【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及，该方法基于模糊 区域具有再次模糊的不敏感性，通过计算再次模糊前后图像对应位置子块频域系数的对 数相关性大小实现了模糊区域的检测。在图像信息安全领域有广泛的应用前景。
技术介绍
随着计算机技术和图像处理技术的不断发展，低成本、高性能图像处理软件的 不断推出，图像信息非常容易地被篡改，如何检测图像的原始性已经成为当前研究的热 点问题。数字图像的篡改方式有很多，最常见的方式是由两幅或两幅以上的数字图像，通 过置换各自的一部分生成的图像，我们把这类篡改图像称为置换图像。由于置换操作容 易产生视觉上的畸变，通常会对篡改后的图像进行模糊后处理，以消除置换留下的人眼 可观察的遗留痕迹。针对经过模糊后处理的置换篡改图像，现有方法提出通过检测这种模糊遗留痕 迹可以有效地实现篡改区域的检测与定位。目前，模糊检测方法主要有基于频域谱分 离的高斯模糊检测、基于模糊半径估计的散焦模糊检测、基于局部异常色调率的彩色图 像模糊检测、基于形态学滤波的边缘模糊检测、基于小波变换系数规律性的局部模糊检 测和基于像素局部相关性的局部模糊检测。虽然这些方法在模糊检测方面都有一定的效 果，但是，它们具有本身的局限性要么只能检测某种特定模糊类型、要么需要知道模 糊参数的先验信息、要么算法的计算复杂度较高、要么对噪声或JPEG压缩比较敏感等。 在没有先验信息的情况下，现有算法对经历不同类型模糊后处理的置换篡改图像则具有 较高的误检率。
技术实现思路
本专利技术的目的在于针对现有技术存在的不足，提出了一种经过模糊后处理的置 换篡改图像盲检测方法，该方法利用模糊区域具有再次模糊的不敏感性，计...
【技术保护点】
一种经过模糊后处理的置换篡改图像盲检测方法，其特征在于具体步骤如下：ａ．对一幅大小为Ｍ×Ｎ经过模糊后处理的置换篡改图像ｙ（ｘ，ｙ）进行再次高斯模糊操作，得到模糊图像ｇ（ｘ，ｙ），其中，ｘ＝０，１，２，…，Ｍ－１，ｙ＝０，１，２，…，Ｎ－１；ｂ．将篡改图像ｙ（ｘ，ｙ）和模糊图像ｇ（ｘ，ｙ）分别进行大小为ｋ×ｋ不相重叠的子块划分，得到子块ｙ↓［ｍｎ］（ｘ，ｙ）和ｇ↓［ｍｎ］（ｘ，ｙ），其中ｍ＝０，１，２，…，［Ｍ／ｋ］－１，ｎ＝０，１，２，…，［Ｎ／ｋ］－１；ｃ．对对应位置的子块ｙ↓［ｍｎ］（ｘ，ｙ）、ｇ↓［ｍｎ］（ｘ，ｙ）、分别求频域系数对数变换的绝对值，得到＊↓［ｍｎ］（ｕ，ｖ）、＊↓［ｍｎ］（ｕ，ｖ）；ｄ．计算＊↓［ｍｎ］（ｕ，ｖ）与＊↓［ｍｎ］（ｕ，ｖ）的相关性大小ρ，而两矩阵相关性可引入公式（１）进行描述： ＊＊＊（１）这里，＊↓［ＩＪ］和＊↓［ＩＪ］表示＊↓［ｍｎ］（ｕ，ｖ）和＊↓［ｍｎ］（ｕ，ｖ）的对应元素点，＊、＊为＊↓［ｍｎ］（ｕ，ｖ）、＊↓［ｍｎ］（ｕ，ｖ）的均值，其中，Ｉ＝０，１，２，…，ｋ－１；ｊ＝０，１，２，…，ｋ－１；ｄ．重复３～４步，完成所有对应子块相关系数的...
【技术特征摘要】
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