[发明专利]一种基于不同域下残差特征的多种操作链取证检测方法

说明书

本发明公开了一种基于不同域下残差特征的多种操作链取证检测方法，通过分析数字图像所遗留的篡改痕迹类型及其相互影响程度,可以实现数字图像篡改操作的类型识别、顺序确定和参数估计,进而尝试揭示完整的篡改处理过程,即图像操作链；可以提供有效的检测手段以及重要的技术支撑，算法涉及图像信号处理、信号检测与估计、模式识别以及刑事司法等领域的跨科学，算法促进多学科的交叉融合,具有广泛而深层次的科学意义。

技术领域

本发明属于数字图像取证领域，具体涉及一种基于不同域下残差特征的多种操作链取证检测方法。

背景技术

现有的数字图像取证技术可分为主动和被动两种类型。主动取证通过预先嵌入数字水印或者生成感知哈希,以防范和验证可能的图像篡改。虽然主动取证可以取得优异的性能,但是由于需要预先嵌入或者生成辅助数据,甚至还需要第三方的认证,其应用范围受到严重制约。被动取证又称为盲取证,可以直接依据数字图像本身进行真伪判别,具有更好的适应性,近些年逐渐成为图像取证技术领域研究的热点。目前,围绕图像真实性鉴别的被动取证取得了阶段性的进展。但是,它们大多数是围绕数字图像的某个特定编辑操作展开的。

然而,实际的图像篡改伪造过程可能同时包含多个处理操作,且它们之间存在一定的先后顺序。为了完整地揭示数字图像可能经历过的编辑处理过程,取证时还需要确定图像经历了哪些操作以及它们之间的先后顺序,也就是所谓的图像操作链取证。显然,相对于真伪判别来说,这是更深层次的取证目标。例如,对于司法取证来说,这将构成完整的证据链,具有更好的公信力。

发明内容

本发明的目的在于针对现有技术的不足之处，提供一种基于不同域下残差特征的多种操作链取证检测方法。

该方法由空域下共生矩阵特征、离散傅里叶变换(DCT)域下的马尔科夫特征两部分组合而成。

所述空域下共生矩阵特征的提取步骤为：

1)使用多种不同阶数的高通滤波器对图像进行滤波操作，得到空域下的残差图像用R表示；

2)使用一个适当的量化参数对每个不同滤波器滤波后的残差图像量化用F表示；

3)使用一个阈值T，把量化后的残差值限定在-T到+T的区间，用V表示；

4)对每个残差量化并且限定阈值后的图像(即V)都计算它的三阶共生矩阵C；

5)分别计算把每个不同滤波器下得到的水平和垂直方向的三阶共生矩阵，每个共生矩阵特征为27把所有计算得到的共生矩阵的值合并得到一个702维的空域共生矩阵特征。

所述DCT域下马尔科夫特征提取步骤：

1)对图像做8乘8的块DCT变换，得到图像的DCT系数；

2)对图像的DCT系数取整并且取绝对值用A表示；

3)把DCT系数做水平、垂直、主对角线和次对角线四个方向做差值；使用一个阈值T，把差值限定在-T到+T的区间；分别计算每个差值矩阵的水平和垂直方向的三阶共生矩阵特征，得到一个(2T+1)³乘8等于1000(即125乘8)维的特征：

F1h(i,j)＝F(i,j)-F(i,j+1)

F1v(i,j)＝F(i,j)-F(i+1,j)

F1d(i,j)＝F(i,j)-F(i+1,j+1)

F1m(i,j)＝F(i+1,j)-F(i,j+1)

F2h(i,j)＝F(i,j-1)-2F(i,j)+F(i,j+1)

F2v(i,j)＝F(i-1,j)-2F(i,j)+F(i+1,j)