼近子帶表示小波分解在最大尺度、最小分辨率下對(duì)原始圖像的最佳逼近，它的統(tǒng)計(jì)特征和原圖像相似，含有最重要的信息，所以我們采用低頻子帶Ai作為小塊Bi的特征向量。

(2)重疊快的劃分和特征向量的提取

將圖像按照單像素位移被劃分為多個(gè)重疊塊Ci，圖像塊的大小和重疊塊的大小一樣，同為ms×ns大小。對(duì)每個(gè)小塊做Haar離散小波變換(DWT):［Ai，Hi，Vi，Di］=dwt2(Ci，’harr’)。

(3)塊匹配檢測(cè)

每一個(gè)DWT重疊塊和所有DWT非重疊塊做相似性檢測(cè)。常用的塊相似性檢測(cè)方法有基于直方圖統(tǒng)計(jì)的檢測(cè)方法，基于像素統(tǒng)計(jì)的檢測(cè)方法和基于像素統(tǒng)計(jì)的檢測(cè)方法。本文采用Pearson相關(guān)系數(shù)檢測(cè)方法。

1.2DCT水印算法

1.2.1算法思想

該算法［7］首先將水印圖像置亂，然后將水印嵌入到原始圖像中。檢測(cè)時(shí)，若提取出的水印和原始水印不一致，則說明圖像被篡改過。

1.2.2算法步驟

(1)水印圖像置亂，本文采用的置亂算法為Arnold變換。

(2)圖像分為8×8大小塊并進(jìn)行DCT變換，把水印嵌入圖像塊中。

(3)檢測(cè)時(shí)，提取水印，反置亂得到提取水印，若得到的水印和原始水印相同則圖像未被篡改，否則為篡改圖像［8］。

1.3LSB水印算法

1.3.1算法思想

該算法［9］的主要思想是圖像2×2不重疊分塊，提取圖像分塊的灰度均值并量化為8 bit的精確值，經(jīng)混沌logistic映射加密和確定嵌入位平面后，嵌入到原始圖像所有像素的2個(gè)最低有效位中;在圖像需要認(rèn)證時(shí)，提取圖像中水印信息和重新計(jì)算圖像分塊灰度均值，經(jīng)加密和確定嵌入位平面后生成參考水印，比較提取的水印信息與參考水印，若相同則通過認(rèn)證，反之判定為篡改。在認(rèn)證檢測(cè)過程中，不需要原始圖像和任何有關(guān)水印的附加信息，保證了水印的安全性和保密性，實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像內(nèi)容完整性認(rèn)證和篡改的精確定位。

1.3.2算法步驟

(1)原始圖像分2×2不重疊分塊，提取圖像塊的灰度均值并量化為8 bit的精度值。

(2)求分塊高灰度均值二值化。

(3)經(jīng)混沌logistic映射加密和確定嵌入為平面后，嵌入原始圖像所有像素的2個(gè)最低有效位中。

(4)在圖像需要認(rèn)證時(shí)，提取圖像中水印信息和重新計(jì)算圖像分塊灰度均值，經(jīng)加密和確定嵌入位平面后生成參考水印。

(5)比較提取的水印信息與參考水印，若相同則通過認(rèn)證，反之判定為篡改。定位篡改位置。

1.4基于小波和奇異值分解算法

1.4.1算法思想

本文算法首先對(duì)檢測(cè)圖像進(jìn)行小波變換，對(duì)小波低頻分量進(jìn)行固定大小的滑窗操作，對(duì)取出的圖像塊進(jìn)行奇異值分解［10］，然后對(duì)圖像奇異值特征矩陣進(jìn)行按行字典排序。根據(jù)相似的圖像塊則奇異值矢量相近，排序后兩個(gè)矢量會(huì)在排序矩陣中相鄰，遍歷排序后矩陣，并且配合圖像塊的偏移頻率信息，檢測(cè)出復(fù)制偽造區(qū)域。

1.4.2算法步驟

(1)設(shè)Imc×nc為待檢測(cè)的灰度圖像，其中mc×nc為圖像的大小。

(2)對(duì)圖像I進(jìn)行j級(jí)小波變換，變換后的小波低頻圖像為Am×n，其中m=［mc/2j］，n =［nc/2j］，［］為下取整操作。

(3)設(shè)定窗口塊w的大小為ms×ns(這里假設(shè)設(shè)定分塊的大小小于要檢測(cè)的復(fù)制圖像區(qū)域的大小)，對(duì)小波低頻圖像進(jìn)行一次移動(dòng)一個(gè)像素的滑窗操作，則共有Nw=(m－ms+1)×(n－ns+1)個(gè)塊。

(4)對(duì)每個(gè)圖像塊進(jìn)行奇異值分解，得到降維后的圖像特征描述，特征空間由ms×ns維下降到了r維，其中r=min(ms，ns)。

(5)對(duì)得到的Nw×r維的特征矩陣，按行進(jìn)行字典排序，得到排序后的特征矩陣S。向量si表示S中的一行，i=1，…，Nw，(xi，yi)表示與向量si對(duì)應(yīng)圖像塊的左上角坐標(biāo)值。

(6)遍歷S，對(duì)S中相鄰的兩行向量si，sy，計(jì)算它們對(duì)應(yīng)的圖像塊的坐標(biāo)的偏移矢量(Δx，Δy)。

(7)對(duì)滿足Δx＞|ms|orΔy＞|ns|的向量si，sy，統(tǒng)計(jì)其偏移頻率C(Δx，Δy)，得到偏移頻率矩陣C(初始化為零):C(Δx，Δy)= C(Δx，Δy)+1

(8)對(duì)得到偏移頻率矩陣C進(jìn)行大于閾域T判斷，判別出圖像中是否存在復(fù)制圖像區(qū)域。如果存在，進(jìn)入下一步，如果不存在，則算法結(jié)束。

(9)對(duì)偏移頻率大于閾值T的那些偏移矢量對(duì)應(yīng)的塊位置進(jìn)行標(biāo)識(shí):如果這些具有相同偏移矢量的塊是相鄰的，則組成了復(fù)制粘貼的區(qū)域;如果標(biāo)識(shí)塊是孤立的，則可能是噪聲。

2　DSP硬件平臺(tái)設(shè)計(jì)

本系統(tǒng)主要由圖像采集和圖像處理兩大部分組成。由CMOS傳感器負(fù)責(zé)圖像的采集，CPLD進(jìn)行邏輯控制，SRAM進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，DSP進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，將數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)處理集成到一個(gè)系統(tǒng)中，從而發(fā)揮了不同類型可編程芯片的，提高了系統(tǒng)的性能。系統(tǒng)的硬件框圖如圖1所示。

圖1　系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)框圖

系統(tǒng)圖像數(shù)據(jù)的采集、處理過程如下:首先，由DSP啟動(dòng)對(duì)圖像數(shù)據(jù)的采樣，通過擴(kuò)展的I/O口，發(fā)送控制信號(hào)到CPLD;控制信號(hào)主要由開始采集、采集完成等幾個(gè)狀態(tài)組成。CPLD一旦接收到開始采集信號(hào)，就立刻向CMOS傳感器發(fā)送采集控制信號(hào)。為了實(shí)現(xiàn)SRAM中數(shù)據(jù)地址的同步，將CMOS傳感器輸出的數(shù)字信號(hào)送往CPLD進(jìn)行緩沖，然后送到SRAM中供DSP讀取。DSP通過查詢和中斷方式，監(jiān)控CPLD發(fā)出的中斷信號(hào)，一旦接收到CPLD發(fā)出的采集完成中斷信號(hào)，DSP在通知CPLD停止采集的同時(shí)，延時(shí)一段時(shí)間后從SRAM讀取數(shù)據(jù)，然后在內(nèi)部進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，將處理結(jié)果通過顯示器件顯示或者根據(jù)用戶的要求，將放在存儲(chǔ)器中的結(jié)果通過McBSP、USB接口送往PC機(jī)。

2.1圖像數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換

為了彌補(bǔ)CCS環(huán)境圖像顯示能力的不足，系統(tǒng)對(duì)圖像進(jìn)行的性能評(píng)估工作主要在MATLAB平臺(tái)下完成。DSP平臺(tái)主要用來(lái)實(shí)時(shí)采集圖像并提取水印信息，圖像在CCS與MATLAB之間通過.dat圖像數(shù)據(jù)文件進(jìn)行傳輸。

MATLAB程序可以直接讀取圖像文件，圖像數(shù)據(jù)經(jīng)過處理后，通過格式轉(zhuǎn)換程序，將圖像數(shù)據(jù)封裝成CCS可識(shí)別的.dat數(shù)據(jù)文件。CCS可以通過File－＞Data－＞Load很方便地將文件中的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到DSP的存儲(chǔ)空間，利用DSP對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行快速處理。然后通過File－＞Data－＞Save將存儲(chǔ)空間中的圖像數(shù)據(jù)導(dǎo)出至.dat數(shù)據(jù)文件，在MATLAB中通過格式轉(zhuǎn)換程序?qū)⑽募械膱D像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成MATLAB可識(shí)別的unit8格式圖像數(shù)據(jù)，進(jìn)而對(duì)圖像進(jìn)行顯示輸出和質(zhì)量評(píng)估。

2.2視頻驅(qū)動(dòng)程序設(shè)計(jì)

TI公司為C64X系列DSP提供了一種類/微型驅(qū)動(dòng)模型，同時(shí)為開發(fā)DSP的外設(shè)驅(qū)動(dòng)程序提供了驅(qū)動(dòng)程序開發(fā)包DDK，而且提供專門針對(duì)視頻設(shè)備的FVID模型。FVID模型將微型驅(qū)動(dòng)也分為兩層結(jié)構(gòu):上層為通用視頻端口層;下層為編解碼芯片微驅(qū)動(dòng)層，它們通過外部設(shè)備控制接口EDC實(shí)現(xiàn)對(duì)外圍編解碼芯片的操作。

系統(tǒng)在DSPBIOS的用戶驅(qū)動(dòng)配置中添加了3個(gè)自定義視頻輸入輸出設(shè)備驅(qū)動(dòng)，并在其屬性中添加GIO的驅(qū)動(dòng)實(shí)例。在任務(wù)管理中添加任務(wù)，并綁定函數(shù)作為視頻驅(qū)動(dòng)的處理程序。主程序中視頻驅(qū)動(dòng)處理任務(wù)函數(shù)的處理過程可描述為:在初始化部分建立視頻采集和顯示設(shè)備的實(shí)例句柄，利用FVID相關(guān)函數(shù)打開并初始化設(shè)備以取得句柄，同時(shí)分別申請(qǐng)一個(gè)輸入和輸出緩沖區(qū)。進(jìn)入任務(wù)循環(huán)后，通過DMA操作將輸入緩沖區(qū)中的數(shù)據(jù)讀出來(lái)，對(duì)其進(jìn)行處理，并將數(shù)據(jù)送輸出緩沖區(qū)進(jìn)行顯示，然后向視頻口驅(qū)動(dòng)程序切換輸入和輸出緩沖區(qū)完成更新。操作完成后釋放句柄，關(guān)閉驅(qū)動(dòng)設(shè)備。

2.3無(wú)線串口通信程序設(shè)計(jì)

系統(tǒng)串口模塊采用TL16C752B通用異步收發(fā)器進(jìn)行設(shè)計(jì)。對(duì)TL16C752B訪問之前需要配置一些控制寄存器對(duì)其進(jìn)行初始化。主程序中首先定義串口結(jié)構(gòu)體和串口句柄，使用初始化函數(shù)打開一個(gè)串口通道，并返回該通道句柄，此后便可利用此句柄進(jìn)行數(shù)據(jù)的接收和發(fā)送。數(shù)據(jù)收發(fā)可以通過直接讀寫模塊寄存器完成，也可以利用McBSP模塊的CSL函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)。

為了解決DSP硬件與上位機(jī)進(jìn)行串口通信受限于串口線長(zhǎng)度的問題。系統(tǒng)使用2塊DRF1605H模塊，實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)與DSP開發(fā)板之間的無(wú)線串口通信。DRF1605H模塊是利用TI的CC2530F256設(shè)計(jì)的，它運(yùn)行ZigBee2007協(xié)議。系統(tǒng)配置上位機(jī)ZigBee模塊作為主節(jié)點(diǎn)，DSP硬件ZigBee模塊作為從節(jié)點(diǎn)，為它們配置相同的無(wú)線頻率及網(wǎng)絡(luò)ID，從而組成一個(gè)ZigBee網(wǎng)絡(luò)。節(jié)點(diǎn)上電后即可自動(dòng)組網(wǎng)，主節(jié)點(diǎn)自動(dòng)給從節(jié)點(diǎn)分配網(wǎng)絡(luò)地址，采用數(shù)據(jù)透明傳輸模式，主節(jié)點(diǎn)從計(jì)算機(jī)串口接收到的數(shù)據(jù)會(huì)自動(dòng)發(fā)送給從節(jié)點(diǎn)，從節(jié)點(diǎn)由DSP串口接收到的數(shù)據(jù)會(huì)自動(dòng)發(fā)送給主節(jié)點(diǎn)，主從節(jié)點(diǎn)之間的通信就像用一條串口線直接相連一樣方便。

3　仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

3.1系統(tǒng)測(cè)試實(shí)驗(yàn)

(1)測(cè)試一級(jí)小波窮舉搜索法如圖2所示。

用例描述:在基于一級(jí)小波窮舉搜索法界面，輸入正確參數(shù);

前置條件:進(jìn)入一級(jí)小波窮舉搜索法界面;

輸入:要檢測(cè)的圖像，圖像塊長(zhǎng)為10，寬為15，閾值為0.95;

測(cè)試結(jié)果:正確顯示執(zhí)行結(jié)果。

(2)測(cè)試DCT水印算法如圖3所示。

用例描述:在嵌入DCT水印算法界面，載入正確圖像并點(diǎn)擊嵌入水印按鈕;

前置條件:進(jìn)入嵌入DCT水印算法界面;

輸入:要嵌入水印的圖像和水印圖像;

測(cè)試結(jié)果:正確顯示執(zhí)行結(jié)果。

圖2　一級(jí)小波窮舉搜索法測(cè)試圖

圖3　DCT水印法測(cè)試圖

(3)測(cè)試LSB水印算法如圖4所示。

用例描述:在LSB水印算法界面，載入圖像并點(diǎn)擊嵌入水印按鈕;

前置條件:進(jìn)入LSB水印算法界面;

輸入:要檢測(cè)的圖像;

測(cè)試結(jié)果:正確顯示執(zhí)行結(jié)果。

(4)測(cè)試基于小波和奇異值分解算法如圖5所示。

用例描述:在基于小波和奇異值分解算法界面，輸入?yún)?shù)正確;

前置條件:進(jìn)入基于小波和奇異值分解算法界面;

輸入:要檢測(cè)的圖像，小波級(jí)數(shù)為3，閥值為100;

測(cè)試結(jié)果:正確顯示執(zhí)行結(jié)果。

圖4　LSB水印法測(cè)試圖

圖5　基于小波和奇異值分解算法測(cè)試圖

3.2測(cè)試結(jié)果分析

基于以上算法，系統(tǒng)在MATLAB平臺(tái)下，對(duì)彩色圖像嵌入水印后，對(duì)含水印圖像進(jìn)行各種攻擊處理后提取水印，對(duì)提取結(jié)果進(jìn)行理論分析對(duì)比。同時(shí)利用DSP系統(tǒng)采集經(jīng)打印機(jī)輸出的含水印圖像，在DSP平臺(tái)下進(jìn)行水印提取，然后將圖像數(shù)據(jù)傳輸給MATLAB程序，在MATLAB平臺(tái)上對(duì)圖像進(jìn)行質(zhì)量評(píng)估，以驗(yàn)證本水印算法有效抵抗打印掃描過程中各種圖像攻擊處理的魯棒性。

本文提出的算法是基于小波和奇異值分解的圖像復(fù)制區(qū)域檢測(cè)算法，而所有的基于圖像塊匹配的算法時(shí)間消耗都比較高，該算法利用小波變換提取的圖像低頻分量作為分析對(duì)象，并使用奇異值分解提取小波低頻圖像特征進(jìn)行降維。通過表1可以比較得出，在相同實(shí)驗(yàn)條件下，本文算法的圖像塊的特征維數(shù)為6，而窮舉搜索法、DCT水印算法和LSB水印算法中的圖像特征維數(shù)分別是無(wú)、64維和32維。因此，本文提出的算法減少了提取的特征維數(shù)和運(yùn)算量，大大降低了算法的復(fù)雜度。

表1　本文算法與其他算法的比較結(jié)果

4　結(jié)論

圖像部分區(qū)域復(fù)制－粘貼篡改是常見的篡改方式，在日常生活新聞媒體醫(yī)學(xué)法律等方面都有應(yīng)用。本文提出了一種基于小波和奇異值分解的圖像復(fù)制區(qū)域檢測(cè)算法，該算法利用小波變換提取的圖像低頻分量作為分析對(duì)象，并使用奇異值分解提取小波低頻圖像特征進(jìn)行降維。實(shí)驗(yàn)表明該算法能夠定位出復(fù)制和粘貼的圖像區(qū)域，并顯著地減少了運(yùn)算量，提高了檢測(cè)效率。為了更方便快捷的檢測(cè)圖像是否被惡意篡改，設(shè)計(jì)了簡(jiǎn)單明了的系統(tǒng)檢測(cè)界面，只需載入待檢測(cè)的圖像并輸入相應(yīng)的參數(shù)就能進(jìn)行檢測(cè)，最后將檢測(cè)結(jié)果返回給界面。本系統(tǒng)將圖像篡改檢測(cè)算法在DSP平臺(tái)上進(jìn)行實(shí)現(xiàn)，促進(jìn)了圖像數(shù)字圖像取證技術(shù)理論與實(shí)際應(yīng)用的有效結(jié)合。系統(tǒng)進(jìn)一步完善后如能實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品應(yīng)用推廣，將有力推動(dòng)數(shù)字圖像取證技術(shù)產(chǎn)品化的發(fā)展。

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收稿日期:2014－05－23修改日期:2014－06－26

中圖分類號(hào):TP391

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

文章編號(hào):1005－9490(2015)04－0961－06