本发明专利技术提供了一种对JPEG图像的像素块分类方法，以及基于此的图像篡改检测和被篡改区域定位方法，将待检测的JPEG图像分成连续不重叠的8×8大小的像素块，以某个像素块为中心选取(2n+1)×(2n+1)个像素块组合而成的方形区域作为子图像，利用子图像的前i个AC系数带中AC系数的首位数分布概率特性，将中心像素块区分为单压缩或双压缩；进而分类结果为单压缩且其面积大于M个8×8像素块的连通区域判定为篡改区域。本发明专利技术的方法能准确检测和定位篡改区域；对三种不同篡改技术的篡改区域检测均有效，适用范围较广；本发明专利技术是一种JPEG篡改图像的自动盲检测方法，不需要任何先验知识，且有较高的检测覆盖率且误检测率小。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及判断数字图像是否被篡改的方法，特别涉及JPEG图像是否被篡改的判断和对被篡改区域定位的方法。
技术介绍
随着日益复杂的图像编辑软件的出现，人们可以方便地对数字图像进行篡改而不留下明显的痕迹，因此，对数字图像的真伪鉴别以及篡改区域的检测技术要求在日益提高， 但目前多种针对数字图像真伪鉴别以及篡改区域的检测方法仍存在应用受限、误检率高等缺点。在文献"Detecting doubly compressed JPEG images by using mode based first digit features，， (IEEE International Workshop on Multimedia Signal Processing, pp. 730-735，2008.)中，公开了通过计算JPEG图像的AC系数带的首位数分布概率来区分JPEG单压缩\双压缩图像的方法。具体而言，JPEG图像被分成连续不重叠的 8X8大小的像素块，每个像素块中的相同索引位置的AC系数构成一个AC系数带(mode)， 将AC系数以“之”字型排列获得63个AC系数带，以χ2评估每个AC系数带的首位数概率分布符合广义Benford法则的程度，χ2定义如下Γ ^2 ν (MfKMfl)Z =Zu--PAd)(i)其中，Pi(d) (d = 1,2, . . .，9)表示实际得到的第i个AC系数带的JPEG系数首位数为d概率分布，P1(Cl) (d = 1，2，...，9)则表示理论上由广义Benford法则计算得到的第i个AC系数带的JPEG系数首位数为d的概率分布。χ2值越小表明该AC系数带能越好地符合广义Benford法则。由于高频AC系数带对应的量化步长较大，所以高频AC系数被量化并取整后大部分变为0，因此，它们的系数首位数概率分布也会严重背离通用Benford 法则,表现为χ2值相应增大。对UCID (Uncompressed Image Database)中1338幅图像分别以JPEG质量因子QF从50到100(步长为10)进行单压缩，并计算每一相同压缩因子的所有单压缩图像的每一个AC系数带的χ2均值，结果如图1所示。结果表明，前1 25个AC 系数带的首位数的概率分布能较好地符合通用Benford法则。即表明前1 25个AC系数带具有良好的首位数统计特性(符合通用Benford法则)，可以作为特征向量的选取标准。但目前，利用文献所公开的这种分类器原理及方法，还只能对JPEG图像整幅图像的压缩历史做出判断，对于检测和定位一幅给定JPEG图像的篡改区域尚没有做到。
技术实现思路
本专利技术旨在提供一种JPEG图像的像素块分类方法，以及基于此的适用范围广、判断准确率高的对JPEG图像是否被篡改及对篡改区域定位的方法。本专利技术通过以下方案实现一种对JPEG图像的像素块分类及基于此的图像篡改检测和被篡改区域定位方法，包括以下步骤(1)挑选足够数量的未压缩图像分别进行JPEG单压缩和JPEG块匹配双压缩，并分别提取其特征向量，训练一个单压缩/双压缩二分类的分类器；所述特征向量提取的方法为选取图像的前i个AC系数带，计算每一个AC系数带中AC系数的首位数(即1 9) 概率分布，由此得到iX9维的特征向量，其中i为1 25的自然数；所述AC系数带的定义米用文献"Detecting doubly compressed JPEG images by using mode based first digit features" (IEEE International Workshop on Multimedia Signal Processing, PP. 730-735,2008.)中的定义方法，即JPEG图像被分成连续不重叠的8 X8大小的像素块， 每个像素块中的一个相同索引位置的AC系数构成一个AC系数带；将AC系数以“之”字型排列，则每幅图像可获得63个AC系数带(注每个8X8像素块的第一个索引位置的系数为DC系数，其余63个索引位置的系数为AC系数)。(2)在待检测图像上选取子图像，方法为将待检测的JPEG图像分成连续不重叠的8X8大小的像素块，以某个像素块为中心选取On+1) X (2n+l)个像素块组合而成的方形区域作为子图像，其中η为0 3的非负整数，η值为0时，选取的子图像就是中心像素块本身。(3)对于每个子图像，按步骤(1)所述的特征向量提取方法提取特征向量，并利用步骤(1)训练好的单压缩/双压缩二分类器对选取的子图像进行分类。(4)对子图像的中心像素块给出与子图像一致的分类结果。即若子图像分类为单压缩，则子图像对应的中心像素块分类为单压缩；若子图像分类为双压缩，则子图像的中心像素块分类为双压缩。(5)重复步骤(2) G)，输出待检测图像的所有像素块的分类结果。在所述的第(2)步中，当对边界像素块进行子图像提取时，则先以边界为轴以镜像反射的方式补足像素块，然后再按所述方法获取子图像。优选的方案是，子图像选取步骤中，所述η值优选1或2，即选择3 X 3个像素块组成的方形区域或5X5个像素块组成的方形区域。AC系数带个数i值则优选15 25的自然数，而最优的方案是AC系数带个数i值为20，即选择前20个AC系数带，提取20 X 9 = 180维的特征向量。采用上述方法将待检测图像的像素块分类后，为了消除检测结果中的噪声影响及由此带来的误判断，当有M个以上分类结果为单压缩的像素块形成连通区域时，待检测图像被判定为篡改图像，其中M为25以上的正整数。为了能将JPEG图像的篡改区域进行定位，采用上述方法将待检测图像的像素块分类后，找出由M个(其中M设定25以上的正整数)以上分类结果为单压缩的像素块形成的连通区域，将这些区域作出标识，例如标记为“ 1 ”，表示其为篡改区域，其它区域则为标记为“0”，即为未篡改区域。与现有技术相比，采用本专利技术方法有以下几个优点一、它能准确检测和定位篡改区域。二、对下述三种不同篡改技术的篡改区域检测均有效，适用范围较广(1)复制-粘贴篡改且插入区域来自无压缩图像(简称，JPEG+无压缩)；( 复制-粘贴篡改且插入区域来自JPEG图像(简称，JPEG+JPEG) ； (3) JPEG图像的润饰(Inpainting)篡改(简称，JPEG+润饰)。三、本专利技术是一种JPEG篡改图像的自动盲检测方法，不需要任何先验知识。四、本方法有较高的检测覆盖率且误检测率小。附图说明图1单压缩图像AC系数带的首位数概率分布图2不同压缩历史的JPEG图像的JPEG系数首位数概率分布图3实施例1的子图像选取方法示意图，其中图3(a)是正常情况下子图像的选取方法示意图，图3(b)是对边界像素块进行子图像选取的方法示意图。具体实施方式实施例1假定一幅JPEG图像篡改后再次保存为JPEG格式，篡改区域与未篡改区域一般具有不同的压缩历史。对于复制-粘贴篡改且插入区域来自无压缩图像(简称“JPEG+无压缩”)和JPEG图像的润饰篡改(简称“JPEG+润饰”)两种篡改方式，篡改区域经历了 JPEG单压缩，而未篡改区域经历了 JPEG块匹配双压缩；对于复制-粘贴篡改且插入区域来自JPEG 图像(简称，“JPEG+JPEG”)篡本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：赵于前，廖苗，
申请(专利权)人：中南大学，
类型：发明
国别省市：
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