[发明专利]一种使用非线性引导滤波的照片图像篡改检测方法

摘要

本发明公开了一种使用非线性引导滤波的照片图像篡改检测方法，其采用最大似然估计方法获得相机的初步传感器模式噪声，再采用零均值化和维纳滤波得到相机的最终传感器模式噪声；然后将待测照片图像的噪声残差图像作为其初步传感器模式噪声，再根据相机的最终传感器模式噪声对待测照片图像的初步传感器模式噪声采用非线性引导滤波处理，得到待测照片图像的最终传感器模式噪声；接着通过分块、求块之间的相关系数，获取相关系数关联图；最后对相关系数关联图的二值图像进行腐蚀和膨胀处理，根据结果判定待测照片图像是否发生篡改；优点是能有效消除待测照片图像的传感器模式噪声中的图像内容、CFA插值噪声、JPEG压缩噪声和随机噪声等干扰噪声的影响。

主权项

1.一种使用非线性引导滤波的照片图像篡改检测方法，其特征在于包括以下步骤：/n①任意选取一幅照片图像作为待测照片图像，记为I_test；并获取N幅原始的照片图像，将获取的第n幅原始的照片图像记为I_org,n；其中，N≥2，1≤n≤N，拍摄I_test对应的原始的照片图像与拍摄N幅原始的照片图像所采用的相机为同一部相机，I_test和I_org,n的尺寸大小相同，宽度均为col且高度均为row，拍摄的N幅原始的照片图像均为内容平滑、高亮不饱和的图像；/n②对每幅原始的照片图像进行小波降噪处理，得到每幅原始的照片图像的降噪图像，将I_org,n的降噪图像记为I'_org,n；然后根据每幅原始的照片图像及其降噪图像，获取每幅原始的照片图像的噪声残差图像，将I_org,n的噪声残差图像记为W_org,n；接着采用最大似然估计方法，对所有原始的照片图像的噪声残差图像进行处理，获得所采用的相机的初步传感器模式噪声，记为R；之后采用零均值化方法对R进行处理，将处理结果记为R'；再采用维纳滤波方法对R'处理，将得到的结果作为所采用的相机的最终传感器模式噪声，记为R^*；/n③对I_test进行小波降噪处理，得到I_test的降噪图像，记为I'_test；然后根据I_test及I'_test，获取I_test的噪声残差图像，记为W_test，将W_test作为I_test的初步传感器模式噪声；接着根据R^*对W_test采用非线性引导滤波处理以消除W_test中的图像内容、CFA插值噪声、JPEG压缩噪声和随机噪声的影响，得到I_test的最终传感器模式噪声，记为W^*_test；/n所述的步骤③中，根据R^*对W_test采用非线性引导滤波处理，得到I_test的最终传感器模式噪声W^*_test的具体过程为：/n③_1、对R^*中的每个像素点的像素值进行四次方，将得到的图像记为X；对R^*中的每个像素点的像素值进行三次方，将得到的图像记为Y；对R^*中的每个像素点的像素值进行平方，将得到的图像记为Z；/n③_2、对X、Y、Z、R^*、W_test各自的最上边和最下边各扩充一行，对X、Y、Z、R^*、W_test各自的最左边和最右边各扩充一列，将X扩充后得到的图像记为将Y扩充后得到的图像记为将Z扩充后得到的图像记为将R^*扩充后得到的图像记为将W_test扩充后得到的图像记为其中，的宽度均为col+2且高度均为row+2；/n③_3、采用尺寸大小为3×3的滑动窗口，以横坐标范围为[1,col]且纵坐标范围为[1,row]中的每个像素点作为滑动窗口的左上角像素点进行逐像素点移动，分别将划分成col×row个相互重叠的尺寸大小为3×3的区域块；/n③_4、计算各自中的每个区域块中的所有像素点的像素值的均值，得到各自的均值图像，对应记为并计算各自中的每个区域块中的所有像素点的像素值的方差，得到各自的方差图像，对应记为varX、varY、varZ、varR；计算中的每个区域块中的所有像素点的像素值与中对应位置的区域块中的所有像素点的像素值之间的协方差，得到和对应的协方差图像，记为covXY；计算中的每个区域块中的所有像素点的像素值与中对应位置的区域块中的所有像素点的像素值之间的协方差，得到和对应的协方差图像，记为covXZ；计算中的每个区域块中的所有像素点的像素值与中对应位置的区域块中的所有像素点的像素值之间的协方差，得到和对应的协方差图像，记为covXR；计算中的每个区域块中的所有像素点的像素值与中对应位置的区域块中的所有像素点的像素值之间的协方差，得到和对应的协方差图像，记为covXW；计算中的每个区域块中的所有像素点的像素值与中对应位置的区域块中的所有像素点的像素值之间的协方差，得到和对应的协方差图像，记为covYZ；计算中的每个区域块中的所有像素点的像素值与中对应位置的区域块中的所有像素点的像素值之间的协方差，得到和对应的协方差图像，记为covYR；计算中的每个区域块中的所有像素点的像素值与中对应位置的区域块中的所有像素点的像素值之间的协方差，得到和对应的协方差图像，记为covYW；计算中的每个区域块中的所有像素点的像素值与中对应位置的区域块中的所有像素点的像素值之间的协方差，得到和对应的协方差图像，记为covZR；计算中的每个区域块中的所有像素点的像素值与中对应位置的区域块中的所有像素点的像素值之间的协方差，得到和对应的协方差图像，记为covZW；计算中的每个区域块中的所有像素点的像素值与中对应位置的区域块中的所有像素点的像素值之间的协方差，得到和对应的协方差图像，记为covRW；其中，varX、varY、varZ、varR、covXY、covXZ、covXR、covXW、covYZ、covYR、covYW、covZR、covZW、covRW的宽度均为col且高度均为row；/n③_5、计算中的每个区域块与中对应位置的区域块之间的第一系数，得到对应的第一系数图像，记为A，将A中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值记为A(i,j)，并计算中的每个区域块与中对应位置的区域块之间的第二系数，得到对应的第二系数图像，记为B，将B中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值记为B(i,j)，计算中的每个区域块与中对应位置的区域块之间的第三系数，得到对应的第三系数图像，记为C，将C中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值记为C(i,j)，计算中的每个区域块与中对应位置的区域块之间的第四系数，得到对应的第四系数图像，记为D，将D中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值记为D(i,j)，再计算中的每个区域块与中对应位置的区域块之间的第五系数，得到对应的第五系数图像，记为E，将E中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值记为E(i,j)，其中，A、B、C、D、E的宽度均为col且高度均为row，1≤i≤col,1≤j≤row，A(i,j)亦表示中坐标位置为(i,j)的区域块与中坐标位置为(i,j)的区域块之间的第一系数，B(i,j)亦表示中坐标位置为(i,j)的区域块与中坐标位置为(i,j)的区域块之间的第二系数，C(i,j)亦表示中坐标位置为(i,j)的区域块与中坐标位置为(i,j)的区域块之间的第三系数，D(i,j)亦表示中坐标位置为(i,j)的区域块与中坐标位置为(i,j)的区域块之间的第四系数，E(i,j)亦表示中坐标位置为(i,j)的区域块与中坐标位置为(i,j)的区域块之间的第五系数，/n /n /n 在此符号“| |”为行列式表示符号，varX(i,j)表示varX中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值，varY(i,j)表示varY中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值，varZ(i,j)表示varZ中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值，varR(i,j)表示varR中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值，covXY(i,j)表示covXY中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值，covXZ(i,j)表示covXZ中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值，covXR(i,j)表示covXR中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值，covXW(i,j)表示covXW中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值，covYZ(i,j)表示covYZ中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值，covYR(i,j)表示covYR中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值，covYW(i,j)表示covYW中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值，covZR(i,j)表示covZR中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值，covZW(i,j)表示covZW中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值，covRW(i,j)表示covRW中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值，表示中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值，表示中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值，表示中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值，表示中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值，表示中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值；/n③_6、对A、B、C、D、E各自的最上边和最下边各扩充一行，对A、B、C、D、E各自的最左边和最右边各扩充一列，将A扩充后得到的图像记为将B扩充后得到的图像记为将C扩充后得到的图像记为将D扩充后得到的图像记为将E扩充后得到的图像记为其中，的宽度均为col+2且高度均为row+2；/n③_7、采用尺寸大小为3×3的滑动窗口，以横坐标范围为[1,col]且纵坐标范围为[1,row]中的每个像素点作为滑动窗口的左上角像素点进行逐像素点移动，分别将划分成col×row个相互重叠的尺寸大小为3×3的区域块；/n③_8、计算各自中的每个区域块中的所有像素点的像素值的均值，得到各自的均值图像，对应记为其中，的宽度均为col且高度均为row；/n③_9、获取W^*_test，将W^*_test中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值记为W^*_test(i,j)，其中，表示中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值，X(i,j)表示X中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值，表示中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值，Y(i,j)表示Y中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值，表示中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值，Z(i,j)表示Z中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值，表示中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值，R^*(i,j)表示R^*中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值，表示中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值；/n④对W^*_test的四周进行扩充，共扩充127行和127列，将扩充后的图像记为W^**_test；采用相同的方式，对R^*的四周进行扩充，共扩充127行和127列，将扩充后的图像记为R^**；其中，W^**_test和R^**的宽度均为col'且高度均为row'，col'＝col+127，row'＝row+127；/n⑤采用尺寸大小为128×128的滑动窗口，以横坐标范围为[1,col'-127]且纵坐标范围为[1,row'-127]中的每个像素点作为滑动窗口的左上角像素点进行逐像素点移动，将W^**_test划分成(col'-127)×(row'-127)个相互重叠的尺寸大小为128×128的图像块，将W^**_test中的第k个图像块记为同样，采用尺寸大小为128×128的滑动窗口，以横坐标范围为[1,col'-127]且纵坐标范围为[1,row'-127]中的每个像素点作为滑动窗口的左上角像素点进行逐像素点移动，将R^**划分成(col'-127)×(row'-127)个相互重叠的尺寸大小为128×128的图像块，将R^**中的第k个图像块记为然后计算W^**_test中的每个图像块与R^**中对应位置的图像块的相关系数，将与的相关系数记为ρ_k；接着由W^**_test中的所有图像块与R^**中对应位置的图像块的相关系数，得到相关系数关联图，相关系数关联图的尺寸大小为(col'-127)×(row'-127)，相关系数关联图中的第k个像素点的像素值为ρ_k；再获取相关系数关联图的二值图像，相关系数关联图的二值图像中的像素点的像素值为1或为0；其中，1≤k≤(col'-127)×(row'-127)；/n⑥对相关系数关联图的二值图像中的每个像素点的像素值进行腐蚀处理；然后对腐蚀处理后得到的图像中的每个像素点的像素值进行膨胀处理；接着根据膨胀处理后得到的图像中的像素点的像素值判定I_test是否发生篡改，若膨胀处理后得到的图像中存在像素值为0的像素点，则判定I_test发生篡改；若膨胀处理后得到的图像中不存在像素值为0的像素点，则判定I_test未发生篡改。/n