[发明专利]基于反卷积的篡改图像盲检测方法

摘要

一种基于反卷积的篡改图像盲检测方法，属于图像信息安全领域。本发明利用反卷积和维纳滤波技术实现降晰篡改图像的盲检测，首先人为初步确定待检测图像的篡改区域位置，提取剩余未篡改区域的多个规则子图像，利用多个子图像构建一个近似满足完全卷积关系的数据块，采用交替迭代盲反卷积方法从该数据块中估计出未篡改区域的降晰函数，最后，利用估计的降晰函数对整幅图像做维纳滤波，并利用滤波结果辨别待检测图像是否经过篡改和具体的篡改区域。本方法简单、有效，在图像信息安全领域具有一定的应用前景。

主权项

1.一种基于反卷积的篡改图像盲检测方法，其特征在于首先人为的对图像中篡改区域进行估计，利用未篡改区域部分数据估计未篡改区域的降晰函数，然后利用估计的降晰函数对待检测图像进行维纳滤波，滤波图像中的模糊或周围有明显振铃效应的部分被认为是篡改区域；具体的操作步骤如下：1)人为的辨别图像存在的可疑区域，即篡改区域y_doctored，一般篡改区域是为掩盖原始图像的部分数据，而达到篡改某种事实的目的，故篡改区域一般具有完整的内容特性，相应余下区域为未篡改区域y_original；2)根据第一步得到的未篡改区域y_original大小，确定待提取子图像阶数为p、q，要求且待提取子图像个数为K个，N、M为未篡改区域降晰函数的阶数；3)在未篡改区域y_original提取规则子图像(1≤i≤K1，1≤j≤K₂)，要求规则子图像依次相邻，排列成K₁行K₂列的方格，且K＝K₁×K₂；4)将K个规则子图像数据相加求均，构造新的未篡改区域数据且y~original(k,l)=Σi=1K1Σj=1K2yoriginal(i,j)(k,l),]]>构造新数据和h_original近似满足循环卷积关系，即y~original=IDFT(Xoriginal(ω)Horiginal(ω)),]]>其中ω为频域表示，X_original(ω)为未篡改区域的原始未降晰数据，H_original(ω)为未篡改区域降晰函数频域变换，IDFT(·)为逆傅立叶变换操作；5)利用第4步中数据采用交替迭代盲反卷积技术估计未篡改区域的降晰函数6)利用第5步中估计的未篡改区域的降晰函数对整幅图像做维纳滤波其中，σ为噪信比，可根据信噪比大小预设成固定值，为估计的为篡改区域降晰函数的傅立叶变换，为其共轭，Y(ω)为整幅待检测图像；7)对第6步中维纳滤波结果逆傅立叶变换，得到维纳滤波空间域图像数据若发现第1步中人为确定的可疑区域存在模糊或者边界存在振铃效应，则此区域为篡改区域，否则，篡改的可能性不大；8)若未发现篡改区域，可再次确定其它可疑区域，继续第1至第7步过程，进行篡改检测。