[发明专利]基于边缘方向特征的图像可信度检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及图像内容信息安全领域，特别是一种图像内容真实性的盲检测方法。

背景技术

当前对数字图像内容的保护，主要是利用数字水印和签名技术来实现的，这些技术采用的基本思想都是通过添加附加信息对图像进行真实性鉴别。但是目前绝大多数图像中并不含有数字水印或者签名。随着数码相机和图像处理软件的普及和流行，越来越多的高品质的伪造图像通过网络大量传播，使人们的“眼见”不再“为实”，造成了政治、文化、新闻和科学真实性等方面的负面影响。更进一步的，伪造照片的大量存在很可能影响到公众的个人意识，最终让人们失去对照片的信任。因此，这一研究的开展对社会和人们生活有着重要的军事意义、民用意义和科学意义。

数字图像内容可信度评价是信息安全技术的分支之一，是在不预先向图像中嵌入水印等标识的情况下对数字图像内容的真实性进行评价的技术。该技术通过分析图像数据及其统计特性，来对图像中的伪造和窜改痕迹进行检测和定位，从而对图像内容的可信度进行评价。

目前，对数字图像内容可信度评价的研究尚处于起步阶段，随着国内外相关机构对其关注程度日益提高，已取得了一些研究成果。这些研究主要针对某种具体篡改操作对图像进行真伪检测，其中包括模糊操作，双重JPEG压缩操作，局部复制-粘贴操作，重采样操作，拼接操作等等。这些技术都是基于这样一个假设：在自然图像中存在着某些统计上的性质，倘若对图像数据进行修改则会改变其潜在的统计规律。这一假设也是判定一幅图像是否被修改和进行篡改定位的依据。

目前现有的针对伪造和篡改数字图像的检测方法，主要有Haney Farid和Tian-Tsong提出的Blind image splicing and photomontage detecting using higherorder statistics(利用高阶统计特性对图像拼接进行盲检测)，以及由Fridrich J和Soukal D提出的Detection of copy-move forgery in digital images(对图像中的复制粘贴伪造进行检测)。这些方法均为针对简单图像拼接的数字图像取证方法。然而，伪造和窜改图像最常见的操作就是图像局部的合成与润饰。因此，除了对图像合成进行检测以外，对伪造图像的模糊、羽化、渐变等润饰操作的检测更是数字图像取证研究的重点。目前的数字图像取证算法，都存在一些问题，例如无法对拼接后进行过润饰操作处理的图像进行检测，在实际应用中受到较大的限制。

在基于合成边缘方面，已出现了一些检测合成边缘处人工模糊操作痕迹的技术。专利公开号为CN1862598(公开日：2006.11.15)的图像伪造中模糊操作的异常色调率取证方法中，利用模糊操作对数字图像局部色彩属性造成的异常，通过定义异常色调集合和异常色调率，对图像色调的局部一致性和相关性程度进行量化，进而对一幅经过伪造和人工模糊操作的数字图像进行检测。周琳娜等人在KES-AMSTA2007会议上发表文章，利用同态滤波、移动平均滤波和数学形态学的方法对经过人工模糊处理过的数字图像进行篡改检测。这些已存在的检测技术得到的均为“是”或“非”的二值结果，因此检测结论较为武断。

因此，目前在合成边缘方面，尽管已经提出了一些检测伪造图像的方法和研究成果，但相对于性能越来越强大的图像编辑软件以及技术高超的伪造者来说，这些方法和研究成果依然力量较弱，还无法从根本上遏制图像伪造的步伐。

发明内容

为了克服现有技术不能有效检测图像真伪的不足，本发明提供了一种基于边缘方向特征的图像可信度检测方法，总结了伪造图像中可能存在的破绽规律，分析了图像伪造过程可能遗留的痕迹，对图像内容信息的真实性进行可靠评价，弥补了检测结果武断的不足，使得检测结果更为合理可靠。