專利名稱：一種基于Benford法則統(tǒng)計特性的拼接圖像檢測算法的制作方法
技術領域：
本發(fā)明涉及，尤其涉及的是一種基于Benford法則統(tǒng)計特性的拼接圖像檢測算法。
背景技術：
當今社會，數(shù)字圖像作為信息的載體，已經(jīng)成為人類無法離開的語言工具，成為了一種強大的、被廣泛應用的交流手段，它可以方便、全面地展示我們所處的這個世界。隨著信息技術的發(fā)展，尤其是多媒體技術的日趨成熟，圖像也由傳統(tǒng)的膠片圖像轉變成為數(shù)字圖像。可以說，我們目前生活在一個數(shù)字圖像的世界中，數(shù)字圖像已成為我們獲取信息的主要渠道之一。然而，由于數(shù)字圖像是以數(shù)字形式存在，極容易被篡改，再加上各類功能強大的圖像編輯軟件不斷推出，即便是一個對數(shù)字圖像知識完全不懂的用戶，也能制作出以假亂真的圖像。當然，大部分的圖像處理都是以娛樂為目的對圖像進行美化或修改，但是，如果這些篡改圖像被用于科學研究、新聞報道、司法證據(jù)等重要領域，勢必會對社會的穩(wěn)定產(chǎn)生重要影響。因此，對圖像真實性的鑒別便成了一個急需解決的問題。自然圖像和拼接圖像的鑒別方法，一直是數(shù)字圖像真實性取證中的重要問題。自然圖像是指由數(shù)碼相機、掃描儀等成像設備獲取的真實世界的影像，它強調由真實世界獲取。而圖像拼接是一種極其常見的篡改手段，利用圖像編輯軟件簡單地將不同圖像的一部分或同一幅圖像的不同部分通過拷貝的方式粘貼到主圖像上且不做邊緣平滑等預處理的篡改方式。拼接常被視為圖像篡改的第一步，因此對這類篡改的檢測已逐漸成為研究熱點?，F(xiàn)有的自然圖像與拼接圖像鑒別方法對有損壓縮、隨即噪聲疊加等操作的魯棒性較差。就檢測圖像文件格式而言，多數(shù)的算法還只能檢測無壓縮的原始圖像，或者對壓縮圖像真?zhèn)畏诸惖恼`差較大。比如，目前基 于離散小波變換的統(tǒng)計特征提取技術、特征閥值判決技術等都沒有包含足夠全面的特征信息，以至于自動檢測的準確率不高。經(jīng)過現(xiàn)有技術文獻的檢索發(fā)現(xiàn)，M. K. Johnson和H. Farid在文章“Exposingdigital forgeries by detecting inconsistencies in lighting，， (In Proceedingsof the 7th Workshop on Multimedia and Security. New York, USA ACM,2005. 1-10.)提出對圖像提取閉合邊界，沿著閉合邊界將圖像分成若干局部塊，估計局部塊的二維光源方向，然后根據(jù)光源方向是否一致來檢測圖像是否經(jīng)過拼接操作。該算法的缺點是需要人工提取圖像邊界，如果圖像的拼接區(qū)域和原始區(qū)域的表面不滿足朗伯反射的假設或者圖像拍攝于陰天，難以確定定向的光源，該算法將失效。Popescu A C和H. Farid在文章“Exposing digital forgeries in color filter array interpolated images，， (IEEETransactions on Signal Processing, 2005, 53 (10) :3948-3959.)通過一個簡化的線性模型來表示CFA插值的周期關聯(lián)性，然后使用EM算法來量化和評估一副圖像中的關聯(lián)關系的存在性。Ng T T, Chang S F.在文章 “A model for image splicing”(In !Proceedingsof 2004 International Conference on Image Processing. Singapore, Singapore IEEE, 2004. 1169-1172)首次提出使用雙相干幅度和相位特征進行拼接圖像檢測，刻畫對雙相干敏感的圖像特征和估計拼接不變，并由此導出了三個新的特征雙相干幅度和相位變化的預測殘差特征，以及邊緣百分比特征，最終檢測準確率由62%提升至72%。孫韶杰和吳瓊在文章“基于自然圖像統(tǒng)計特性的拼接圖像檢測算法”(信號處理.2009,25(8)1198-1202.)提出通過分析自然圖像的統(tǒng)計特性，提取圖像DCT系數(shù)的統(tǒng)計分布模型參數(shù)和DWT系數(shù)能量分布特征組成特征向量，檢測準確率平均達到80%。李哲和張愛新在“基于統(tǒng)計特征和馬爾科夫特征的圖像拼接盲檢測”(計算機科學.2010，37 (7) =277-279.)采用特征提取的方法，提取矩特征、基于二位相位一致性的統(tǒng)計特征，結合DCT域的馬爾可夫特征，利用SVM分類器進行分類，檢測準確率達到91. 75%。馬進和張愛新在專利“基于小波域的拼接圖像盲檢測方法”(專利號200910195778.1)中利用廣義高斯分布來擬合圖像小波高頻子帶系數(shù)，并將估計出的擬合廣義高斯分布密度函數(shù)作為實際高頻子帶系數(shù)的概率密度函數(shù)，利用二者的差別提取統(tǒng)計特征。在發(fā)生拼接篡改時，由于統(tǒng)計特征的改變，能利用這些特征對圖像的真?zhèn)芜M行判定。實驗表明，該方法的實時性強，能夠取得不錯的效果。

發(fā)明內容
本發(fā)明所要解決的技術問題是提供一種具有較高的檢測識別率，且計算復雜度低的基于Benford法則統(tǒng)計特性的拼接圖像檢測算法。本發(fā)明的技術方案如下一種基于離散小波變化和Benford法則統(tǒng)計特性的圖像真實性的鑒別方法，包括以下步驟(I)首先對待測圖像進行一維Harr小波變換，將數(shù)字圖像分解為I個低頻分量和3個高頻分量，3個高頻分量包括水平邊緣分量H、垂直邊緣分量V和對角邊緣分量D ；(2)分別對I個低頻分量和三個高頻分量的RGB 3個色彩通道進行8X8塊離散余弦變換，提取每個色彩通道下的低頻分量的低頻和高頻AC系數(shù)，以及高頻分量的高頻AC系數(shù)；(3)借助Benford法則對⑵中提取的AC系數(shù)最高位有效數(shù)字的分布進行統(tǒng)計，這樣每個小波分量就得到3條概率分布曲線；(4)然后計算每個小波分量的3條概率分布曲線的平均絕對差分及其方差；(5)最后計算各個小波分量平均絕對差分的均值及其標準差；若標準差大于實驗測得的閾值T，將待測圖像判定為真實圖像，否則判定為拼接圖像。所述的方法，所述步驟(2)，在對圖像進行離散余弦變換時將圖像分成若干的8X8小塊，以提高DCT變換的速度和算法的魯棒性，其公式
權利要求
1.一種基于離散小波變化和Benford法則統(tǒng)計特性的圖像真實性的鑒別方法，其特征在于，包括以下步驟(1)首先對待測圖像進行一維Harr小波變換，將數(shù)字圖像分解為I個低頻分量和3個高頻分量，3個高頻分量包括水平邊緣分量H、垂直邊緣分量V和對角邊緣分量D ；(2)分別對I個低頻分量和三個高頻分量的RGB3個色彩通道進行8X8塊離散余弦變換，提取每個色彩通道下的低頻分量的低頻和高頻AC系數(shù)，以及高頻分量的高頻AC系數(shù)；(3)借助Benford法則對(2)中提取的AC系數(shù)最高位有效數(shù)字的分布進行統(tǒng)計，這樣每個小波分量就得到3條概率分布曲線；(4)然后計算每個小波分量的3條概率分布曲線的平均絕對差分及其方差；(5)最后計算各個小波分量平均絕對差分的均值及其標準差；若標準差大于實驗測得的閾值T，將待測圖像判定為真實圖像，否則判定為拼接圖像。
2.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟(2)，在對圖像進行離散余弦變換時將圖像分成若干的8X8小塊，以提高DCT變換的速度和算法的魯棒性，其公式
3.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟(3)，所述的Benford法則，是指在滿足特定條件的情況下，大量統(tǒng)計數(shù)據(jù)中數(shù)字1-9出現(xiàn)在數(shù)據(jù)首位的概率分布規(guī)律，用公式表達如下
4.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟(4)，分別統(tǒng)計各個小波分量三個顏色通道下MSD的平均絕對差分@和方差V，公式如下
5.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟(5)，為便于觀察拼接圖像與自然圖像之間的差異，我們選用標準差進行繪圖。計算各個小波分量平均絕對差分的均值 Mn (Mean)和標準差 S (Standard Deviation)，公式如下
6.根據(jù)權利要求1至5任一所述的方法，其特征在于，所述閾值(T)選取方法閾值選取采用最大類間方差法；若T為閾值，其將把圖像分為拼接圖像A與自然圖像B兩類，且A與B兩類差距明顯；設灰度為《4的像素和灰度為的像素分布屬于A和B，則A和B的概率分布為
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于離散小波變化和Benford法則統(tǒng)計特性的圖像真實性的鑒別方法，包括以下步驟(1)首先對待測圖像進行一維Harr小波變換；(2)分別對1個低頻分量和三個高頻分量的RGB 3個色彩通道進行8×8塊離散余弦變換，提取每個色彩通道下的低頻分量的低頻和高頻AC系數(shù)，以及高頻分量的高頻AC系數(shù)；(3)借助Benford法則對(2)中提取的AC系數(shù)最高位有效數(shù)字的分布進行統(tǒng)計；(4)然后計算每個小波分量的3條概率分布曲線的平均絕對差分及其方差；(5)最后計算各個小波分量平均絕對差分的均值及其標準差。實驗結果表明，本算法對于圖像拼接具有較高的檢測率。
文檔編號G06T7/00GK103034995SQ201210499679
公開日2013年4月10日 申請日期2012年11月18日 優(yōu)先權日2012年11月18日
發(fā)明者李二軍, 張震, 佟森峰, 連沛, 楊宇豪, 謝永杰, 沈大中, 張廣偉, 包毅, 范秉琪, 喻宙, 崔帥 申請人:百年金海安防科技有限公司