基于偽造痕跡的數(shù)字圖像盲檢測(cè)綜述

王晨璐,朱婷鴿

(1.西安高新第一中學(xué),陜西 西安 710065;2.西安郵電大學(xué) 通信工程學(xué)院,陜西 西安 710071)

基于偽造痕跡的數(shù)字圖像盲檢測(cè)綜述

王晨璐1,朱婷鴿2

(1.西安高新第一中學(xué),陜西 西安 710065;2.西安郵電大學(xué) 通信工程學(xué)院,陜西 西安 710071)

隨著數(shù)字圖像處理技術(shù)的發(fā)展,人們對(duì)于數(shù)字圖像的編輯越來越容易,這給數(shù)字圖像的安全帶來較大的挑戰(zhàn)。因此,數(shù)字圖像偽造盲檢測(cè)成為了圖像安全領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。文中對(duì)數(shù)字圖像盲取證的研究現(xiàn)狀進(jìn)行分析;并根據(jù)偽造圖像盲檢測(cè)技術(shù)的特點(diǎn),對(duì)常見的幾類數(shù)字圖像盲檢測(cè)進(jìn)行簡(jiǎn)單的分析;并最終探討了未來的研究方向。

圖像偽造;盲檢測(cè);偽造痕跡

數(shù)字圖像和視頻在人們的日常生活中應(yīng)用越來越廣泛。強(qiáng)大的圖像編輯軟件,一方面使得出現(xiàn)的圖像更精美、逼真;另一方面卻也為偽造者提供了便利。當(dāng)那些偽造的圖像用于媒體時(shí),會(huì)給社會(huì)穩(wěn)定帶來一定的負(fù)面影響,若用于法庭取證,則給犯罪分子提供有利證據(jù)。因此,數(shù)字圖像的安全問題日益突出。為了保證數(shù)字圖像的安全,采用以下技術(shù)對(duì)圖像進(jìn)行安全保護(hù):(1)數(shù)字圖像加密。(2)數(shù)字簽名。(3)數(shù)字水印。以及新發(fā)展的數(shù)字圖像盲取證技術(shù)。數(shù)字圖像加密隱藏了圖像的真實(shí)信息,使得信息不被泄露;而數(shù)字簽名和數(shù)字水印對(duì)圖像進(jìn)行版權(quán)保護(hù),但是要對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理,例如插入消息摘要或者水印數(shù)字。但是實(shí)際中,大量的圖像并沒有被預(yù)處理,而文中需要對(duì)其真實(shí)性進(jìn)行鑒定,數(shù)字圖像的盲檢測(cè)就此應(yīng)運(yùn)而生。

目前數(shù)字圖像盲檢測(cè)是圖像安全領(lǐng)域研究的熱點(diǎn),國(guó)內(nèi)外眾多機(jī)構(gòu)均對(duì)其展開了研究,由此產(chǎn)生了較多的盲檢測(cè)方法。雖然這些方法都解決了一些篡改檢測(cè),并能精確的定位偽造位置,但僅是針對(duì)某種篡改類型的檢測(cè)。本文針對(duì)常見的幾類檢測(cè)進(jìn)行分析總結(jié)。首先對(duì)圖像的偽造進(jìn)行簡(jiǎn)單的介紹,其次對(duì)基于偽造痕跡的圖像盲檢測(cè)進(jìn)行分析,主要是對(duì)常見的基于復(fù)制粘貼的盲檢測(cè)、基于數(shù)字圖像物理特征不一致的盲檢測(cè)和基于Jpeg壓縮圖像的盲檢測(cè)方法進(jìn)行分析總結(jié),最后展望了數(shù)字圖像盲檢測(cè)技術(shù)的發(fā)展。

1 數(shù)字圖像偽造介紹

偽造圖像,如圖1所示的種類繁多,按照Hany Farid的分類[1],偽造圖像分為6類。合成是常見的篡改方法,這類方法是復(fù)制一副或多幅圖像中的某一部分,粘貼到另一副圖像中,或在同一副圖像中,將某一目標(biāo)復(fù)制到這幅圖像別的地方,以此來隱藏圖像的重要信息。再進(jìn)行后期的處理,使得人眼難以識(shí)別篡改的痕跡。變種的篡改方法是將目標(biāo)圖像和原圖像的對(duì)應(yīng)特征點(diǎn),以不同的權(quán)值疊加生成另一幅圖像。潤(rùn)飾其實(shí)就是一種圖像修補(bǔ)操作,會(huì)使拍出的照片漂亮。改變圖像的某一部分顏色,對(duì)比度和背景的顏色,達(dá)到突出顯示某一目標(biāo)或者細(xì)節(jié)的目的,這就是增強(qiáng)。利用3Ds MAX、Softimage-xsi等軟件生成圖像,而且可以達(dá)到以假亂真的地步。最后一類是繪畫,雖這類圖像和真實(shí)的場(chǎng)景有差異,但是這些繪畫中的某些畫經(jīng)過高精度的掃描以后得到的圖像,也是難以區(qū)分。

圖1 兩個(gè)來自Internet的偽造例子

因圖像偽造的方法很多,導(dǎo)致對(duì)于偽造圖像的檢測(cè)難以有某一種方案可檢測(cè)所有的偽造圖像。對(duì)于圖像盲取證一般涉及到以下兩個(gè)主要問題:(1)能否確認(rèn)一幅圖像是經(jīng)過偽造處理還是計(jì)算機(jī)生成。(2)能否確認(rèn)偽造區(qū)域。針對(duì)這兩個(gè)問題,國(guó)內(nèi)外研究人員提出了一些解決方案,但這些方案均是針對(duì)某一種篡改操作進(jìn)行。下面就針對(duì)這些常見的偽造圖像檢測(cè)的算法進(jìn)行介紹分析。

2 基于復(fù)制粘貼圖像方法的盲檢測(cè)

最常見的偽造方法是復(fù)制粘貼,其可在同幅圖像間進(jìn)行復(fù)制粘貼,對(duì)于一幅圖像而言,大面積紋理相似的背景容易被人們忽略,例如白色的墻壁,平靜的海面,綠色的草地等等。這些紋理簡(jiǎn)單的背景被復(fù)制粘貼后人眼不容易直接識(shí)別。照片中移去不需要的人和物,然后用背景進(jìn)行填充移去的部分就是一個(gè)典型的例子。另外一種就是復(fù)制同幅圖像中一些目標(biāo),粘貼在圖像中另外一些位置,例如典型的“廣場(chǎng)鴿”、“藏羚羊”案例。復(fù)制粘貼也可在不同幅圖像之間進(jìn)行,目的是為了隱藏圖像中的一些重要信息,或偽造一些原本不存在的背景或者物體目標(biāo)。針對(duì)同幅與不同幅圖像間的復(fù)制粘貼偽造,研究人員提出了較多的檢測(cè)方案[2-9]。

任何同幅圖像的復(fù)制粘貼,都會(huì)有圖像原始部分和偽造部分圖像塊的相似性,基于這個(gè)特點(diǎn)來對(duì)圖像進(jìn)行被動(dòng)檢測(cè)。這樣如何鑒定這幅圖像真實(shí)性的問題,就轉(zhuǎn)化為如何在一副圖像中尋找兩個(gè)或者多個(gè)相似圖像塊的問題。則可全圖遍歷搜索,尋找相似的圖像塊。雖然簡(jiǎn)單,但是由于圖像運(yùn)算量大,導(dǎo)致運(yùn)算速度慢。另外,也可用圖像塊的相關(guān)矩陣法來進(jìn)行檢測(cè),雖運(yùn)算量稍少,但只能檢測(cè)出大面積復(fù)制的結(jié)果。圖像相似度查找研究人員提出方案最多的就是圖像塊的匹配查找。通過離散余弦變換變化系數(shù)、主成分分析、小波系數(shù)等等來提取圖像塊的特征,對(duì)圖像塊的的特征進(jìn)行字典排序,以此來判定圖像的復(fù)制粘貼區(qū)域。

雖然同幅圖像的篡改簡(jiǎn)單,且需要的后期處理少,但在同一副圖像中不同幅圖像的復(fù)制粘貼還是讓人較為容易覺察,因此大部分的復(fù)制粘貼是從不同幅圖像得到的,相比較前者,后者需大量的后期處理,這樣就為研究人員提供了解決的思路。因?yàn)閺膭e的圖像復(fù)制粘貼后,對(duì)于被修改后的圖像,粘貼部分的邊緣的會(huì)被羽化、模糊處理,使得原本不連續(xù)的邊緣變得并不突出,與原圖的過度平緩,同時(shí)原圖本身所具有的特征和粘貼部分也是不一致的。因此,通過對(duì)羽化的分析來尋找偽造部分,或者通過圖像本身的特征來尋找偽造部分。

3 圖像光照條件不一致的盲檢測(cè)

圖像篡改中,將不同圖像中的目標(biāo)合成在一幅圖像中,而對(duì)于不同圖像而言,拍攝時(shí)的光照條件不同,因此偽造的圖像中,不同目標(biāo)的光照效果難以達(dá)到一致。研究人員就根據(jù)這種不一致特點(diǎn)作為圖像真實(shí)性鑒定的依據(jù)[10]。對(duì)于不同的圖像來說,光源的方向是不一致的,因此根據(jù)光源方向是否一致方向來檢測(cè)圖像的真實(shí)性[11-15]。另外,對(duì)于不同的圖像來說,不同的場(chǎng)景,因不同目標(biāo)圖像的光源不同,因此光源的顏色也不相同,所以圖像中不同目標(biāo)反應(yīng)的光源顏色也可作為被動(dòng)取證的依據(jù)。在圖像拍攝的過程中,會(huì)產(chǎn)生圖像的陰影,對(duì)于不同的圖像來說目標(biāo)遮擋所產(chǎn)生的陰影的形狀或者大小是不一致的,因此這種不一致也被作為圖像真實(shí)性鑒定的依據(jù)。

雖基于光照條件的不一致可作為檢測(cè)的依據(jù),但對(duì)于這種檢測(cè)來說也存在著問題,因算法的實(shí)用性并不強(qiáng),因在實(shí)際的拍攝中,光照環(huán)境比較復(fù)雜,則在對(duì)光照條件的檢測(cè)時(shí),就需要考慮復(fù)雜的光照條件,例如光源是單光源還是多光源、無限光源還是局部光源等。另外,陰天時(shí)又該如何處理,因此基于光照條件不一致性的判定有著較大地局限性。

4 基于JPEG壓縮圖像的盲檢測(cè)

JPEG壓縮是圖像壓縮常用方式之一,眾多圖像也是以JPEG形式存儲(chǔ),解決這類圖像篡改的思路,研究人員主要關(guān)注在JPEG雙重壓縮質(zhì)量和圖像重采樣[16-19]。

圖像被存儲(chǔ)成JPEG圖像時(shí),會(huì)被壓縮量化,當(dāng)圖像被篡改后,再次存儲(chǔ)為JPEG圖像時(shí),會(huì)經(jīng)歷第二次壓縮量化。又因JPEG壓縮是分塊進(jìn)行的,各個(gè)塊之間是相關(guān),因此研究人員提出了利用圖像塊之間的不一致性來尋找偽造部分。另外當(dāng)圖像經(jīng)過兩次壓縮量化后DCT系數(shù)會(huì)發(fā)生周期變化,因此研究人員根據(jù)系數(shù)的周期性特點(diǎn)來檢測(cè)圖像的真實(shí)性。接著有研究人員通過研究壓縮圖像,從而估計(jì)出原始的量化表,以此來檢測(cè)圖像的真?zhèn)?。JPEG壓縮是一種有損壓縮,當(dāng)多次壓縮后,圖像質(zhì)量變低。根據(jù)這個(gè)特點(diǎn),研究人員可根據(jù)這個(gè)來分析圖像塊質(zhì)量,當(dāng)某一部分的圖像質(zhì)量低于別的部分時(shí),就可認(rèn)定此處為偽造部分。

圖像被偽造后,為了使得人們視覺上不能發(fā)現(xiàn)偽造痕跡,從而不會(huì)對(duì)這幅圖像懷疑,一般對(duì)于圖像的偽造部分都會(huì)經(jīng)過一些后處理,例如旋轉(zhuǎn)、縮放等,這其實(shí)就是圖像被重采樣的一個(gè)過程。雖然我們視覺上不發(fā)現(xiàn)偽造,但是偽造以后會(huì)遺留一些偽造痕跡。當(dāng)被重采樣后,圖像的各個(gè)像素間有特殊的相關(guān)性,通過檢測(cè)這種相關(guān)性,來檢測(cè)圖像是否被篡改過。

對(duì)于重采樣來說,為了抵御檢測(cè),篡改者會(huì)對(duì)整幅圖像進(jìn)行重采樣,這樣會(huì)使得圖像的整體特征趨于一致,從而降低檢測(cè)。而對(duì)于JPEG圖像來說,實(shí)際中因?yàn)榇鎯?chǔ)空間的原因,我們可能經(jīng)過多次壓縮。因此,這兩種方法只能作為輔助手段與別的檢測(cè)一起進(jìn)行。

5 結(jié)束語

因圖像的偽造手段多樣化,使得圖像被動(dòng)檢測(cè)也多樣化。文中僅提到的是常見的幾類偽造和檢測(cè)手段,其均是對(duì)圖像偽造后遺留的痕跡進(jìn)行檢測(cè)。還有諸多別的檢測(cè)手段,例如基于成像設(shè)備的一致性以及基于自然圖像的統(tǒng)計(jì)特性的檢測(cè)。隨著新的圖像被動(dòng)檢測(cè)方案的提出,相應(yīng)的偽造技術(shù)也會(huì)提升,繼而會(huì)有新的解決方案的提出。但到目前為止,對(duì)于圖像真?zhèn)涡宰R(shí)別,均是有針對(duì)性的,只能針對(duì)某一種偽造方式來進(jìn)行鑒定,還沒有一個(gè)系統(tǒng)的解決方案,因此需要對(duì)于圖像的盲檢測(cè)做進(jìn)一步的研究,完善取證技術(shù)的認(rèn)證能力。

[1] Hany Farid.Creating and detecting doctored and virtual images:implications to the child pornography prevention act[R].USA:Dartmouth College,2012.

[2] 單薇.基于復(fù)制粘貼的數(shù)字圖像篡改檢測(cè)研究[D].蘇州:蘇州大學(xué),2014.

[3] 杜振龍,楊凡,李曉麗,等.基于復(fù)合特征的復(fù)制粘貼偽造圖像盲檢測(cè)[J].計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì),2012,33(11):4264-4267.

[4] 張靜,馮占磊,蘇育挺.基于像素匹配的圖像“復(fù)制-粘貼”篡改檢測(cè)算法[J].天津大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)與工程技術(shù)版,2009,42(8):713-720.

[5] 景麗,張慧娟.基于相位相關(guān)的圖像區(qū)域復(fù)制篡改檢測(cè)與定位[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用,2013,33(3):660-662,687.

[6] 駱偉祺,黃繼武,丘國(guó)平.魯棒的區(qū)域復(fù)制圖像篡改檢測(cè)技術(shù)[J].計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào),2007,30(11):1998-2007.

[7] 鞏家昌,郭繼昌.利用CSURF的圖像復(fù)制粘貼篡改檢測(cè)[J].天津大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)與工程技術(shù)版,2014,47(9):759-764.

[8] 焦麗鑫,杜振龍.基于均值漂移的圖像復(fù)制粘貼偽造盲檢測(cè)[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用,2014,34(3):806-809.

[9] 王俊文,劉杰光,張湛,等.圖像區(qū)域復(fù)制篡改快速魯棒取證[J].自動(dòng)化學(xué)報(bào),2009,35(12):1488-1495.

[10]杜宏業(yè).基于光照條件的數(shù)字圖像盲取證技術(shù)研究[D].蘇州:蘇州大學(xué),2013.

[11]呂穎達(dá),申鉉京,陳海鵬,等.基于光照方向不一致性的圖像盲鑒別方法[J].吉林大學(xué)學(xué)報(bào):信息科學(xué)版,2009,27(3):293-298.

[12]張騰云.基于光照特性的圖像篡改盲檢測(cè)[D].北京:北京交通大學(xué),2013.

[13]夏建磊.基于光源方向不一致性的圖像真?zhèn)舞b定問題研究[D].鄭州:中原工學(xué)院,2013.

[14]杜宏業(yè).基于光照條件的數(shù)字圖像盲取證技術(shù)研究[D].蘇州:蘇州大學(xué),2013.

[15]韓洪立,李葉舟,牛少彰,等.多重JPEG壓縮圖像的壓縮痕跡檢測(cè)[J].應(yīng)用科學(xué)學(xué)報(bào),2014,32(6):596-604.

[16]岳紅原,黃堅(jiān).基于雙JPEG壓縮統(tǒng)計(jì)特性的圖像篡改檢測(cè)方法[J].南京工程學(xué)院學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2009,7(2),34-40.

[17]劉麗娟,林小竹.JPEG合成圖像的盲篡改檢測(cè)及定位[J].北京石油化工學(xué)院學(xué)報(bào),2014,22(2):26-31.

[18]史芳玲.JPEG雙重壓縮圖像檢測(cè)及中值濾波檢測(cè)研究[D].西安:西北大學(xué),2012.

[19]孫國(guó)梓,劉力穎,楊一濤.基于JPEG特性的圖像被動(dòng)取證技術(shù)現(xiàn)狀分析[J].北京交通大學(xué)學(xué)報(bào),2013,37(5):112-118.

A Survey of Digital Image Blind Detection Based on Tampering Trace

WANG Chenlu1,ZHU Tingge2

(1.Xi’an Gaoxin No.1 High School,Xi’an 710065,China;2.Institute of Communication Engineering,Xi’an University of post and Telecommunications,Xi’an 710071,China)

With the development of digital image processing,it is more and more easy to edit image,which brings great challenge to the security of digital image.So blind detection has become a research hot spot in the field of image security.This paper firstly describes the analysis of research status of blind detection.Secondly,according to different forensic features,several blind detection techniques based on the traces left by the tampering process are analyzed.Finally the future direction is presented.

image forgery;blind detection;tampering trace

2015- 03- 16

朱婷鴿(1976—),女,碩士。研究方向:圖像安全。E-mail:TGzhu114@163.com

10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2015.04.050

TP391.41;TP309.7

A

1007-7820(2015)04-186-03