基于抽样型最大似然估计的JPEG图像被动取证方法技术

本发明专利技术提供了一种基于抽样型最大似然估计的JPEG图像被动取证方法，包括：采用增强型交叉滤波器对灰度图像进行过滤，得到图像边缘检测的噪声谱后对其进行水平和垂直方向的分解，对水平分量或垂直分量求导，从求导结果中提取周期信号，计算原始图像的块大小的最大似然估计B，再采用RSMLE计算原始图像块大小估计；将噪声谱分为多个不重叠的子块，在约束条件下采用RSMLE对各子块进行块大小估计得到B′；判断所述B′和是否相同，若B′和相同，则B′为非篡改区域；若B′和不同，则其对应的块为篡改区域；对初步篡改区域进行细化，以去掉错检块，并增加漏检块。该方法有效克服图像边界和纹理对检测的影响，提高篡改区域的检测精度和稳定性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及计算机数字图像处理
，特别涉及一种基于抽样型最大似然估计的JPEG图像被动取证方法。
技术介绍
随着计算机技术的发展，图像的篡改操作变得更加容易，使得真伪鉴别变得越发困难。数字图像取证技术是近年发展起来的一个新的研究领域，它的主要目的是对数字图像内容的真实性和完整性进行鉴别。数字图像取证技术分为主动取证和被动取证两种。数字图像主动取证技术主要包括数字签名和数字水印，然而数字签名和数字水印都具有一定的局限性，数字签名不能够将鉴别数据与原始数据相融合，嵌入水印则会导致图像质量下降，并且图像的主动取证技术需要第三方认证，所以数字图像主动取证的局限性很大。数字图像被动取证技术也叫数字图像盲取证技术(PassiveBlindImageForensics),在不依赖任何先验信息的条件下对图像的内容的真伪性和图像来源进行鉴别。所以数字图像被动取证技术具有更高的应用价值。现有的数字图像被动取证分为三类：基于图像内容的被动取证、基于成像过程的被动取证、基于物理过程的被动取证。基于JPEG篡改和复制-粘贴的数字图像篡改是一类最为常见的篡改伪造手段，是基于图像内容的被动取证中的方法之一。复制粘贴篡改分为同一幅图像复制粘贴篡改和不同图像的复制拼接篡改两大类。针对同一幅图像之间的复制-粘贴篡改操作，主要检测依据是篡改图像中存在完全相同或者相似的两个以及两个以上的区域。目前，几种基础的针对JPEG压缩图像的方法被提出。已有技术表明，从JPEG的压缩过程中，块状信息是非常有用的JPEG图像篡改方法。对称性、周期性和一致性在JPEG图像篡改时，会遭到破坏。现有的研究已经研究了双重问题压缩检测，量化表估计和篡改区域定位。JPEG图像压缩两次即二次压缩，即篡改，然后再次压缩。虽然，当前已经可以利用JPEG块效应的周期性噪声检测图像的篡改和重压缩。然而，篡改检测的准确性对于图像内容是很敏感的，并很依赖于算法图像分割，是一个待解决问题。现有的基于块状网格提取BAG的方法，可以有效检测和定位篡改区域，但实验显示，其仍很大程度上收到图像内容的影响，并且在复杂纹理和边界的情况下，会产生很高的误检率。因此，针对基于内容的JPEG篡改检测方法，并且对于图像边界和纹理等图像内容有很好检测结果的方法，也是亟待解决的。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于抽样型最大似然估计的JPEG图像被动取证方法，以解决现有的JPEG图像被动检测方法中所存在的在复杂纹理和边界的情况下，会产生很高的误检率，检测精度和稳定性均较差的问题。为实现上述目的，本专利技术提供了一种基于抽样型最大似然估计的JPEG图像被动取证方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：将待检测的JPEG图像转换为灰度图像；S2：采用增强型交叉滤波器对所述灰度图像进行过滤，得到图像边缘检测的噪声谱BBNM；S3：对所述噪声谱BBNM进行水平和垂直方向的分解，得到水平方向分量及垂直方向分量，随后对所述水平方向分量或垂直方向分量进行求导，并从求导结果中提取周期部分信号；S4：在保证噪声方差σ2最小的情况下对所述周期部分信号进行最大似然估计，得到原始图像的块大小的最大似然估计B，并采用从随机抽样中选取的方法，得到原始图像块大小估计S5：将所述噪声谱BBNM分为3BV×3Bh大小不重叠的子块，在约束条件下采用在随机抽样中选举的方法对各子块进行块大小估计得到B′；S6：判断所述B′和是否相同，若B′和相同，则B′为非篡改区域；若B′和不同，则其对应的块为篡改区域，得到初步篡改区域；S7：对所述初步篡改区域进行细化，以去掉错检块，并增加漏检块，得到最终篡改区域的检测结果，完成检测。较佳地，所述增强型交叉滤波器的表达式为：其中，θ为预设的阈值，用来分离出噪声；α为减小系数，用于减小来自图像强边缘的噪声；g(x,y)为交叉差分滤波器，具体地：g(x,y)＝|I(x,y)+I(x+1,y+1)-I(x+1,y)-I(x,y+1)|，其中，灰度图像大小为M×N，I(x,y)代表像素(x,y)的灰度值，其中x∈{1,…,M本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于抽样型最大似然估计的JPEG图像被动取证方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：将待检测的JPEG图像转换为灰度图像；S2：采用增强型交叉滤波器对所述灰度图像进行过滤，得到图像边缘检测的噪声谱BBNM；S3：对所述噪声谱BBNM进行水平和垂直方向的分解，得到水平方向分量及垂直方向分量，随后对所述水平方向分量或垂直方向分量进行求导，并从求导结果中提取周期部分信号；S4：在保证噪声方差σ2最小的情况下对所述周期部分信号进行最大似然估计，得到原始图像的块大小的最大似然估计B，并采用从随机抽样中选取的方法，得到原始图像块大小估计S5：将所述噪声谱BBNM分为3BV×3Bh大小不重叠的子块，在约束条件下采用在随机抽样中选举的方法对各子块进行块大小估计得到B′；S6：判断所述B′和是否相同，若B′和相同，则B′为非篡改区域；若B′和不同，则其对应的块为篡改区域，得到初步篡改区域；S7：对所述初步篡改区域进行细化，以去掉错检块，并增加漏检块，得到最终篡改区域的检测结果，完成检测。

【技术特征摘要】
1.一种基于抽样型最大似然估计的JPEG图像被动取证方法，其特征在于，
包括以下步骤：
S1：将待检测的JPEG图像转换为灰度图像；
S2：采用增强型交叉滤波器对所述灰度图像进行过滤，得到图像边缘检
测的噪声谱BBNM；
S3：对所述噪声谱BBNM进行水平和垂直方向的分解，得到水平方向分
量及垂直方向分量，随后对所述水平方向分量或垂直方向分量进行求导，并
从求导结果中提取周期部分信号；
S4：在保证噪声方差σ2最小的情况下对所述周期部分信号进行最大似然
估计，得到原始图像的块大小的最大似然估计B，并采用从随机抽样中选取
的方法，得到原始图像块大小估计S5：将所述噪声谱BBNM分为3BV×3Bh大小不重叠的子块，在约束条件
下采用在随机抽样中选举的方法对各子块进行块大小估计...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈颖，曹广成，宗盖盖，
申请(专利权)人：上海应用技术学院，
类型：发明
国别省市：上海;31