[发明专利]数字图像缩放因子的盲检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种利用信号处理和计算机技术对数字图像缩放因子进行盲检测的方法。本 发明适用于图像处理和数字媒体内容安全领域。

背景技术

图像缩放是数字图像处理最基本的操作之一。随着图像处理软件的日益普及且操作日渐 简单，对图像恶意篡改(特别是精心炮制的合成图像)的检测变得越来越困难，而在图像的 合成篡改过程中通常伴随图像的缩放操作。图像缩放因子的检测是图像防伪认证中的重要手 段之一。

图像缩放就是源图像到目标图像的空间变换，在大多数应用中，要求保持图像中曲线型 特征的连续性和各物体的连通性，一个约束较少的空间变换算法很可能会弄断直线和打碎图 像，从而使图像内容“支离破碎”。图像的几何运算可采用如下两种方法：

把几何运算想象成将输入图像的像素(指像素的灰度值或者颜色值，以下同)一个一个 地转移到输出图像中，如果一个输入像素被映射到四个输出像素之间的位置，则其值就按插 值算法在四个输出像素之间进行分配。我们称之为像素移交(Pixel Carry-over)或称为前向 映射(如图1)。

另一个方法是将输出像素一次一个地映射回输入图像中，如果一个输出像素被映射到四 个输入像素之间则其值就按插值算法确定。此方法称之为像素填充(Pixel Filling)或者向后 映射或者逆向映射(如图2)。

由于许多输入像素可能映射到输出图像的边界之外，故前向映射算法有些浪费，并且每 个输出像素的值可能要由许多输入像素的值来决定，因而要涉及多次计算。而向后映射算法 是逐像素、逐行地生成输出图像，每个像素的值由四个像素参与的插值所唯一确定。当然， 输入图像必须允许按空间变换所定义的方式随机访问，因而可能有些复杂，虽然如此，该方 法对一般的应用更为切实可行。

输出像素通常被映射到输入图像中的非整数位置，即位于四个输入像素之间。因此，为 了决定与该位置相对应的像素值，必须进行插值运算。常用的图像插值方法包括最近邻插值、 双线性插值、双三次插值以及B样条插值等。

检测图像缩放因子的现有的方法主要有以下几种：

1.基于EM(Expectation Maximization)算法的重采样检测，通过判断EM算法输出的 概率图的傅里叶频谱图中规律性的亮点，可检测较大倍率的图像放大因子。

2.不同相机使用的色彩滤镜矩阵CFA(Color Filter Array)和相应的插值算法不同，据 此可检测非压缩的高质量图像插值因子。

3.利用SVM(Support Vector Machines)并结合重采样和CFA插值检测可有效地检测高 质量非压缩图像的缩放倍数。

4.在JPEG压缩之前采用线性插值和立方插值放大的检测方法；在此基础上利用Radon 变换的旋转、缩放、平移不变性可有效检测感兴趣区域(ROI，Region of Interest)的较大 倍率缩放因子。

各种方法所针对的应用背景和前提条件不尽相同，可参阅如下文献：

[1]Kenneth R.Castleman，朱志刚，林学訚等译.数字图像处理[M].电子工业出版社.北 京.2002.

[2]A.C.Popescu，and H.Farid.Exposing Digital Forgeries by Detecting Traces of Re-sampl ing[J].IEEE Transactions on Signal Processing，53(2)：758-767，Feb. 2005.

[3]A.C.Popescu and H.Farid.Exposing Forgeries in Color Filter Array Interpolated Images[J].IEEE Transactions on Signal Processing，53(10)：3948-3959，Oct.2005.

[4]S.Bayram，H.T.Sencar，and N.Memon.Improvements on Source Camera-model Identification Based on CFA Interpolation[C].Proc.of the WG 11.9 Intl. Conference on Digital Forensics，Orlando，FL，Jan.2006.