摘 要： 為了定位篡改區(qū)域，提出了一種新的方法來(lái)檢測(cè)這種篡改。首先利用JPEG圖像的塊效應(yīng)來(lái)檢測(cè)是否經(jīng)過(guò)裁剪，然后利用篡改區(qū)域與未篡改區(qū)域的不一致性來(lái)檢測(cè)圖像篡改并且定位篡改區(qū)域。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，這種方法有非常好的效果，對(duì)圖像質(zhì)量因子較低的圖像同樣有效。
關(guān)鍵詞： 裁剪；合成；不一致
隨著科技的進(jìn)步，人們的生活水平不斷提高，數(shù)碼相機(jī)的價(jià)格越來(lái)越低廉，同時(shí)操作簡(jiǎn)單的圖像處理軟件的廣泛的應(yīng)用，使得越來(lái)越多的人對(duì)圖片進(jìn)行處理和修飾，一些別有用心的人也利用圖像處理軟件對(duì)數(shù)字圖片進(jìn)行篡改、偽造，以達(dá)到惡意制造虛假新聞、攻擊他人等目的，以至于JPEG圖像篡改的研究成為熱點(diǎn)[1-2]。
針對(duì)JPEG壓縮特性，研究者提出了很多被動(dòng)取證的方法。FARID H提出在像素域進(jìn)行JPEG合成圖像檢測(cè)的方案[3]，將待檢測(cè)的JPEG合成圖像以不同的質(zhì)量因子重新壓縮，比較其與待檢測(cè)圖像的差別。洛維奇等提出一種新方法檢測(cè)圖像裁剪[4]，但是不能檢測(cè)裁剪4行4列的圖像。本文利用JPEG圖像在頻域下的塊效應(yīng)能解決這種情況。參考文獻(xiàn)[5]利用量化后的DCT系數(shù)分布不同來(lái)區(qū)分是否經(jīng)過(guò)二次JPEG壓縮，同時(shí)也為本文剪裁的方法提供了有力的證據(jù)。很多學(xué)者利用塊效應(yīng)來(lái)定位篡改區(qū)域[6-7]。Ye Shuiming[8]和李晟[9]則用一次壓縮的質(zhì)量因子對(duì)圖像進(jìn)行再壓縮，篡改區(qū)域的壓縮失真會(huì)大于非篡改區(qū)域，通過(guò)度量這種失真的不一致性，實(shí)現(xiàn)JPEG圖像的篡改檢測(cè)。利用篡改區(qū)域與未篡改區(qū)域塊效應(yīng)不一致性來(lái)定位篡改區(qū)域。參考文獻(xiàn)[10]~[12]則利用量化表來(lái)定位篡改區(qū)域，但是對(duì)最后一次壓縮質(zhì)量因子很小的情況檢測(cè)失效。本文利用篡改區(qū)域與非篡改區(qū)域是否錯(cuò)位和塊效應(yīng)不一致相結(jié)合的方法來(lái)定位篡改區(qū)域。本文提出的方法更有效，即使在最后一次壓縮質(zhì)量因子很小的情況下也能檢測(cè)并定位篡改區(qū)域。
1 JPEG圖像的合成偽作模型
篡改方式有很多種，主要有合成、變體潤(rùn)飾、增強(qiáng)、計(jì)算機(jī)生成和繪畫(huà)，其中合成圖像是最常見(jiàn)的一種偽造手段。JPEG圖像剪裁即將一幅JPEG圖像裁剪成m行n列，從而使很多篡改算法失效，只有知道剪裁的行列數(shù)，才能精確定位篡改區(qū)域。裁剪模型如圖1所示。JPEG圖像合成即將一幅JPEG圖像中的某個(gè)區(qū)域復(fù)制粘貼到另外一幅JPEG圖像中的某個(gè)區(qū)域，然后再保存為JPEG格式的圖像。圖2所示為JPEG圖像的合成偽造模型，原始圖像1、原始圖像2和合成圖像的質(zhì)量因子分別為QF0、QF1和QF2，圖中的每個(gè)網(wǎng)格單元表示8×8的子塊，假設(shè)區(qū)域1的坐標(biāo)為（x1，y1），區(qū)域2的坐標(biāo)為（x2，y2），令m1=mod（|x1-x2|，8），m2=mod（|y1-y2|，8），假設(shè)m1、m2在[0，7]范圍內(nèi)服從均勻分布，那么p（m1=0&m2=0）=1/82=1.562 4%，說(shuō)明區(qū)域1與區(qū)域2的8×8分塊位置一致的概率很低，且實(shí)際中為了獲得較好的拼接效果，往往要求將區(qū)域1放置在特定的位置，很難照顧到分塊位置的一致性。因此可以認(rèn)為，在篡改區(qū)域普遍存在分塊位置不一致的問(wèn)題。本文提出的方法正是利用這一點(diǎn)來(lái)檢測(cè)篡改區(qū)域。
在判斷圖像剪切的基礎(chǔ)上，提出了一種新的檢測(cè)圖像是否經(jīng)過(guò)篡改，定位篡改區(qū)域，并且有很好的效果。但是此算法的缺點(diǎn)是對(duì)篡改區(qū)域較小的圖像沒(méi)有作用，如果篡改區(qū)域與未篡改區(qū)域沒(méi)有錯(cuò)位，將影響實(shí)驗(yàn)效果，但這種概率很小，基本忽略不計(jì)。本文對(duì)篡改區(qū)域定位效果明顯，對(duì)質(zhì)量因子要求比同類(lèi)算法低，并且有很好的效果。
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