一种支持隐私保护功能的图像区域复制检测方法技术

本发明专利技术公开了一种支持隐私保护功能的图像区域复制检测方法，包括：用户端，N个相互独立的云服务端，其中部分服务端用于密文存储，部分服务端用于密文计算；用户端利用图像加密算法将图像分拆为多个密文，分别交给用于密文存储的服务端，由这些服务端和用于密文计算的服务端通过交互和计算完成密文空间下对图像区域复制篡改操作的检测和定位；最后每个用于密文存储的服务端均获得疑似篡改区域，用于密文存储的服务端将结果发送给用户端。云服务端在不知晓图像内容的前提下，提供有效的区域复制取证服务，实现对篡改操作的检测和定位，相比于传统区域复制取证工具或服务，本发明专利技术可以提供用户图像内容的隐私保护。

An Image Region Replication Detection Method Supporting Privacy Protection Function

The invention discloses an image region duplication detection method supporting privacy protection function, which includes: client side, N independent cloud servers, some of which are used for ciphertext storage, and some of which are used for ciphertext computation; client side uses image encryption algorithm to split the image into multiple ciphertext and hand it to use separately. At the server side of ciphertext storage, the detection and location of image region duplication and tampering operations in ciphertext space are accomplished by these servers and the server side for ciphertext computing through interaction and calculation. Finally, each server for ciphertext storage obtains the suspected tampering areas and sends the results to the server side for ciphertext storage. User side. The cloud server provides an effective area replication forensics service without knowing the image content, and realizes the detection and location of tampering operation. Compared with the traditional area replication forensics tool or service, the invention can provide privacy protection of user image content.

【技术实现步骤摘要】
一种支持隐私保护功能的图像区域复制检测方法
本专利技术涉及数字图像取证领域，特别涉及一种支持隐私保护功能的图像区域复制检测方法。
技术介绍
区域复制是将图像中一部分拷贝到其他位置，以达到掩盖图像中某些物体，或是强调某些内容的目的，是最常见的图像篡改技术。对该类图像篡改的取证通常需要在图像中找到多个高度相似的区域，这些区域的相似度将明显超过正常自然图像，以此作为篡改的证据，并定位篡改区域。将区域复制取证外包给云，由云服务器来提供取证服务是一种经济有效的解决方案，但随之也带来了隐私泄露的风险。用户需要取证的图像数据经常包含敏感内容，而且用户和图像内容也经常存在着利益关系。这些信息通常用户不希望泄露给数字取证云服务提供方。另一方面，云平台的计算资源共享更加剧了数据外泄的安全隐患。而现有的图像区域复制篡改取证操作只能在明文下进行，因此面临图像内容泄漏的风险。如何在区域复制取证外包服务中保护图像数据的安全和隐私，成为了决定图像取证外包能否实际应用的一个重要因素。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种支持隐私保护功能的图像区域复制检测方法，用户端可以将密文形式的图像发送给云服务端，云服务端在不知晓图像内容的前提下，提供有效的区域复制取证服务，实现对篡改操作的检测和定位。相比于传统区域复制取证工具或服务，本专利技术可以提供用户图像内容的隐私保护。本专利技术的目的通过以下的技术方案实现：一种支持隐私保护功能的图像区域复制检测方法，包括：用户端，N个相互独立的云服务端，其中部分服务端用于密文存储，部分服务端用于密文计算；用户端利用图像加密算法将图像分拆为多个密文，分别交给用于密文存储的服务端，由这些服务端和用于密文计算的服务端通过交互和计算完成密文空间下对图像区域复制篡改操作的检测和定位；最后每个用于密文存储的服务端均获得疑似篡改区域，用于密文存储的服务端将结果发送给用户端。优选的，包括1个用户端3个相互独立的云服务端，其中2个服务端，和用于密文存储，1个服务端用于密文计算；利用图像加密算法将图像分拆为两个密文，分别交给和由这两个服务端和通过交互和计算完成密文空间下对图像区域复制篡改操作的检测和定位；最后和均获得疑似篡改区域，和将结果发送给具体的，检测方法包括以下步骤：S1、用户端图像密文生成步骤；S2、云服务端和的密文空间下篡改区域检测与定位步骤；S2-1、计算Harris角点；S2-2、提取兴趣点描述子；S2-3、兴趣点匹配；S2-4、篡改区域定位；S3、用户端获得检测结果和疑似篡改区域。优选的，步骤S1，用户端图像密文生成步骤包括：计算前，拥有一lm×lm大小的待检测图像X；步骤1：选择一lm×lm大小的随机数矩阵R，其每个元素为0～210之间的随机数；生成2份图像密文：I(1)＝X+R,I(2)＝R步骤2：将I(1)通过安全信道发送给将I(2)通过安全信道发送给计算后，拥有密文I(1)，拥有密文I(2)。优选的，步骤S2-1，计算Harris角点具体包括：计算前，拥有图像密文I(1)，拥有图像密文I(2)，和共享密钥集步骤1：计算计算步骤2：和交互计算计算后拥有拥有步骤3：和交互计算计算后拥有拥有步骤4：和交互计算计算后拥有拥有步骤5：和交互计算计算后拥有拥有步骤6：计算其中h为Gaussian滤波核；计算步骤7：和交互计算计算后拥有拥有步骤8：和交互计算计算后拥有拥有步骤9：和交互计算计算后拥有拥有步骤10：和交互计算计算后拥有拥有步骤11：和交互计算计算后拥有A(1)，拥有A(2)；步骤12：计算U(1)＝(1-2t)其中t为Harris角点检查常数；计算U(2)＝(1-2t)步骤13：和各生成一个lm×lm大小的全零矩阵H，用于存放Harris角点；对所有的i和j，密文形式下计算系数块U(1)(8i+1:8i+8,8j+1:8j+8)和U(2)(8i+1:8i+8,8j+1:8j+8)对应的明文U(8i+1:8i+8,8j+1:8j+8)的局部最小值，方法为：步骤13-1：和均令θm＝8i+1,θn＝8j+1；步骤13-2：对所有的8i+1<m≤8i+8,8j+1<n≤8j+8，和交互计算b＝SCP(U(1)(θm,θn)-U(1)(m,n),U(2)(θm,θn)-U(2)(m,n))，计算后和均拥有b；若b＝0，和均令θm＝m,θn＝n；步骤13-3：和均令H(θm,θn)＝1；计算后，和均拥有检测到的Harris角点H。优选的，步骤S2-2，提取兴趣点描述子具体包括：计算前，拥有图像密文I(1)，检测到的Harris角点H，拥有图像密文I(2)，检测到的Harris角点H步骤1：生成一个lm×lm×49大小的三维全零矩阵D(1)，生成一同样大小的三维全零矩阵D(2)，均用来存放兴趣点描述子；步骤2：对于所有的满足H(i,j)＝1的i和j，密文形式下计算兴趣点描述子，方法为：步骤2-1：计算其中FFT()表示快速Fourier变换，LPM()表示log-polar映射，表示I(1)中以(i,j)为中心的7×7的像素块；计算其中表示I(2)中以(i,j)为中心的7×7的像素块；步骤2-2：令D(1)(i,j,:)＝[F(1)(1,1),…,F(1)(1,7),…,F(1)(7,1),…,F(1)(7,7)]；令D(2)(i,j,:)＝[F(2)(1,1),…,F(2)(1,7),…,F(2)(7,1),…,F(2)(7,7)]。计算后，拥有密文形式的兴趣点描述子D(1)，拥有密文形式的兴趣点描述子D(2)。优选的，步骤S2-3，兴趣点匹配具体包括：计算前，拥有密文形式的兴趣点描述子D(1)，拥有密文形式的兴趣点描述子D(2)，和均拥有控制参数α和β，共享密钥集步骤1：生成一个lD×6大小的矩阵T(1)，其中lD是D(1)(i,j,:)≠0的所有(i,j)的个数，生成一个同样大小的矩阵T(2)，注意D(1)(i,j,:)≠0的(i,j)一定同时满足D(2)(i,j,:)≠0；步骤2：用p表示当前匹配的特征点的索引，和均从第一个特征点开始匹配，即令p＝1，找到满足D(1)(i,j,:)≠0的最小的i和对应的j；步骤3：密文形式下寻找与(i,j)处描述子最近临的描述子及其位置，方法为：步骤3-1：令T(1)(p,1)＝i,T(1)(p,2)＝j，若存在q<p满足T(1)(q,3)＝i,T(1)(q,4)＝j，则令T(1)(p,3)＝T(1)(q,1),T(1)(p,4)＝T(1)(q,2),T(1)(p,5)＝T(1)(q,5)，否则令T(1)(p,5)＝inf；令T(2)(p,1)＝i,T(2)(p,2)＝j，若存在q<p满足T(2)(q,3)＝i,T(2)(q,4)＝j，则令T(2)(p,3)＝T(2)(q,1),T(2)(p,4)＝T(2)(q,2),T(2)(p,5)＝T(2)(q,5)，否则令T(1)(p,5)＝0；步骤3-2：对于任意(i′,j′)，如果满足D(1)(i′,j′,:)≠0&&(i′>i||j′>j)&&((i′-i)2+(j′-j)2)>α，密本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种支持隐私保护功能的图像区域复制检测方法，其特征在于，包括：用户端和N个相互独立的云服务端，其中部分服务端用于密文存储，部分服务端用于密文计算；用户端利用图像加密算法将图像分拆为多个密文，分别交给用于密文存储的服务端，由这些服务端和用于密文计算的服务端通过交互和计算完成密文空间下对图像区域复制篡改操作的检测和定位；最后每个用于密文存储的服务端均获得疑似篡改区域，用于密文存储的服务端将结果发送给用户端。

【技术特征摘要】
1.一种支持隐私保护功能的图像区域复制检测方法，其特征在于，包括：用户端和N个相互独立的云服务端，其中部分服务端用于密文存储，部分服务端用于密文计算；用户端利用图像加密算法将图像分拆为多个密文，分别交给用于密文存储的服务端，由这些服务端和用于密文计算的服务端通过交互和计算完成密文空间下对图像区域复制篡改操作的检测和定位；最后每个用于密文存储的服务端均获得疑似篡改区域，用于密文存储的服务端将结果发送给用户端。2.根据权利要求1所述的支持隐私保护功能的图像区域复制检测方法，其特征在于，包括1个用户端3个相互独立的云服务端，其中2个服务端，和用于密文存储，1个服务端用于密文计算；利用图像加密算法将图像分拆为两个密文，分别交给和由这两个服务端和通过交互和计算完成密文空间下对图像区域复制篡改操作的检测和定位；最后和均获得疑似篡改区域，和将结果发送给3.根据权利要求2所述的支持隐私保护功能的图像区域复制检测方法，其特征在于，检测方法包括以下步骤：S1、用户端图像密文生成步骤；S2、云服务端和的密文空间下篡改区域检测与定位步骤；S2-1、计算Harris角点；S2-2、提取兴趣点描述子；S2-3、兴趣点匹配；S2-4、篡改区域定位；S3、用户端获得检测结果和疑似篡改区域。4.根据权利要求3所述的支持隐私保护功能的图像区域复制检测方法，其特征在于，步骤S1，用户端图像密文生成步骤包括：计算前，拥有一lm×lm大小的待检测图像X；步骤1：选择一lm×lm大小的随机数矩阵R，其每个元素为0～210之间的随机数；生成2份图像密文：I(1)＝X+R,I(2)＝R步骤2：将I(1)通过安全信道发送给将I(2)通过安全信道发送给计算后，拥有密文I(1)，拥有密文I(2)。5.根据权利要求4所述的支持隐私保护功能的图像区域复制检测方法，其特征在于，步骤S2-1，计算Harris角点具体包括：计算前，拥有图像密文I(1)，拥有图像密文I(2)，和共享密钥集步骤1：计算计算步骤2：和交互计算计算后拥有拥有步骤3：和交互计算计算后拥有拥有步骤4：和交互计算计算后拥有拥有步骤5：和交互计算计算后拥有拥有步骤6：计算其中h为Gaussian滤波核；计算步骤7：和交互计算计算后拥有拥有步骤8：和交互计算计算后拥有拥有步骤9：和交互计算计算后拥有拥有步骤10：和交互计算计算后拥有拥有步骤11：和交互计算计算后拥有A(1)，拥有A(2)；步骤12：计算其中t为Harris角点检查常数；计算步骤13：和各生成一个lm×lm大小的全零矩阵H，用于存放Harris角点；对所有的i和j，密文形式下计算系数块U(1)(8i+1:8i+8,8j+1:8j+8)和U(2)(8i+1:8i+8,8j+1:8j+8)对应的明文U(8i+1:8i+8,8j+1:8j+8)的局部最小值，方法为：步骤13-1：和均令θm＝8i+1,θn＝8j+1；步骤13-2：对所有的8i+1<m≤8i+8,8j+1<n≤8j+8，和交互计算b＝SCP(U(1)(θm,θn)-U(1)(m,n),U(2)(θm,θn)-U(2)(m,n))，计算后和均拥有b；若b＝0，和均令θm＝m,θn＝n；步骤13-3：和均令H(θm,θn)＝1；计算后，和均拥有检测到的Harris角点H。6.根据权利要求5所述的支持隐私保护功能的图像区域复制检测方法，其特征在于，步骤S2-2，提取兴趣点描述子具体包括：计算前，拥有图像密文I(1)，检测到的Harris角点H，拥有图像密文I(2)，检测到的Harris角点H步骤1：生成一个lm×lm×49大小的三维全零矩阵D(1)，生成一同样大小的三维全零矩阵D(2)，均用来存放兴趣点描述子；步骤2：对于所有的满足H(i,j)＝1的i和j，密文形式下计算兴趣点描述子，方法为：步骤2-1：计算其中FFT()表示快速Fourier变换，LPM()表示log-polar映射，表示I(1)中以(i,j)为中心的7×7的像素块；计算其中表示I(2)中以(i,j)为中心的7×7的像素块；步骤2-2：令D(1)(i,j,:)＝[F(1)(1,1),…,F(1)(1,7),…,F(1)(7,1),…,F(1)(7,7)]；令D(2)(i,j,:)＝[F(2)(1,1),…,F(2)(1,7),…,F(2)(7,1),…,F(2)(7,7)]；计算后，拥有密文形式的兴趣点描述子D(1)，拥有密文形式的兴趣点描述子D(2)。7.根据权利要求6所述的支持隐私保护功能的图像区域复制检测方法，其特征在于，步骤S2-3，兴趣点匹配具体包括：计算前，拥有密文形式的兴趣点描述子D(1)，拥有密文形式的兴趣点描述子D(2)，和均拥有控制参数α和β，共享密钥集步骤1：生成一个lD×6大小的矩阵T(1)，其中lD是D(1)(i,j,:)≠0的所有(i,j)的个数，生成一个同样大小的矩阵T(2)，注意D(1)(i,j,:)≠0的(i,j)一定同时满足D(2)(i,j,:)≠0；步骤2：用p表示当前匹配的特征点的索引，和均从第一个特征点开始匹配，即令p＝1，找到满足D(1)(i,j,:)≠0的最小的i和对应的j；步骤3：密文形式下寻找与(i,j)处描述子最近临的描述子及其位置，方法为：步骤3-1：令T(1)(p,1)＝i,T(1)(p,2)＝j，若存在q<p满足T(1)(q,3)＝i,T(1)(q,4)＝j，则令T(1)(p,3)＝T(1)(q,1),T(1)(p,4)＝T(1)(q,2),T(1)(p,5)＝T(1)(q,5)，否则令T(1)(p,5)＝inf；令T(2)(p,1)＝i,T(2)(p,2)＝j，若存在q<p满足T(2)(q,3...

【专利技术属性】
技术研发人员：冯丙文，翁健，魏凯敏，刘志全，杨涛，
申请(专利权)人：暨南大学，
类型：发明
国别省市：广东,44