基于被动检测的图像篡改方法
基于模糊不变矩的复制粘贴伪造检测方法
基于模糊不变矩的复制粘贴伪造检测方法1引言当代，数字图像作为一种应用广泛的通信媒介，在各种各样的领域，如医学成像、数字取证及科学出版等，都扮演着举足轻重的角色。
但是各种高级图像处理算法以及相应图像处理软硬件的出现，使得非专业人士很容易处理图像，并使人肉眼很难甚至无法识别，但图像潜在的统计特征已经修改。
由于这些情况的出现，各种数字图像伪造检测方法应运而生。
目前，数字图像伪造检测方法主要分为主动方法和被动方法两类。
主动方法通过事先在图像中嵌入数字水印或数字签名,实现对图像篡改的检测;被动方法又叫盲取证，它不需要图像事先嵌入信息，具有更广泛的应用，因此成为一个新兴的热点研究方向。
Farid在文献[1]中综述了目前盲取证正在进行的研究方向，其中复制粘贴是数字图像伪造最为典型的一种。
在复制粘贴中，图像的一部分被复制到同一图像的另一部分，试图掩藏某一目标物或某一区域。
由于复制粘贴伪造在原始图像区域和粘贴区域之间引入了一种相似性,因此，可以以这种相似性为基础，通过寻找完全相同的图像区域来达到检测的目的。
近些年，国际上对复制粘贴取证已有一些初步的研究。
文献中,Fridrich提出了一种先利用重叠块对图像进行分块，然后对图像块的DCT量化系数进行字典排序，来检测图像复制伪造区域的算法。
Popescu和Farid也提出了一种类似的检测图像重复区域的算法p]。
该算法对图像块使用主成分分析(PCA)来达到降维的目的，将得到的降维特征作为该图像块的特征描述，以减少特征空间的维数。
但Fridrich方法是针对未进行后处理的图像进行检测，抗后处理的能力不足。
Farid方法的抗后处理能力上有加强，但在模糊处理的情形下，会出现较高的误判率。
针对一些常用的图像后处理方法，本文提出一种基于模糊不变矩的复制粘贴检测方法，提高了方法的抗后处理能力和鲁棒性。
2算法思想伪造者在创建复制区域后，通常会利用润饰等图像处理方法来淡化复制区域的痕迹。
基于 LBP 的图像复制篡改检测
基于 LBP 的图像复制篡改检测欧红玉;陈曦;宋燕辉;孔凡凤【摘要】针对比较常见的图像的复制-粘贴篡改技术，提出一种基于局部二值模式LBP（ local binary pattern ）的检测算法。
首先把需要检测的已经被篡改的图像分成大小相同的重叠块，每块的纹理特征用LBP（旋转不变）向量去表示，从而得到被检测图像的特征矢量；然后对得到的特征矢量进行字典排序，并结合检测图像块的位移矢量，准确定位并检测出图像中的被篡改区域。
实验结果表明：在抗旋转处理和效率方面该算法均优于经典的基于PCA的检测算法。
%Aiming at quite common technique of image copy-move forgery, in this paper we propose a detection algorithm which is based on local binary pattern .First, we divide the tampered image to be detected into multiple overlapping blocks with the same size , the textural features on each block are represented with rotation invariant LBP vectors , therefore the feature vectors of the detecting image are got . Secondly , we sort the derived feature vectors in dictionary order , locate and detect the tampered region in the image by combining the displacement vectors of imageblocks .Experimental results show that our algorithm performs better than the classical detection algorithm based on PCA ( principal component analysis ) in terms of the robustness against rotating operation and the efficiency .【期刊名称】《计算机应用与软件》【年(卷),期】2013(000)009【总页数】4页(P170-172,178)【关键词】图像区域复制粘贴篡改;旋转不变LBP;特征矢量【作者】欧红玉;陈曦;宋燕辉;孔凡凤【作者单位】华中科技大学湖北武汉 430074; 长沙通信职业技术学院湖南长沙410115;长沙理工大学湖南长沙 410114;华中科技大学湖北武汉 430074; 长沙通信职业技术学院湖南长沙410115;长沙通信职业技术学院湖南长沙410115【正文语种】中文【中图分类】TP3计算机、数码产品早已进入我们的生活中，像photoshop等图像处理软件技术也逐渐被大家所掌握，使用者可以轻松地对图像进行复制-粘贴、合成、图像渲染效果处理等各种操作，推翻了人们“眼见为实”的传统理念。
数字图像篡改盲检测检测技术研究
数字图像篡改盲检测检测技术研究作者：崔磊宋凯来源：《科技资讯》2020年第10期摘; 要：数字图像已普及到人们日常生活的各个角落，成为我们获取信息的主要途径之一。
然而，人们使用图像编辑工具（如Photoshop、ACDseed等），可以很容易对图像内容进行修改或者合成，这使得图像所承载的信息变得不再可靠。
因此，对数字图像的真实性和完整性的验证，已经成为信息安全领域亟待解决的问题。
该文针对不同的图像篡改手段，提出了相应的检测方法。
关键词：数字图像; 信息安全; 图像篡改中图分类号：TP391 ; ;文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2020）04（a）-0012-021; 数字图像篡改检测技术的分类数字图像篡改检测技术可分为两大类，分别被称为主动检测技术和被动盲检测技术。
主动检测技术采用的是主动的方式，预先向图像中嵌入标志信息，在检测时从图像中提取标志信息验证其真实性和完整性，就可以判断图像是否遭到篡改。
被动盲检测技术，是在除图像本身外不知道其他任何先验信息的情况下，被动地检测图像的真实性和完整性。
被动盲检测技术没有一种通用的检测方法，一般来讲，只能是根据不同的篡改方式来制定不同的检测策略。
2; 图像篡改的手段常见的图像篡改手段有很多，美国Dartmouse大学的Hany Farid教授将篡改手段分为变种、润饰、增强、合成、计算机生成和绘画。
（1）变种。
图像的变种操作，在图像处理中属于一种几何变换，它改变了图像中某一对象的形状或者姿态。
变种操作既可以通过改变图像本身的一些特殊点的位置，再通过插值得到一幅新图像，也可以按照一幅特定的图像结构形状，将图像进行几何变换转化为与之具有相似结构的篡改图像。
（2）润饰。
图像的润饰操作，一般是发生在图像拼接操作后，为了消除拼接篡改操作遗留下的痕迹，使图像看起来更加自然的一种操作。
图像润饰技术的主要手段包括模糊、锐化、缩放、修补等。
（3）增强。
图像增强操作是一种为了突出图像中某些特殊对象或图像中某些特殊位置的技术。
数字图像篡改盲检测综述
数字图像篡改盲检测综述数字图像篡改盲检测综述数字图像篡改盲检测是近年来计算机视觉和数字图像处理领域的一个重要研究方向。
随着数字图像处理和编辑技术的迅猛发展，图像的篡改和伪造问题也日益严重。
因此，设计出一种能够准确、自动地检测图像是否被篡改的盲检测算法，对于保障图像信息的真实性和完整性起到至关重要的作用。
数字图像篡改盲检测的目标是在不需要事先了解原始图像的情况下，对图像进行篡改检测。
与传统的基于水印或特定算法的方法不同，盲检测方法不依赖于任何附加信息，在不破坏图片质量的前提下进行图像篡改的判断。
下面我们将综述一些目前较为常见的数字图像篡改盲检测算法。
首先，基于复制粘贴篡改的检测是数字图像篡改盲检测领域中最常见的一种技术。
复制粘贴篡改是指将同一张图片中的某些区域复制粘贴到其他区域，以达到修改图像的目的。
该类算法通过检测图像中的重复或相似区域来判断图像是否被篡改。
常用的方法包括利用块匹配算法、特征提取和聚类分析等技术。
其次，基于图像统计特征的盲检测方法也是一种常见的技术。
我们知道，自然图像具有一定的统计规律，例如，灰度值分布、像素之间的相关性等。
而当图像被篡改时，这些统计规律可能发生改变。
因此，通过提取图像的统计特征，可以检测出图像的篡改。
常用的统计特征包括灰度直方图、颜色特征、纹理特征等。
另外，基于机器学习的盲检测方法在数字图像篡改领域也有广泛应用。
机器学习是一种通过训练样本获取知识并进行预测的方法。
在数字图像篡改盲检测中，可以利用机器学习的方法将图像信息与篡改特征进行学习，从而实现对图像篡改的判断。
常用的机器学习方法包括支持向量机、神经网络、决策树等。
最后，基于深度学习的盲检测方法由于其优越的学习能力和特征提取能力，在数字图像篡改盲检测领域也取得了显著的成果。
深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，通过多层神经网络的学习和训练，能够自动提取图像的高级特征。
因此，利用深度学习技术进行数字图像篡改盲检测具有较高的准确性和鲁棒性。
图像防篡改技术分析
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输 的任意信息 ， 就是说 ， 也 明文信息是 一个无限集合， 两个集合之 间其实无 法构成一—对应的关 系， 总会有多
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◆ ．． １．． ． ． ．．源自 ．． ．． ．． ． 个 明文信息产生相 同的数字签名 的情况发 生， 就是 这
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图 ２ 数 字 水 印 的检 测 和提 取
保 障； ａｈ Ｈ ｓ算法的安全性主要依赖于算法的复杂度， 它 曾经被认为是足够安 全的算法， 但在２ ０ 年 ， ０ ４ 山东大学 的王小云教授已提 出了破解Ｈ ｓ算法 的理论 ， ａｈ 随着计算
的操作而存活下来 。 一般来讲， 数字水印应具有如下基 本特征。 １隐蔽性 ．
个数字水印方案一般包括 ： 水印的生成 、 水印的
嵌入和水印的提取或检测 、 水印的检测和提取评价。
１数 字水印的生成 ． 生成的水 印应该保证唯一性 、 有效性以及不可逆 性， 因此水印可以用商标图像 、 伪随机序列、 混沌序列
所 谓的 “ 碰撞 ” 不过Ｈ ｓ函数的可靠性在概 率上仍可 。 ａｈ 以算法的健壮性 来保证 ， 数字签名类似指纹 ， 只要选择 足够安全 的算法 ， 产生碰撞的概率足够小， 可令现代最
先进 的计算设备 也找不 出 “ 碰撞 ” 这样算法就不会被 ， 破解 。 ５ Ｈ 一 是当前应 用最为广泛的两种 Ｈ ｓ ＭＤ 和Ｓ Ａ １ ａｈ 算法。
目
哪吲 ∞ ∞…
图像防篡改技术分析
■ 中国人民银行海口中心支行 邢诒俊 吴 刚 李 涛
随着计算机和 网络技术的飞速发展 ， 信息媒体 的 数字化使得 图像的准确获取、 存储 、 传输 、 复制变成了
【CN110084781A】基于特征点的监控视频篡改检测的被动取证方法及系统【专利】
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910223677.4(22)申请日 2019.03.22(71)申请人 西安电子科技大学地址 710071 陕西省西安市太白南路2号西安电子科技大学(72)发明人 沈玉龙 翟开放 陈博闻 胡天柱 赵振 刘宇鹃 祝幸辉 余正伟 徐旭东 林旭 (74)专利代理机构 西安长和专利代理有限公司61227代理人 何畏(51)Int.Cl.G06T 7/00(2017.01)G06K 9/00(2006.01)G06K 9/62(2006.01)(54)发明名称基于特征点的监控视频篡改检测的被动取证方法及系统(57)摘要本发明属于信息安全技术领域，公开了一种基于特征点的监控视频篡改检测的被动取证方法及系统，应用于平安城市监控系统，包括以下步骤：输入视频，视频转换为帧，检测可疑帧；采用ORB算法找到每个帧的关键点；可疑帧检测；比较可疑帧与其他所有帧的特征；如果比对成功，则帧被篡改，否则，帧未被篡改。
本发明效率极高，且无论视频序列的帧数有多少，所提出的方案都可以100％准确地检测出被篡改的帧。
该算法还可以在给定视频帧序列中定位被篡改过的帧。
并且基于ORB算法的旋转不变性和尺度不变性，该方案具有良好的鲁棒性。
权利要求书3页 说明书8页 附图4页CN 110084781 A 2019.08.02C N 110084781A1.一种基于特征点的监控视频篡改检测的被动取证方法，其特征在于，所述基于特征点的监控视频篡改检测的被动取证方法包括：输入视频，视频转换为帧，检测可疑帧；采用ORB算法找到每个帧的关键点；进行可疑帧检测；并比较可疑帧与其他所有帧的特征；如果比对成功，则帧被篡改，否则，帧未被篡改。
2.如权利要求1所述的基于特征点的监控视频篡改检测的被动取证方法，其特征在于，采用ORB算法找到每个帧的关键点中，采用oFAST特征提取和rBRIEF特征描述找到每个帧的关键点。
基于噪声特征的图像拼接合成攻击被动取证方法研究
基于噪声特征的图像拼接/合成攻击被动取证方法研究随着数字信息技术的快速发展,数码相机、智能手机等图像获取设备广泛使用,数字图像信息可以随处获得,同时由于免费图像编辑软件的可用性越来越高,即使是普通用户也可以轻易改变数字图像的内容而不会留下明显的篡改痕迹。
图像篡改操作不仅降低了图像信息的可信度,而且改变了人们“眼见为实”的传统观念。
因此,揭示各种图像篡改的检测技术越来越受到各界研究者的关注。
图像拼接/合成是一种常见的内容篡改操作,本文致力于研究针对图像拼接/合成篡改的检测方法,主要工作如下:提出了一种基于图像中不同区域噪声分布特性的拼接篡改检测方法。
该方法利用SLIC算法将测试图像分割为不规则的超像素块,根据不同来源的图像块的噪声水平和噪声分布概率具有较大的类间差异这一事实,利用基于PCA的噪声估计和基于Poisson分布的噪声分布概率估计方法,结合模糊C均值聚类算法识别拼接/合成的图像区域。
该方法能够识别拼接/合成的图像区域,检测精度达到像素级,而且对于内容保持的图像处理操作具有较强的鲁棒性;与现有的基于噪声的图像拼接区域检测方法相比,本文的方法具有较好的性能,特别是在拼接区域与原始区域的噪声差较小的情况下,该方法依然有效。
提出了一种基于噪声分布水平不一致性的图像拼接篡改定位方法。
该方法利用非重叠图像块的局部梯度作为纹理特征,然后利用模糊C均值聚类算法构造阈值,初步确定可疑的图像区域;然后利用拉普拉斯算子对噪声具有双倍加强作用的特点,结合奇异值分解提取可疑区域的图像噪声;根据噪声水平的不一致性定位出篡改区域。
该方法能够检测拼接篡改的图像区域,且对常见的内容保持的图像处理如高斯模糊、JPEG压缩、伽玛校正、下采样等均具有鲁棒性。
考虑到多数数码相机在成像过程中经过传感器产生CFA插值操作,因此同一相机拍摄的照片会具有一致的插值模式。
如果拼接源来自不同相机,因插值模式的不一致性将会导致插值伪影。
我们利用CFA伪影估计图像噪声残余,进而利用噪声残余的不一致性进行图像拼接/合成区域检测。
数字图像篡改盲检测检测技术研究
（3）增强。图像 增强 操 作是 一种为了突出图像中某 些 特 殊 对 象 或图像中某 些特 殊位 置的技 术。一般 来讲，它不 会改变图像中的内容，只会改变图像中特定对象的亮度、 色彩、背景、对比度等，模糊或者锐化某些特定的细节。
文献标识码：A
文章编号：1672-3791(2020)04(a)-0012-02
1 数字图像篡改检测技术的分类 数字图像篡改检测技术可分为两大类，分别被称为主
动 检 测 技 术 和 被动盲 检 测 技 术。主动 检 测 技 术采用的 是 主动的方式，预先向图像中嵌入标志信息，在检测时从图 像中提取标志信息验证其真实性和完整性，就可以判断图 像是否遭到篡改。被动盲检测技术，是在除图像本身外不 知道其他任何先验信息的情况下，被动地检测图像的真实 性和完整性。被动盲检测技术没有一种通用的检测方法， 一般来讲，只能是根据不同的篡改方式来制定不同的检测 策略。
所谓的拼接篡改，就是将两幅或者两幅以上图像组合 在一起，形成一幅新的伪造的图像。针对图像拼接篡改的 特点，可以制定一系列的检测方案。
由于篡 改图像是由多幅图像 组 成，而很 多时候 它们来 自不同的相机，因此相机参数不能保持一致。数字图像在 形成过程，会经过颜色滤波矩阵（CFA），对传递进来的信 号进行插值，不同的相机有不同的插值，此外不同相机的 噪声特 性也有所不同，我们可以通 过 检 测C FA 插值 后留下 的特征和噪声特性来判断。
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基于被动检测的图像篡改方法
作者：邵换峥 刘奇付
来源：《无线互联科技》2018年第11期
摘要：随着数字图像越来越普及和Photoshop、美图秀秀、光影魔术手等图像处理软件的
流行，使得数字图像的原创、真实、完整、可靠成为当今社会的一大问题，如何在零认知的前
提下通过光照特性、颜色特性、数学特征的改变来检测出数字图像造假，就是文章要探讨的基
于被动检测的图像篡改算法的研究内容。
关键词：图像篡改；图像伪造；检测；鉴定
数字图像即照片的数字化，与传统胶卷照片相比，更便携更廉价，是使用二进制数据通过
特定格式记录的照片的数字信息，随着手机、平板电脑等便携设备的普及，人手一部数码相
机，每天产生了数以亿计数字图像，除了家庭应用之外，它还广泛应用于印刷媒体、电子展
览，甚至医疗诊断、法庭取证、课堂教学等方面。早前在模拟图像时，伪造图像几乎是不可能
的，但在当下图像编辑工具普及的情况下，图像伪造现象越来越泛滥，这种问题就对图像篡改
算法有着强烈的社会需求。
基于被动检测的图像篡改算法是在事先没有对图像做任何嵌入、插入的前提下盲取证技
术，是检测图像篡改最好的方法，其思路是从图像本身的数字特征、光照特征等入手检测其变
化，进而达到检测图像是否被篡改的目的，这种算法更有实际运用价值。
1 图像篡改检测
图像篡改的方法一般有拼接、变换、修饰、覆盖等，我们就可以针对不同的篡改手段进行
有针对性的采样检测。图像篡改的主动检测方法虽然效率高、成功性大，但需要事先插入密钥
或算法嵌入，如果没有事先导入则无法检出。而被动检测则基于盲测，不需要对检材有任何前
提要求，具有极大的应用前景和发展潜力，已成为国内外同行的研究方向，是目前的热门研究
领域。基于被动检测的图像篡改方法主要是基于原始图像检测，对图像完整性、真实性等进行
检测，常用的思路和方法主要有以下几种。
1.1 滤波器检测
如图1所示，如果对图像进行过放大缩小或旋转等工具操作改变了物体的大小或位置可以
使用滤波器检测出来。
图1即是篡改图像后通过滤波器检测出来的，在相应像素的强度数值有变化的部分进行了
插值处理，这种操作会产生有规律的特性。
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1.2 噪声异常检测
还有一种情况比较常见：图像篡改者往往利用添加噪声来进行掩饰，这种情况可以对对象
实施小块分割，用中值法来检测其噪声差值，若存在异常偏差的噪声，就表示图像被篡改过，
如图2所示。
1.3 平稳循环法
如果对图像进行了绽放、旋转变化，则其中会隐藏平稳循环的特性，这种规律性往往可以
被检测出来，分析其光谱成分中存在的规律，就可以检出篡改痕迹。但这种方法适合于发生形
变的图形的篡改。
1.4 DCT直方图检测
JPEG图像中都有双量子效应，利用篡改中前后两次图像压缩造成的DCT直方图变化来检
测图像篡改，分析其产生的DQ效应则可以检出图像是否篡改。这种检测方法有很明显的优
势，达到快速检出的目标，但它的缺点是只能检测JPEG格式的图像（见图3），而对其他
GIF和PNG等图像格式无效。
1.5 颜色滤镜矩阵检测
拍照时，颜色滤镜是由传感器中的微波的单个彩色滤镜获取的，大部分数码相机仅有一个
CMOS传感器，所以一个PX只有一个颜色通道，如果对图像进行了篡改，颜色滤镜矩阵是可
以被检测出来的。
1.6 模糊滤镜篡改检测
大部分图像篡改处理后，会采用高斯模糊或其他模糊滤镜工具，这样可以运用频率检测或
灰度检测相结合来检测，或者增强图像对比度可以非常有效地进行检出。
1.7 关键点检测
利用成熟的算法提取待检图片的关键特征点，检测其极值，进而确定所在位置和尺寸，再
进一步精确，同时找到高对比度和稳定的部分，进而分析关键点是否一致来达到检出的目的，
如图4所示。
1.8 其他方法
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以上是图像篡改检测时常用到的思路和工具，要实际操作中还可以检测相机设备的一致
性、图像色差、图像特征统计分析、图像质量相似性特征分析等来检测篡改过程的痕迹及存在
问题等。
2 结语
本文介绍了图像篡改的应用现状及需求，并重点分析了应用最广泛的被动检测的几种方法
和工具，可以助力图像伪造的痕迹检测和统计分析，可以实现对图像拼接、缩放、合成篡改的
有效检测。
[参考文献]
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