一种图像真伪鉴别方法及其在证照识别中的应用技术

一种图像真伪鉴别方法及其在证照识别中的应用，属于数字图像处理领域。随着数字图像编辑软件的开发与应用，不法分子可以对身份证、营业执照、经营许可证等图像进行违规编辑，并造成一种以假乱真的效果。因此，图像取证的需求变得日益迫切起来，现有的模型大多只能检测出图像是否经过篡改，而不能很好地分割出篡改区域。本文提出了一种基于卷积神经网络的图像篡改检测方法，通过融合篡改图像的多种特征，可以有效地分割图像中的篡改区域。我们在多个数据集上做了实验，实验结果进一步表明了我们工作的有效性。

【技术实现步骤摘要】
一种图像真伪鉴别方法及其在证照识别中的应用
本专利技术提供一种基于深度学习的图片真伪鉴别方法，属于数字图像处理领域。
技术介绍
随着科学技术的发展，数字图像在我们的生活中得到了广泛的应用，甚至在法庭上，图像和视频等也是很重要的证据来源。然而，数字图像在方便了用户的同时，也给了一些不法分子以可乘之机。在未经授权的情况下，不法分子对图像内容进行非法操作，如违规编辑、合成虚假图像等，从而造成篡改图像在人们社会生活中泛滥成灾。数字图像最常见的篡改方式主要有以下三种：图像拼接、图像复制粘贴、局部图像去除。如图1所示，图像拼接是指图像中添加了来源于其他图像的物体，如图1中水面上的飞鸟；图像复制粘贴则是把图像中的某个物体复制粘贴一次或多次并添加到原图像中，如图1帐篷上的花纹；局部图像去除则是移除图像本身的部分内容，如图1中被移除的白色鸭子。不法分子为了掩盖图像的篡改痕迹，还会对篡改后的图像进行高斯平滑或中值滤波等操作，使篡改区域更好的融入到整幅图像中，让人眼辨真假。数字图像的篡改是一种违法行为，不法分子甚至会利用篡改图像来影响国家政治，于是图像取证领域应运而本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像真伪鉴别方法，其特征在于，步骤如下：/n步骤一、对数据集进行阈值处理后得到训练集；/n步骤二、对训练集中的篡改图像进行分块，得到128*128大小的图像块；/n步骤三、对图像块进行筛选和清洗，只保留包含篡改区域边界的图像块；/n步骤四、对步骤三保留的图像块进行数据增强，并归一化到[0,1]；/n步骤五、使用Mobilenetv2来提取图像的RGB特征；/n步骤六、保留图像的第2、4、7、11层的RGB特征；/n步骤七、深层特征经过卷积和上采样操作后与浅层特征融合；/n步骤八、使用4个SRM滤波器提取图像的Noise特征；/n步骤九、对图像的RGB特征和Noise特征进行拼接；/n步...

【技术特征摘要】
1.一种图像真伪鉴别方法，其特征在于，步骤如下：
步骤一、对数据集进行阈值处理后得到训练集；
步骤二、对训练集中的篡改图像进行分块，得到128*128大小的图像块；
步骤三、对图像块进行筛选和清洗，只保留包含篡改区域边界的图像块；
步骤四、对步骤三保留的图像块进行数据增强，并归一化到[0,1]；
步骤五、使用Mobilenetv2来提取图像的RGB特征；
步骤六、保留图像的第2、4、7、11层的RGB特征；
步骤七、深层特征经过卷积和上采样操作后与浅层特征融合；
步骤八、使用4个SRM滤波器提取图像的Noise特征；
步骤九、对图像的RGB特征和Noise特征进行拼接；
步骤十、使用BatchNormalization对两种图像特征进行归一化；
步骤十一、经过最后的卷积操作及Sigmoid激活函数后得到结果；
步骤十二、模型在训练过程中的先使用交叉熵损失函数，再使用Focalloss。


2.根据权利要求1所述的一种图像真伪鉴别方法，其特征在于，所述步骤一中阈值处理的具体过程为：设篡改图片为IT，背景图片为IB，ID为两张图片相应像素灰度值的绝对差值，公式如下：
ID＝‖IT-IB‖
设置一个阈值s，当像素灰度值的绝对差值大于s时，则该像素点为篡改区域，否则为真实区域；公式如下：





3.根据权利要求1所述的一种图像真伪鉴别方法，其特征在于，所述步骤二中图像块是通过滑动窗口采用无重叠的滑动方式从篡改图像中获得的；所述步骤三中对图像块进行筛选具体是使用一个阈值来筛选满足条件的样本，只保留图像块中的篡改区域面积超过图像总面积2％的样本；所述步骤四中对图像块做了数据增强，是在步骤三保留数据的基础上，使用其中90％的数据作为训练集，剩余10％的样本作为验证集，归一化的操作则是所有RGB系数除以255。


4.根据权利要求1所述的一种图像真伪鉴别方法，其特征在于，所述步骤五中的Mobilenetv2网络包括20个卷积层，采用第2、4、7、11层的RGB特征，其中最大的RGB特征图大小为64*64*16，最小的为8...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙俊，朱昊昱，吴豪，吴小俊，方伟，陈祺东，李超，游琪，冒钟杰，
申请(专利权)人：江南大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32