图像篡改取证方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种图像篡改取证方法及装置，所述方法包括标注待测图像的观测线索；构建目标物体所属类别物体的三维形变模型；估计支撑平面的三维法向量；估计目标物体的三维姿态；依据目标物体与支撑平面之间，和/或多个目标物体之间的平行度，判断待测图像是否为篡改图像。与现有技术相比，本发明专利技术提供的一种图像篡改取证方法及装置，依据目标物体与支撑平面之间，和/或多个目标物体之间平行度的大小判断待测图像是否为篡改图像，能够有效判断低质量图像是否为篡改图像。

【技术实现步骤摘要】
图像篡改取证方法及装置
本专利技术涉及计算机视觉与图像识别
，具体涉及一种图像篡改取证方法及装置。
技术介绍
数字图像盲取证技术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技术,正逐步成为多媒体安全领域新的研究热点,且有着广泛的应用前景。目前，数字图像盲取证技术根据不同的取证线索，如拷贝移动(copy-move)、多次JPEG压缩、图像高频统计特征、光照不一致性和几何不一致性等，包括多种取证方法。其中，基于场景中不一致性线索的取证方法利用计算机视觉方法估计场景中的变量，适用于低质量图片的篡改取证且具有较好的后处理鲁棒性。但是，基于场景中不一致性线索的取证方法一般仅适用于基于某一种场景的图像篡改取证，因此可能限制其检测结果的准确性。例如，文献“Iuliani,Massimo,GiovanniFabbri,andAlessandroPiva."Imagesplicingdetectionbasedongeneralperspectiveconstraints."InformationForensicsandSecurity(WIFS),2015IEEEInternationalWorkshopon.IEEE,2015”公开了一种基于场景中物体的高度比的图像篡改取证方法，文献“Peng,Bo,etal."Optimized3DLightingEnvironmentEstimationforImageForgeryDetection."IEEETransactionsonInformationForensicsandSecurity12.2(2017):479-494”公开了一种基于光照方向不一致的图像篡改取证方法，文献“Farid,Hany."A3-DphotoforensicanalysisoftheLeeHarveyOswaldbackyardphoto."Hanover,NH(2010).”公开了一种基于人工辅助3D场景重建分析的图像篡改取证方法。有鉴于此，本专利技术提出了一种基于新的场景取证线索的图像篡改取证方法，以提高基于场景中不一致性线索的取证方法的检测准确性。
技术实现思路
为了满足现有技术的需要，本专利技术提出了一种基于平面接触约束的图像篡改取证方法，该取证方法不仅适用于低质量图片的篡改检测，还提高了基于场景中不一致性线索的取证方法的检测准确性。同时，本专利技术还提供了一种图像篡改取证装置。第一方面，本专利技术中一种图像篡改取证方法的技术方案是：所述方法包括：标注待测图像的观测线索；其中，所述待测图像包括具有平面接触关系的目标物体与支撑平面；构建所述目标物体所属类别物体的三维形变模型；依据所述观测线索估计所述支撑平面的三维法向量；依据所述观测线索和三维形变模型估计所述目标物体的三维姿态，进而得到所述目标物体中与支撑平面接触一侧所在平面的平面法向量；依据所述三维法向量和平面法向量，计算所述目标物体与支撑平面之间，和/或多个所述目标物体之间的平行度，并依据所述平行度判断所述待测图像是否为篡改图像；其中，所述平行度为不同平面的法向量的夹角。进一步地，本专利技术提供的一个优选技术方案为：所述标注待测图像的观测线索，具体包括：标注所述待测图像中目标物体的特征观测点，及标注所述待测图像中平行于支撑平面的两个不同方向上的直线段的端点；其中，所述特征观测点包括所述目标物体的轮廓点；所述各方向上的直线段包括多个平行的直线段。进一步地，本专利技术提供的一个优选技术方案为：所述标注目标物体的轮廓点，具体包括：采用人工交互式的鼠标拖拽方法标注所述目标物体的各轮廓点；所述标注各直线段的端点，具体包括：采用人工交互式的鼠标点选方法标注所述各直线段两端的中心点；依据所述直线段的边缘点模糊程度设定所述中心点的测量不确定度，并依据所述各测量不确定度标注所述中心点的分散区域。进一步地，本专利技术提供的一个优选技术方案为：所述构建目标物体所属类别物体的三维形变模型，具体包括：获取多个归类于所述目标物体所属类别物体的样本的3D样本模型，并对所述各3D样本模型的各顶点进行语义对应；依据所有经过语义对应后的3D样本模型，并采用主成分分析法构建所述三维形变模型。进一步地，本专利技术提供的一个优选技术方案为：所述获取多个归类于目标物体所属类别物体的样本的3D样本模型，具体包括：获取预设在制图软件中的3D样本模型，和/或通过3D模型扫描设备获取各样本的3D样本模型。进一步地，本专利技术提供的一个优选技术方案为：所述对各3D样本模型的各顶点进行语义对应，具体包括：采用非刚体配准方法对3D样本模型进行语义对应。进一步地，本专利技术提供的一个优选技术方案为：所述构建三维形变模型，具体包括：依据所述各语义对应后的3D样本模型的三维坐标，构建与各3D样本模型对应的各一维列向量；其中，所述一维列向量的各元素为3D样本模型内各顶点的三维坐标；将所有3D样本模型的一维列向量逐列拼接，得到3D样本模型矩阵；采用所述主成分分析法分析所述3D样本模型矩阵，得到所述目标物体所属类别物体的三维形变模型。进一步地，本专利技术提供的一个优选技术方案为：所述依据观测线索估计支撑平面的三维法向量，具体包括：采样标注在待测图像中平行于支撑平面的两个不同方向上的各直线段的端点，并依据采样得到的各端点计算待测图像在所述两个方向的消隐点；依据所述消隐点的三维齐次坐标，构建所述支撑平面的消隐线方程；其中，所述支撑平面的消隐线为所述消隐点的连接线所在的直线；依据所述消隐线方程和相机内参数计算所述支撑平面的三维法向量；其中，对所述端点进行多次采样，进而得到多组三维法向量。进一步地，本专利技术提供的一个优选技术方案为：所述采样各直线段的端点，具体包括：设定所述各端点的中心点的二维坐标为均值，所述各中心点的测量不确定度为标准差，并采用高斯分布采样方法对各直线段的端点进行采样。进一步地，本专利技术提供的一个优选技术方案为：所述计算待测图像在各方向的消隐点，具体包括：采用最大似然估计方法计算各方向的消隐点；所述构建支撑平面的消隐线方程，具体包括：采用两点式直线方程计算公式构建消隐线方程。进一步地，本专利技术提供的一个优选技术方案为：所述三维法向量的计算公式如下式所示：n＝KTl其中，所述n为支撑平面在相机坐标系下的三维法向量，所述K为相机内参数的矩阵，所述T为矩阵转置符号，所述l为消隐线方程。进一步地，本专利技术提供的一个优选技术方案为：所述依据观测线索和三维形变模型估计目标物体的三维姿态，具体包括：依据所述待测图像中目标物体的特征观测点和所述三维形变模型构建拟合所述三维形变模型的目标函数，并对所述目标函数进行优化计算，得到优化后的所述目标物体的三维姿态参数和三维形状参数；其中，对所述目标函数进行多次参数初始化，进而得到多组优化后的三维姿态参数和三维形状参数。进一步地，本专利技术提供的一个优选技术方案为：所述目标函数的计算公式如下式所示：其中，所述N和n分别为所述待测图像中目标物体的特征观测点的总数和序号；所述cn为所述目标物体的第n个特征观测点，所述为三维形变模型的二维投影的第m个特征观测点；所述为特征观测点cn与特征观测点之间的欧式距离的平方；所述θp和θs分别为目标物体的三维姿态参数和三维形状参数；所述θc为相机内参数；所本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种图像篡改取证方法，其特征在于，所述方法包括：标注待测图像的观测线索；其中，所述待测图像包括具有平面接触关系的目标物体与支撑平面；构建所述目标物体所属类别物体的三维形变模型；依据所述观测线索估计所述支撑平面的三维法向量；依据所述观测线索和三维形变模型估计所述目标物体的三维姿态，进而得到所述目标物体中与支撑平面接触一侧所在平面的平面法向量；依据所述三维法向量和平面法向量，计算所述目标物体与支撑平面之间，和/或多个所述目标物体之间的平行度，并依据所述平行度判断所述待测图像是否为篡改图像；其中，所述平行度为不同平面的法向量的夹角。

【技术特征摘要】
1.一种图像篡改取证方法，其特征在于，所述方法包括：标注待测图像的观测线索；其中，所述待测图像包括具有平面接触关系的目标物体与支撑平面；构建所述目标物体所属类别物体的三维形变模型；依据所述观测线索估计所述支撑平面的三维法向量；依据所述观测线索和三维形变模型估计所述目标物体的三维姿态，进而得到所述目标物体中与支撑平面接触一侧所在平面的平面法向量；依据所述三维法向量和平面法向量，计算所述目标物体与支撑平面之间，和/或多个所述目标物体之间的平行度，并依据所述平行度判断所述待测图像是否为篡改图像；其中，所述平行度为不同平面的法向量的夹角。2.根据权利要求1所述的图像篡改取证方法，其特征在于，所述标注待测图像的观测线索，具体包括：标注所述待测图像中目标物体的特征观测点，及标注所述待测图像中平行于支撑平面的两个不同方向上的直线段的端点；其中，所述特征观测点包括所述目标物体的轮廓点；所述各方向上的直线段包括多个平行的直线段。3.根据权利要求2所述的一种图像篡改取证方法，其特征在于，所述标注目标物体的轮廓点，具体包括：采用人工交互式的鼠标拖拽方法标注所述目标物体的各轮廓点；所述标注各直线段的端点，具体包括：采用人工交互式的鼠标点选方法标注所述各直线段两端的中心点；依据所述各直线段的边缘点模糊程度设定所述各中心点的测量不确定度，并依据所述各测量不确定度标注所述各中心点的分散区域。4.根据权利要求1所述的图像篡改取证方法，其特征在于，所述构建目标物体所属类别物体的三维形变模型，具体包括：获取多个归类于所述目标物体所属类别物体的样本的3D样本模型，并对所述各3D样本模型的各顶点进行语义对应；依据所有经过语义对应后的3D样本模型，并采用主成分分析法构建所述三维形变模型。5.根据权利要求4所述的图像篡改取证方法，其特征在于，所述获取多个归类于目标物体所属类别物体的样本的3D样本模型，具体包括：获取预设在制图软件中的3D样本模型，和/或通过3D模型扫描设备获取各样本的3D样本模型。6.根据权利要求4所述的图像篡改取证方法，其特征在于，所述对各3D样本模型的各顶点进行语义对应，具体包括：采用非刚体配准方法对3D样本模型进行语义对应。7.根据权利要求4所述的图像篡改取证方法，其特征在于，所述构建三维形变模型，具体包括：依据所述各语义对应后的3D样本模型的三维坐标，构建与各3D样本模型对应的各一维列向量；其中，所述一维列向量的各元素为3D样本模型内各顶点的三维坐标；将所有3D样本模型的一维列向量逐列拼接，得到3D样本模型矩阵；采用所述主成分分析法分析所述3D样本模型矩阵，得到所述目标物体所属类别物体的三维形变模型。8.根据权利要求1所述的图像篡改取证方法，其特征在于，所述依据观测线索估计支撑平面的三维法向量，具体包括：采样标注在待测图像中平行于支撑平面的两个不同方向上的各直线段的端点，并依据采样得到的各端点计算待测图像在所述两个不同方向的消隐点；依据所述消隐点的三维齐次坐标，构建所述支撑平面的消隐线方程；其中，所述支撑平面的消隐线为所述消隐点的连接线所在的直线；依据所述消隐线方程和相机内参数计算所述支撑平面的三维法向量；其中，对所述端点进行多次采样，进而得到多组三维法向量。9.根据权利要求8所述的图像篡改取证方法，其特征在于，所述采样各直线段的端点，具体包括：设定所述端点的中心点的二维坐标为均值，所述中心点的测量不确定度为标准差，并采用高斯分布采样方法对各直线段的端点进行采样。10.根据权利要求8所述的图像篡改取证方法，其特征在于，所述计算待测图像在各方向的消隐点，具体包括：采用最大似然估计方法计算各方向的消隐点；所述构建支撑平面的消隐线方程，具体包括：采用两点式直线方程计算公式构建消隐线方程。11.根据权利要求8所述的图像篡改取证方法，其特征在于，所述三维法向量的计算公式如下式所示：n＝KTl其中，所述n为支撑平面在相机坐标系下的三维法向量，所述K为相机内参数的矩阵，所述T为矩阵转置符号，所述l为消隐线方程。12.根据权利要求1所述的图像篡改取证方法，其特征在于，所述依据观测线索和三维形变模型估计目标物体的三维姿态，具体包括：依据所述待测图像中目标物体的特征观测点和所述三维形变模型构建拟合所述三维形变模型的目标函数，并对所述目标函数进行优化计算，得到优化后的所述目标物体的三维姿态参数和三维形状参数；其...

【专利技术属性】
技术研发人员：谭铁牛，董晶，王伟，彭勃，
申请(专利权)人：中国科学院自动化研究所，
类型：发明
国别省市：北京,11