拼接图像盲认证算法设计与实现-开题
图像篡改检测研究开题报告
图像篡改检测研究开题报告引言图像篡改检测是计算机视觉领域中的一个重要研究方向。
随着数字图像处理技术的快速发展和广泛应用，图像篡改行为也日益增多。
篡改后的图像常常被用于欺骗和误导，如图像恶意篡改、无源泄露、证据伪造等。
因此，开展图像篡改检测研究意义重大。
本文将介绍图像篡改检测研究的目标、意义和研究内容，并讨论了一些可能的解决方案。
问题陈述图像篡改检测旨在识别图像中的篡改行为，包括图像中的增删改等操作。
由于图像篡改技术的不断进步，传统的图像质量评估方法已经无法满足篡改检测的需求。
因此，我们需要开展针对图像篡改检测的深入研究，以提高检测的准确性和鲁棒性。
研究目标本研究的主要目标是开发一种高效准确的图像篡改检测方法，能够有效识别图像中的篡改行为。
具体而言，我们的目标是：1.提高图像篡改检测的准确性。
通过分析图像中的特征和篡改行为，建立有效的图像篡改检测模型，提高篡改检测的准确性。
2.提高图像篡改检测的鲁棒性。
在面对不同类型的图像篡改操作时，能够保持较高的检测率，降低误检率。
3.开发高效的图像篡改检测算法。
通过优化算法和技术，提高图像篡改检测的计算效率和实时性。
研究意义图像篡改检测的研究具有重要的理论和实际意义。
1.在法医学领域，图像篡改检测可以帮助检测和鉴定证据的真实性，保证司法公正。
2.在网络安全领域，图像篡改检测可以用于检测网络舆情中的信息篡改、谣言传播等行为，维护网络空间的安全稳定。
3.在数字媒体等领域，图像篡改检测可以用于防止盗版、图片泄露等侵权行为。
研究内容本研究将着重探索以下几个方面的问题：1.特征提取技术。
通过对图像中的特征进行提取和分析，识别出图像中的篡改行为。
我们将研究基于深度学习的特征提取方法，提高特征提取的准确性和效率。
2.篡改检测算法。
在图像篡改检测中，篡改操作是多样的，包括拷贝粘贴、重绘、修饰等。
我们将研究不同类型的篡改操作，并开发相应的检测算法以提高检测的准确性和鲁棒性。
3.数据集构建和评估。
图像拼接算法及实现(一).
图像拼接算法及实现（一）论文关键词：图像拼接图像配准图像融合全景图论文摘要：图像拼接(image mosaic)技术是将一组相互间重叠部分的图像序列进行空间匹配对准,经重采样合成后形成一幅包含各图像序列信息的宽视角场景的、完整的、高清晰的新图像的技术。
图像拼接在摄影测量学、计算机视觉、遥感图像处理、医学图像分析、计算机图形学等领域有着广泛的应用价值。
一般来说,图像拼接的过程由图像获取,图像配准,图像合成三步骤组成,其中图像配准是整个图像拼接的基础。
本文研究了两种图像配准算法:基于特征和基于变换域的图像配准算法。
在基于特征的配准算法的基础上,提出一种稳健的基于特征点的配准算法。
首先改进Harris角点检测算法,有效提高所提取特征点的速度和精度。
然后利用相似测度NCC(normalized cross correlation——归一化互相关),通过用双向最大相关系数匹配的方法提取出初始特征点对,用随机采样法RANSAC(Random Sample Consensus)剔除伪特征点对,实现特征点对的精确匹配。
最后用正确的特征点匹配对实现图像的配准。
本文提出的算法适应性较强,在重复性纹理、旋转角度比较大等较难自动匹配场合下仍可以准确实现图像配准。
Abstract：Image mosaic is a technology that carries on thespatial matching to a series of image which are overlapped with each other, and finally builds a seamless and high quality image which has high resolution and big eyeshot. Image mosaic has widely applications in the fields of photogrammetry, computer vision, remote sensing image processing, medical image analysis, computer graphic and so on. 。
全景图像的拼接技术研究的开题报告
全景图像的拼接技术研究的开题报告一、研究背景全景图像在计算机视觉和虚拟现实等领域中具有广泛的应用。
它可以模拟现实环境中360度的场景，提供更为真实的视觉体验。
全景图像的制作需要将多张图片拼接在一起，形成一个无缝的全景图。
因此，全景图像拼接技术的研究对于提高全景图像制作的效率和质量具有重要意义。
二、研究目的本研究旨在探究全景图像的拼接技术，开发一种高效、准确地拼接算法，用于处理不同角度和不同距离拍摄的多张图片，实现全景图像的制作。
三、研究内容和方法本研究的主要内容包括以下几个方面：1. 全景图像拼接算法的研究通过对全景图像拼接算法的分析和研究，确定一种适用于不同场景和不同拍摄条件的最佳算法。
主要考虑图像拼接的准确性、速度、效果等因素。
2. 图像预处理技术的研究在进行图像拼接之前，需要对图片进行一些预处理，以便拼接算法能够更好地处理图片。
本研究将研究图像预处理技术，如图像去噪、校正、对齐等。
3. 实验设计本研究将通过对不同场景和不同拍摄条件下的多张图片进行拍摄和采集，并使用开发的全景图像拼接算法进行拼接。
通过对结果的比较和分析，验证算法的准确性和效果。
四、研究意义本研究的结果将对全景图像拼接技术的发展具有指导意义。
通过研究和开发高效、准确的全景图像拼接算法，可以进一步提高全景图像的制作效率和质量。
同时，也有助于推动全景图像的应用和发展。
五、预期成果本研究的预期成果包括以下几个方面：1. 开发出高效、准确的全景图像拼接算法，实现图片无缝拼接。
2. 提出适用于图像拍摄的预处理技术，提高图像拼接的准确性和效率。
3. 通过实验，验证算法的准确性和效果，提供有力的实证证据。
六、工作计划本研究的工作计划分为以下几个阶段：1. 阶段一（1-2周）：收集相关文献，对全景图像拼接技术进行分析和研究。
2. 阶段二（2-3周）：开发全景图像拼接算法，并进行初步测试，确定算法的优化方向。
3. 阶段三（3-4周）：提出预处理技术，并对算法进行进一步优化。
图像篡改检测研究开题报告
图像篡改检测研究开题报告图像篡改检测研究开题报告一、引言随着数字技术的发展，图像处理和编辑软件的普及，图像篡改已经成为一种常见的现象。
图像篡改指的是对数字图像进行非法修改、伪造或篡改，以达到欺骗、误导、破坏等目的。
因此，图像篡改检测成为了一项重要的技术，用于保护图像的真实性和完整性。
二、研究背景随着社交媒体的普及，图像篡改的问题日益突出。
人们可以轻松地使用图像处理软件对图片进行修改，从而制造出看似真实的虚假信息。
这对于新闻报道、法庭证据等领域来说，带来了严重的挑战。
因此，研究图像篡改检测技术至关重要。
三、研究目标本研究旨在开发一种高效准确的图像篡改检测算法，能够检测出图像中的篡改痕迹，并准确判断图像是否经过修改。
四、研究方法1. 数字水印技术数字水印技术是一种常见的图像篡改检测方法。
通过在图像中嵌入特定的水印信息，可以对图像进行追踪和鉴别。
数字水印技术可以分为可见水印和不可见水印两种形式，根据实际需求选择合适的水印技术。
2. 图像特征提取图像特征提取是图像篡改检测的关键步骤。
通过提取图像的纹理、颜色、边缘等特征，可以获得图像的特征向量。
常用的图像特征提取方法包括灰度共生矩阵、局部二值模式等。
3. 机器学习算法机器学习算法在图像篡改检测中发挥着重要作用。
通过训练样本集，可以建立图像篡改检测模型。
常用的机器学习算法包括支持向量机、随机森林、深度学习等。
选择合适的机器学习算法可以提高图像篡改检测的准确率和效率。
五、研究计划1. 数据集构建为了进行图像篡改检测算法的研究，需要构建一个包含真实图像和篡改图像的数据集。
真实图像可以从公开的图像库中获取，篡改图像可以通过图像处理软件进行修改得到。
2. 图像篡改检测算法设计根据前期的研究成果和实际需求，设计一种高效准确的图像篡改检测算法。
该算法应包括图像特征提取、机器学习模型构建等步骤。
3. 算法实现和优化将设计的图像篡改检测算法实现为计算机程序，并进行性能优化。
图像识别的开题报告
图像识别的开题报告图像识别的开题报告一、引言图像识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它涉及到计算机对图像进行理解和分析的能力。
随着深度学习和人工智能的快速发展，图像识别技术取得了显著的进展，已经在许多领域得到广泛应用，如人脸识别、物体识别、场景识别等。
本文将探讨图像识别的研究背景、技术原理以及应用前景。
二、研究背景图像识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向，其目的是通过计算机对图像进行理解和分析，实现对图像中物体、场景等的自动识别和分类。
图像识别技术的发展离不开计算机硬件性能的提升和算法的创新。
随着计算机硬件的不断升级，计算能力的提高为图像识别提供了强大的支持。
同时，深度学习技术的兴起也为图像识别的发展带来了新的机遇。
三、技术原理图像识别技术的核心是对图像进行特征提取和分类。
在图像识别中，常用的特征提取方法包括传统的机器学习方法和深度学习方法。
传统的机器学习方法主要依赖于手工设计的特征提取算法，如SIFT、HOG等。
这些方法需要人工参与，且对图像的变化较为敏感。
而深度学习方法则通过神经网络自动学习图像的特征表示，无需手动设计特征，具有更好的泛化能力。
常用的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
四、应用前景图像识别技术在许多领域具有广泛的应用前景。
首先，人脸识别技术已经在安防领域得到广泛应用。
通过对图像中的人脸进行识别，可以实现门禁系统、刷脸支付等功能，提高安全性和便利性。
其次，物体识别技术在智能交通、无人驾驶等领域有着广泛的应用。
通过对图像中的车辆、行人等进行识别，可以实现智能交通管理和车辆自动驾驶等功能。
此外，图像识别技术还可以应用于医疗影像分析、农业智能化等领域，为人们的生活和工作带来便利。
五、挑战与展望虽然图像识别技术取得了显著的进展，但仍面临一些挑战。
首先，图像识别技术的准确性和鲁棒性仍有待提高。
当前的图像识别技术在复杂场景下的识别效果仍然存在一定的局限性。
大视场视频全景图拼接方法研究的开题报告
大视场视频全景图拼接方法研究的开题报告一、研究背景与意义在当前数字图像技术不断发展的时代，全景图拼接技术已经被广泛运用于虚拟现实、文化遗产数字化保护、网络全景游览等领域。
随着人们对全景图相关技术研究的深入，大视场全景视频的拼接问题也日益引起关注。
大视场全景视频是指利用多个摄像机拍摄场景，将其整合成一个超广角视频，将场景呈现给观众。
然而由于大视场全景视频涉及多摄像机的拼接，自然情景的复杂性使得其背景、形状、亮度、投影中心等视觉特征都难以统一，因此，大视场全景视频的拼接是一个非常复杂的技术问题。
本文旨在研究大视场全景视频拼接技术，解决该问题，实现大视场全景视频的精准拼接，对于提高大视场全景视频的质量、可靠性和应用范围将具有重要的研究意义和现实应用价值。
二、研究内容和技术路线本文主要研究大视场全景视频的拼接技术，通过以下步骤实现视频拼接:1.场景的拍摄和数据预处理。
利用多个摄像机拍摄目标场景，并对拍摄到的视频数据进行前期预处理，包括扭曲矫正、去噪等。
2.视频的特征提取。
对于拍摄的每一段视频数据提取其特征，包括背景、形状、亮度、投影中心等视觉特征。
3.视角估计。
根据视频的特征对视频进行配准和对齐，确定不同摄像机的视角，实现视频在不同角度下的拼接。
4.图像融合。
将配准后的图像进行融合，消除色差、亮度差异和镜头畸变等问题，实现图像的无缝拼接。
5.视频重构。
将融合后的图像重新组合形成大视场全景视频，实现视频拼接。
三、研究目标和预期结果本文旨在研究大视场全景视频拼接技术，解决该问题，实现大视场全景视频的精准拼接，对于提高大视场全景视频的质量、可靠性和应用范围将具有重要的研究意义和现实应用价值。
其预期结果有以下几方面：1.实现大视场全景视频的无缝拼接，消除拼接过程中的颜色、亮度、焦距等问题。
2.对比各种拼接算法，探索不同算法对大视场全景视频拼接的影响，确定最佳拼接算法。
3.设计一个高效的大视场全景视频拼接系统，提供高质量的全景视频输出，满足观众的需求。
图像融合开题报告
图像融合开题报告图像融合开题报告一、研究背景在当今数字技术高速发展的时代，图像融合作为一种重要的图像处理技术，已经在多个领域得到广泛应用。
图像融合可以将多幅图像的信息融合到一幅图像中，从而提供更全面、更清晰的视觉信息。
它在军事、医学、遥感等领域具有重要的应用价值。
二、研究目的本研究旨在探索图像融合技术的原理和方法，并应用于实际问题中，提高图像处理的效果和质量。
具体目标包括：1. 分析和比较不同的图像融合算法，找到适合实际问题的最佳方法；2. 设计和实现一种高效的图像融合算法，提高图像处理的速度和准确性；3. 将图像融合技术应用于医学图像处理中，提升医学诊断的精度和效果。
三、研究内容1. 图像融合算法的研究1.1 多尺度变换多尺度变换是图像融合中常用的一种方法，通过对输入图像进行不同尺度的分解和重建，提取出不同尺度下的特征信息，并将其融合到最终的图像中。
常用的多尺度变换方法包括小波变换和金字塔变换等。
1.2 空间域融合空间域融合是一种直接对输入图像进行像素级的操作，通过对输入图像的像素进行加权平均或逻辑运算，将多幅图像的信息融合到一幅图像中。
常用的空间域融合方法包括加权平均法、逻辑运算法和最大值法等。
2. 图像融合算法的优化2.1 算法加速为了提高图像融合算法的处理速度，可以采用并行计算、GPU加速等技术，减少算法的计算复杂度，提高算法的执行效率。
2.2 算法准确性为了提高图像融合算法的准确性，可以引入机器学习、深度学习等技术，通过训练模型来优化算法的参数和权重，提高算法的融合效果。
3. 图像融合在医学图像处理中的应用图像融合技术在医学图像处理中具有广阔的应用前景。
例如，在医学影像诊断中，可以将多种影像信息融合到一幅图像中，提供更全面、更准确的诊断结果。
此外，图像融合还可以应用于医学图像配准、图像分割等领域，提高医学图像处理的效果和精度。
四、研究意义图像融合作为一种重要的图像处理技术，具有广泛的应用前景和重要的研究价值。
毕业设计实践基于深度学习的图像识别系统的设计与实现
毕业设计实践：基于深度学习的图像识别系统的设计与实现一、选题背景随着科技的进步和人们对生活质量要求的提高，图像识别技术的应用也越来越广泛。
比如，人脸识别、车牌识别、智能家居等都离不开图像识别技术的支持。
深度学习作为目前最热门的人工智能技术之一，其应用于图像识别领域，在精度和效率上具有传统算法无法比拟的优势。
因此，设计并实现一套基于深度学习的图像识别系统，不仅能够掌握当下最前沿的人工智能技术，同时具有实用性、可推广性和研究性。
二、课题研究内容本次毕业设计将基于深度学习技术，设计并实现一套图像识别系统，其主要研究内容如下：1.图像数据预处理：通过对输入的图像进行处理，提取出所需的特征，为后续模型的训练和推理提供高质量的数据支持。
2.深度学习模型构建：通过选择适合本次任务的模型结构、损失函数和优化器等，搭建一套高效且精度较高的深度学习模型。
3.图像识别系统实现：将前述预处理和模型构建的结果，构建成一个完整的图像识别系统。
在该系统中，可以通过摄像头或上传本地文件的方式，输入图像数据，系统能够快速准确地输出该图像的识别结果。
三、实验步骤1.图像数据采集及标注：针对本次实验所需识别的对象，采集足够多的含有该对象的图像数据，并进行标注。
2.数据预处理：对采集到的图像数据进行预处理，包括数据清洗、大小调整、裁剪、均衡化等处理。
3.深度学习模型构建：基于深度学习框架，选择合适的模型结构，搭建出图像识别的深度学习模型。
4.训练模型并优化：将预处理完成后的图像数据输入到模型中进行训练，不断优化模型结构和参数，以达到较高的精度和效率。
5.构建图像识别系统：将预处理、模型构建、训练优化所得的结果，构建成一个完整的图像识别系统。
并进行系统测试和优化。
四、预期成果本次毕业设计的预期成果包括：1.基于深度学习技术的图像识别模型设计与实现。
2.完整的图像识别系统，支持实时图像输入、预处理、识别操作，输出较高的识别精度。
3.针对模型训练和系统输出的优化方案和结果分析报告。
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[8]HUANG Yanping,LU Wei,SUN Wei,et al.improved DCT-based detection of copy-move forgery in images[J].Forensic Science International,2011,206(1/2/3):178-184.
[13]GAN Yanfen,CANG Jing,A detection algorithm for image copy-move forgery based on improved circular projection matching and PCA[J].Sensors&Transducers,2013,159(11):19-25.
[9]CAO Yanjun,GAO Tiegang,FAN Li,et al.A robust detection algorithm for copy-move forgery in digital images[J].Forensic Science International,2012,214(1/2/3):33-43.
[7]FRIDRICH J,SOUKAL D,LUKAS J.Detection of copy-move forgery in digital images[C]//Proceedings of Digital Forensic Research Workshop.Cleveland:[s.n.],2003:55-61.
这些盲认证方法都基于先检测待测图像，给待测图像进行预处理，通过空域分块或特征点检测、特征值提取、特征值匹配来进行检测图像是否被篡改。
在预处理方面，国内外大部分算法都是针对灰度图像进行检测，因此在此阶段工作主要是色彩转换，主要技术分别是针对亮度信息或某一色度分量[6]进行处理。
在空域分块或特征点检测方面，国内外普遍采用空域分块特征值匹配的检测方法。
[3]赵洁，郭继昌.基于JPEG系数变化率的图像复制粘贴篡改检测[J].浙江大学学报（工学版），2015，49（10）：1893-1901.
[4]王浩明，杨晓元.一种基于DCT系数直方图差异的JPEG图像篡改检测[J].四川大学学报（工程科学版），2014，36（9）：41-46.
[5]王青，张荣.基于DCT系数双量化映射关系的图像盲取证算法[J].电子与信息学报，2014，36（9）：2068-2074.
四、研究方案及步骤
本次论文撰写主要通过维普网、中国知网、和校图书馆等方式查找文献资源，不断翻阅大量资料，反复思索，并从中选取与论文相关的文献进行参考，通过学习研究以及导师的指导下，完成论文的写作。
本课题研究步骤大致如下：
（1）学习Matlab软件相关编程等方面的知识，为了方便日后设计使用；
（2）根据文献设计图像灰度化等算法；
[2]CHRISTLEIN V,RIESS C,JORDAN J,et al.An evaluation of popular copy-move forgery detection approaches[J].IEEE Transactions on Information Forensics and Security,2012,7(6):1841-1854.
（3）设计适用于拼接图像盲认证的相关算法，选择针对拼接图像利用马尔科夫链进行像素相关性特征提取技术使用SVM分类器进行图像的特征分类鉴别；
（4）设计出集成上述算法的原型系统程序；
五、论文提纲
第一章 绪论
第二章 拼接图象盲认证算法介绍
第三章 拼接图像盲认证算法实现流程
第四章 拼接图像盲认证算法结果分析
在特征提取方面，国内外学者提出了许多检测方法，Fridrich等[7]最先提出一种基于滑动窗口分块特征匹配的区域复制篡改检测方法，将DCT系数作为图像块的特征描述；Huang等[8]将量化DCT系数之字形排序为一堆数组，通过截断操作生成降低维数的图像块特征，该方法可以抵抗JPEG压缩和模糊攻击；CAO等[9]提出采用内切圆块对每个DCT块进行特征描述，通过计算内切圆块四等分后每部分的平均值生成特征向量；Popescu等[10]采用主成分分析算法对图像块进行降维处理，并将量化后的结果分量作为特征矩阵的一行，该方法对加噪音和有损压缩具有鲁棒性；Bashar等[11]提出采用核主元分析算法提取分块特征，得到基于KPCA的特征对于加噪核JPEG压缩具有较好的鲁棒性；申铉京等[12]等提出对每个sift特征点提取HSI彩色特征；Gan等[13]提出计算每个分块的改进圆投影向量组成特征矩阵，通过pca对特征矩阵进行维数缩减，仅保留具有高积累贡献的分量；Myna等[14]提出在每个小波分解层上将低频子带中的分块从直角坐标映射到对数极坐标，并采用相位相关法迭代判断图像块的相似性；Luo等[15]提出7个基于亮度的鲁棒性特征对图像块进行特征描述；Wang等[16]将每个圆形块划分为4个同心区域，计算每个区域的平均像素值组成特征向量，；Wandji等[17]提出分别对每个图像分块的R，G，B三个颜色通道提取24个模糊不变矩阵得到72维的特征向量，再采用PCA算法进行降维处理，该算法对于模糊、JPEG压缩、加噪攻击具有鲁棒性；Ryu等[18]计算分块的Zernike矩并用得到的向量的幅值对分块进行特征描述；Zhong等[19]结合指数傅里叶矩和直方图不变矩提取分块特征；Kang等[20]提出通过对每个分块进行奇异值分解获取奇异值特征向量；Li等[21]提出对小波变换得到的低频子带图像进行SVD。
[10]POPESCU A C,FARID H.Exposing digital forgeries by detecting duplicated image regions[R].Hanover:Computer Science Department,Dartmouth College,2004:515.
针对区域复制篡改方式，近年来国内外学者提出了很多盲认证的检测方法，大致分为三类[1-2]：1）基于分块特征匹配的方法；2）基于特征点检测与特征匹配的方法；3）利用JPEG编码特征的盲认证方法。针对第三类方法，国内学者也提出了一些盲认证方法，赵洁等[3]提出利用jpeg系数变化率实现区域复制篡改和拼接合成篡改的盲认证；王浩明等[4]通过分析二次压缩量化离散余弦变换系数直方图的特点，将JPEG篡改图像的检测转化为对图像子块一次压缩与双压缩的判别；王青等[5]根据原始DCT系数与重压缩后DCT系数的映射关系建立图像重压缩概率模型实现盲认证。
3、研究内容
(1)综述目前拼接图像盲认证算法，阐述几种识别算法原理，定性分析它们的优缺点。
(2)仔细阅读算法文献，理解算法。
(3)分析如何实现拼接图像盲认证算法的流程。
(4)根据所给文献设计拼接图像盲认证算法。
(5)用ps过的图片和正常图片对算法进行检测。
(6)分析方法的优缺点，并进行改进。
(7)完成总结，达到设计目标。
数字图像处理使我们的生活变得丰富多彩。但与此同时,利用图像编辑软件可以容易地对数字照片进行篡改或伪造,图像内容的真实性不时受到质疑。2007 年10月,一名陕西村民宣称他拍到濒危野生动物华南虎的一组照片, 相关部门随即予以确认。照片公布后很快就引起公众的怀疑,后来被认定其拍摄对象其实是五年前的一张年画。近年来国内外照片造假的丑闻时有曝光。例如 2003 年5月洛杉矶时报刊登的伊拉克战场新闻照片被揭露是由两张照片拼凑的, 刻意夸大了现场敌对情绪。现在利用软件工具修改编辑数字图像已经十分普遍,可以将它统称为对图像进行PS。对于数字照片是否允许PS,是一个多年来争论不休的问题。正常的 PS 处理是充分发挥数码相机优势、实现最佳视觉效果的必要步骤，大幅度剪裁拼接、变形、合成加工也是某些艺术创作的常用手法。但是在新闻报道、司法取证、医学影像、纪实摄影等场合,不当的PS例如故意修改图像内容、移动和复制局部区域、删除特定对象等,无疑构成非法的篡改和伪造。一个不争的事实是:尽管图像篡改不断被揭露并受到谴责,对数字图像进行伪造篡改的势头有增无减。如何判断一幅图像是否曾被篡改已成为信息安全领域的重要课题，图像防伪认证是今后相当长一段时间里图像处理、信息安全、计算机科学领域研究者面临的一个难题。
2、国内外研究的历史和状况
国内外常见的数字图像认证方法有基于脆弱数字水印的图像认证法以及基于数字签名的图像认证法,这两种方法都可认为是主动方法。水印方法需要在图像中嵌入水印,对载体图像感知性能有影响;签名方法虽然没有改动图像,但需预先产生辅助信息,且签名容易被丢弃。基于前面两种方法的局限性, 被动认证方法得到越来越多的关注,该方法既不需要事先在图像中嵌入水印,也不依赖辅助信息,仅根据待认证的图像本身就可以判断其是否经过篡改、合成、润饰等伪造处理，近年来,用于解决数字图像真实性问题的盲认证技术越来越受到人们的关注,正处于迅速发展阶段。数字图像盲认证是指在不依赖任何预签名提取或预嵌入信息的前提下,对图像的真伪和来源进行鉴别。需要指出的是, 上述已提出的图像盲取证算法大多针对人工处理图像,即伪造图像是由用户通过图像编辑软件进行专业的特效处理完成的,以达到图像内容混淆视听的目的。这需要用户具备相当的图像处理水平, 而且完成一幅人眼无法觉察的伪造图像费时费力。相反,采用计算机智能自动算法来伪造图像则方便、快捷得多,可以很大程度上降低图像处理的复杂性。本文主要综述了数字图像区域复制篡改的盲认证技术算法的设计与实现。
[6]HUSSAIN M,MUHAMMAD G,SALEH S Q,et al.Copy move image forgery detection using multiresolution weber descriptos[C]//Proceedings of the 8th International Conference on Signal Image Technology and Internet Based Systems.Naples:IEEE Press,2012:395-401.