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数字图像盲取证技术研究综述

・实验研究 

数字图像盲取证技术研究综述 

罗鸿斌(甘肃政法学院公安技术学院,甘肃兰州730070) 

摘要:数字图像盲取证作为一种不依赖任何预签名提取或预嵌入信息来鉴别图像真伪和来源的新课题,正逐步成为多媒体安全领域新的 

研究热点,本文首先介绍了这一领域当前的研究现状和进展,接着从图像篡改遗留痕迹特征、图像内在统计特性、威像设备一致性三个方面 

阐述了当前图像盲取证技术的主要方法,并分析了不足之处。 关键词:数字图像取证;篡改检测 

随着计算机技术、网络技术、多媒体技术的迅速发展,数 

字图像已在我们工作生活中发挥着越来越重要的作用,与此同 

时,高质量数码相机的普及和功能日益强大的图像处理软件的 

广泛应用,使得人们不需要特殊的专业技术即可对数字图像进 

行非常逼真的修改,处理效果很难通过人眼分辨。大多数人对 

数字图像的修改只是为了增强表现效果或为了好玩,但也不乏 

有人出于各种目的故意篡改,甚至恶意地利用、传播经过精心 

伪造的数字图像,这严重的影响了科学发现、保险和法庭证物 

等,无疑会对政治、军事和社会的各方面会产生恶劣的影响。因 

此,面向真实性检测的数字图像盲取证技术是迫切需要的一种 

技术,潜在的应用领域广泛,涉及新闻媒体、电子票据、文档签 

名、法庭犯罪取证、保险事故调查、军事情报分析等领域,有着 

广泛的应用前景,正逐步成为多媒体数据安全领域新的研究热 

点。 1数字图像取证 

数字图像取证技术是一个多学科综合的研究问题,它涉及 

计算机视觉、信号处理、计算机图形学、机器学习、成像传感 

器、模式识别等领域的知识。数字图像取证技术要解决的问题 

主要包括以下几个方面:能否确认一幅图像是真实(原始)图 

像,还是经过篡改操作处理后的伪造图像:能否确认伪造图像 

的篡改区域和篡改程度;能否确认图片是由成像设备拍摄的照 

片,还是由计算机生成的图片;能否确认拍摄照片的成像设备 

的类型或品牌。 

目前,通常有两种取证技术一是数字图像主动取证技术 

(数字签名、数字水印),另一种是数字图像被动取证技术,也 

通常称为数字图像盲取证技术。 

数字签名技术,它提取原始图像的内容摘要作为签名,在 

图像使用端通过比对接收图像的内容摘要和签名文件,从而 

验证图像的真实性。数字水印技术它利用数字作品中普遍存在 

的冗余数据与随机性把版权信息或内容信息嵌入到数字作品 

本身,从而起到保护数字产品版权或真实性的目的,用于数字 

图像检测的数字水印一股可以分为两类:脆弱水印和半脆弱水 

印。脆弱水印是一种在图像发生任何形式的改变时都会被损坏 

掉的水印;半脆弱水印是指能够容忍图像进行诸如JPEG压缩、 

加少量噪声的偶然修改,但会被图像内容的恶意篡改损坏的水 

印。在图像使用端通过检测水印信号的修改情况,判断出图像 

基金项目:甘肃省财政厅2012年度高校基本科研业务费项目 

(甘财教[20121129号);甘肃政法学院科研资助项目。 

作者简介:罗鸿斌(1979-),男,甘肃庄浪人,硕士,讲师,研究 

方向:智能计算、图像处理。 

142日圜目圆 被篡改的位置以及被篡改的严重程度。数字签名和数字水印检 

测技术的一个共同特点是内容提供方必须对图像进行预处理, 

提取签名或嵌入水印。换句话说,只有所有的数字图像在发布 

之前都实现了签名提取或水印嵌入,相应的鉴别技术才能真正 

有效,而在实际应用中,绝大多数数字图像事先并没有预处理, 

这就大大限制了这两种数字图像检测技术的使用范围。 

数字图像盲取证技术是指在不依赖任何预签名提取或预 

嵌入信息的前提下,根据待取证数字图像自身的一些特征判断 

其是否经过篡改、合成和润饰等伪造处理,判断识别及其可能 

的来源。 

2国内外的研究现状 

基于数字图像盲取证技术是近几年发展起来的,其研究还 

处于初级阶段,挑战性高,创新空间大,因此许多高校和科研 

机构都投入到该领域的研究中来。如美国著名的Dartmouth学 

院、Binghamton大学、Columbia ̄学 ̄Polytechnic大学等分 

别成立了专门的数字媒体检测技术研究小组。相比国外,国内 

在该领域的研究起步较晚,但由于该项研究在法律、公安实务 

中有重要的应用性,所有国内许多大学,尤其是公安类院校也 

开展了大量的研究工作,主要有中山大学、国防科技大学、同济 

大学和北京邮电大学等。吴启 详细阐述了各种利用Photoshop 

软件对数字图像进行篡改的技术,然后分析了各种伪造方法的 

缺陷,以及从细节上识别这些篡改图像的方法。王渝霞 从图 

像光照一致性、各种物体的比例关系、色彩反差一致性、局部分 

辨率、边缘特征等方面阐述了静态图像原始性检验技术。吴琼 

提出了一个数字图像盲取证技术的基本框架,它包括图像建 

模、特征提取与特征分析、算法设计、测试与验证、图像盲取证 

技术定位与图像分类、相关的图像源特性以及图像数据库等主 

要组成部分。这些研究从各个方面阐述数字图像盲取证技术的 

一般方法,但是这些方法大都是经验性的,检测结果与检验操 

作者的熟练程度和经验。对于这一研究领域,国际上近几年研 

究有较大的进展,发展了一系列检测图像篡改的技术。主要有 

利用图像块之间的相关性可以检测克隆性图像篡改、拼接性图 

像篡改;利用图像放大、缩小重采样时像素之问的相关性可以 

检测替换性图像篡改;利用图像中数码相机的色彩滤镜矩阵的 

不一致性可以用来检测拼接性、替换性图像篡改;利用图像中 

数码相机的传感器噪声模式的不一致性,也可以检测拼接性、 

替换性图像篡改;利用图像中色彩的偏差可以用来检测拼接 

性、替换性图像篡改;利用透视几何技术可以用来检测篡改图 

像中不符合透视几何原理的现象;图像拼接时光照条件是最难 

处理的环节,利用光照的不一致性或不均匀性可以检测篡改图 

像 。。 。

 3数字图像篡改的主要方法 

目前数字图像篡改主要有以下几种篡改方法:一是图像区 

域替换,篡改者通常将图像中的某一部分用另外一副图像的相 

应部分替换,替换后图像边缘部分经过拼合模糊,使得看起来 

比较完整。二是图像拼接,通常是将两副照片按照一定规律连 

接成一副完整的图像,并经过色阶调整、色彩平衡、色相以及 

饱和度调整,使两张图像看起来比较协调。三是图像克隆,将 

数字图像中的某些部分进行复制,并粘贴到同一张图像中的另 

一个位置,以加强图像中的某些效果。四是图像删减,就是将 

图像上的某一区域剪切掉或删除掉某些内容。五是图像修复, 

对图像上信息缺损区域、移走目标物体留下的信息空白区域进 

行信息填充,并且使观察者无法觉察到图像曾经缺损或已被修 

复。其典型方法是基于样本纹理合成的修复技术,该技术可以 

用来去除图像中的大目标。六是图像增强,包括改变图像特定 

区域的颜色和对比度等,这种操作明显地改变图像内容,但可 

以模糊或突出某些细节,或者改变照片的明暗程度等。任何形 

式的篡改操作都会不可避免地引起数字图像数据内部特征的变 

化。 

4数字图像盲取证技术 

根据数字图像取证中所使用的检测特征依据不同,可将数 

字图像盲取证技术分为三类:基于图像篡改过程遗留痕迹特征 

的取证技术;基于图像内在统计特性的取证技术;基于成像设 

备一致性的来源取证技术,下面分别介绍。 

4.1基于图像篡改过程遗留痕迹特征的取证技术 该类技术通过寻找并利用图像篡改操作在伪造图像中的 

遗留痕迹对图像进行原始性检测,这种遗留痕迹单凭人眼通 

常很难发现。不同的篡改手段会产生不同的伪造遗留痕迹,如 

JPEG双重压缩操作会导致图像DCT变换系数的直方图产生周 

期性模式,重采样操作会导致图像像素之间的相关性发生变 

化,复制一粘贴操作会导致图像不同区域之间产生异常的相似 

性等。目前研究的方法主要包括JPEG双重压缩检测、重采样检 

测、复制一粘贴检测、照明条件不一致性检测和模糊检测等。 

4.2基于图像内在统计特性的真实性检测 

篡改图像的手段多种多样,大多数情况下从视觉上难以察 

觉图像是否被伪造过。但是,篡改和伪造必然在一定程度上影 

响和破坏图像的内在统计特性,基于这一观点,基于图像内在 

统计特性的盲取证方法首先提取对图像篡改敏感的统计特性, 

以形成区分性的特征向量,然后构建分类器对待检测图像进行 

分类。该类技术的核心是提取作为区分性特征向量的图像统计 

特性,然后依靠分类器来做出决策。目前研究的方法中提取的 

特征包括双相干特征、边缘百分比特征、图像质量度量特征和 

二元相似性度量特征等。 

4.3基于成像设备一致性的真实性检测 

自然图像通常是由数字采集设备获取的,不同的采集设备 

具有不同的特性,如镜头的光学畸变不同、相机使用的颜色滤 

波阵列CFA(Color Fi lter Array)和相应的插值算法不同等。 

而由同一设备采集的图像通常具有特殊的一致性规律以反映该 

设备的特性,这些一致性的规律可用来确定图像的来源和检测 

图像是否被篡改。 实验研究・ 

5数字图像盲取证方面存在的问题 

近几年,数字图像盲取证研究已经成为一个热点问题,但 

随着各种各样的数字图像处理软件的不断进步和发展,数字图 

像篡改技术也越来越成熟,被动式的数字图像取证也越来越 

难,从总体上来说,数字图像盲取证技术的发展还处于初级阶 

段,需要进一步深入研究。具体体现在以下两个方面。 

5.1现有的检测方法适用性差,检测结果认可度不高 

数字图像盲取证技术取得了一些研究成果和检测方法,但 

目前大多数字图像盲取证检测方法是在很多约束条件下成立 

的,其应用对象还存在一定的局限性,算法依赖性高,通用性 

差,适用性低,检测结果不够理想,不能像指纹一样,定性的检 

测数字图片是否被篡改,很多方法只能作为篡改伪造的辅助证 

明手段,还没有成为一个具有公信力的技术手段。 5.2数字图像盲取证技术的体系不完善、缺乏对检测标准的 

研究 

现有的数字图像检测方法大多数还是强调人的主观作用, 

不论是那类检测方法,都没有统一的检测标准,强调人在检测 

中的主观判断作用,而忽略了对这些检测手段的量化,没有建 

立标准图像数据库和相关检测评价指标。 

由于数字图像本身的复杂性和多样性,数字图像的盲取证 

技术是一项难度很大的创新工作,虽然已经成为当前多媒体信 

息安全领域研究的一个热点问题,但取证检测毕竟是随着数字 

图像发展而带来的一项新课题,取证检测中的许多问题还需要 

我们进一步深入研究和探索。 

[参考文献]

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