基于CFA插值的图像篡改检测算法.pdf

2 0 1 5年 第 3 4卷 第 6期 传感器与微系统 T r a n s d u c e r a n d Mi c r o s y s t e m T e c h n o l o g i e s 1 4 1 D OI 1 0 1 3 8 7 3 J 1 0 0 0 9 7 8 7 2 0 1 5 0 6 0 1 4 1 0 4 基于 C F A插值 的图像篡改检测算法 彭 双 彭 圆圆 肖昌炎 湖南大学 电气与信怠工程学院 湖南 长沙 4 1 0 0 8 2 摘要 利用数码相机拍摄 自然图像时 往往存在彩色滤波阵列 C F A 插值效应 C F A插值使得图像三颜 色分量之间具有很大的相关性 提出一种利用自然图像颜色通道之间的相关性来检测图像篡改操作的方 法 首先 利用后验概率的方法对各颜色通道进行建模 从而准确估计出 C F A插值产生的噪声 然后 利 用高斯滤波器滤波并提取 C F A插值特征 最后 根据提取出的特征进行分类并定位篡改区域 实验结果 表明 该算法能够有效地对篡改的图像进行检测和定位 关键词 彩色滤波阵列 插值 后验概率 定位篡改区域 中图分类号 rI P 3 9 1 文献标识码 A 文章编号 1 0 0 0 9 7 8 7 2 0 1 5 0 6 01 4 1 04 I ma g e t a mpe r in g de t e c t io n a lg o r it h m b a s e d o n CFA in t e r p o la t io n P ENG S h u a n g P ENG Yu a n y u a n XI AO Ch a n g y a n C o ll e g e o f E l e c t r i c a l a n d I n f o r ma t io n E n g in e e r i n g Hu n a n Un iv e r s it y C h a n g s h a 4 1 0 0 8 2 C h in a Ab s t r a c t Wh e n u s i n g d i g it a l c a me r a t o g e t n a t u r a l i ma g e t h e r e e x is t s C F A i n t e r p o l a t i o n e f f e c t i t ma k e s g r e a t c o r r e la t io n b e t we e n t h r e e c o lo r c h a n n e ls P r o p o s e a n o v e l me t h o d t o d e t e c t t a mp e ri n g o p e r a t io r l u s in g c o r r e la t io n b e t w e e n n a t u r e ima g e c o lo r c h a n n e ls F ir s t ly u s e me t h o d o f p o s t e ri o r p r o b a b ilit y t o b u ild mo d e l f o r e a c h C O lO r c h a n n e l t o a c c u r a t e l y e s t i ma t e n o is e g e n e r a t e d b y C F A i n t e rpo l a t io n t h e n u s e Ga u s s i a n fi lt e r for fi lt e ri n g a n d e x t r a c t CF A in t e r p o la t io n f e a t u r e s fi n a lly c la s s if y a c c o r d in g t o e x t r a c t e d f e a t u r e s a n d lo c a t e t a mp e r in g a r e a E x p e ri me n t al r e s u lt s s h o w t h a t t h e p r o p o s e d al g o r it h m c a n e f f e c t iv e ly d e t e c t t a mp e ri n g ima g e a n d lo c a t e Ke y w o r d s c o lo r fil t e rin g a rr a y C F A i n t e rpo l a t i o n p o s t e rio r p r o b a b il it y l o c a l iz a t io n t a m p e ri n g a r e a 0引 言 数字图像盲取证技术的研究是一个热点问题 国内外 学者对其进行深入研究 并取得了一些很好的成就 但是 面对错综复杂的图像篡改方式 很多方法的鲁棒性很差甚 至失效 同时 图像编辑软件功能越来越强大 且人机交互 越来越好 使得人们可以随意对图片进行篡改操作 部分篡 改图片给个人甚至社会带来巨大损失 并产生非常恶劣的 影响 因此 对于数字图像盲取证技术的研究迫在眉睫 并 且急需对图像的真实性和完整性进行鉴别 针对数字图像盲取证技术的研究 近年来已有大量算 法被提出并应用于现实生活中 左菊仙等人 提出了几 种典型的图像篡改检测方法 其优点是在图像压缩质量因 子很低的情况下也能够很好地定位并检测图像篡改区域 H s u Y u等人 利用图像篡改区域与未篡改区域数码相机 响应函数不一致性来定位图像篡改区域 J o h n s o n M K等 人 提取图像中光照条件不一致性的特征来检测拼接篡 改区域 B i a n c h T等人 对 J P E G图像压缩过程进行建模 然后用后验概率的方法估计量化步长 最后利用篡改区域 与未篡改区域量化表不一致定位篡改区域 彭等人 从 理论上证明图像经过双重 J P E G压缩后第一次压缩量化表 与第二次压缩量化表之间的关系 并利用块效应定位篡改 区域并取得很好的效果 F il la t r e L等人 提出一种自适应 的隐写分析方法检测图像最低位 隐写率 魏为民等人 利用一种简单的方法来检测图像重采样率和图像旋转角 度 但是图像经过 J P E G压缩后 检测图像重采样率和图像 旋转角度准确率会降低 C h e n C h e n g l o n g等人 利用图像 经过中值滤波后图像统计特性改变来检测图像是否经过篡 改 王波等人 通过分析利用模糊润饰处理操作对于图 像中相应异常色调率的影响 探讨了一种模糊润饰痕迹检 测方 法 周琳 娜等 人 提 出利用 同态 滤波 和形 态 学相 结 收稿 日期 2 0 1 4 0 9 0 9 基金项 目 国家 自 然科学基金资助项 目 6 1 1 7 2 1 6 0 湖南省自然科学常德联合基金资助项目 1 2 J J 9 0 1 9 1 4 2 传 感 器 与 微 系 统 第3 4卷 合的方法实现模糊润饰操作检测 王伟等人H 通过对待 侧图像进行二次模糊处理并利用图像模糊前后的相关性实 现模糊润饰痕迹检测 F a n J i a y u a n等人 引利用图像头文 件参数经过篡改操作后的变化程度来检测图像是否经过篡 改操作 K e e E等人 则利用图像篡改后特征不一致性来 检测图像是否经过篡改 汪然等人 提出一种基于直方 图局部平滑度的方法来检测图像最低位隐写率的方法有一 定效果 但检测准确率不是很高 F e r r a r a P等人 利用 C F A插值效应来检测图像篡改操作 但是对图像模糊篡改 操作失效 本文提出一种基于 C F A插值的图像篡改检测算法 实 验结果表明 本文方法对图像拼接篡改检测 图像模糊篡改 检测均具有良好的效果 1 C F A插值 图像经过 C F A插值后三颜色分量具有很强的相关性 图像篡改区域 C F A插值效应减少 而未篡改区域却有很强 的 C F A插值效应 从而可以利用 C F A插值效应来检测图像 篡改 C F A插值过程 如图 1 卜 1 H些 兰 璺 H 翌 竺 望 堡 H 里 竺 H 兰 竺 l 图 1 数 码相机成像一般模型 F ig 1 Ge n e r a l mo d e l f o r d ig it a l P tlil e r a im a g ing 从数码相机成像一般模型中发现 C F A插值算法与相 机采用的C F A阵列有非常密切的联系 这里主要介绍 B y e t C F A 如图 2所示 G R G R G G C 曰 G B G R G G G B C G B G G R G G B G B G B 图 2 Ba y e rCFA F ig 2 Ba y e r CFA 图中 R G B颜色分量概率分布为 1 4 1 2和 1 4 其 中绿色分量具有大部分亮度信息 并且人眼对绿色分量最 为敏感 而蓝色和红色分量主要代表了色度分量 F e r r a r a P等人 认为三颜色分量问具有非常紧密的 联系 因此 可以对 B a y e r 矩阵进行建模 tj厂 Y e y 1 其中 分别为像素l 厂 Y 周围像素的横纵坐标 h 为加权 系数 将上式变形处理如下 e y 一 t U Y 2 2 方法介绍 如图3所示 图像篡改检测流程主要分为三个阶段 首 先 对 C F A插值效应利用参数模型估计法对其进行建立模 型 然后利用高斯滤波器对其进行滤波并提取特征 最后对 其进行分类估计其期望方差 从而定位篡改区域 流程图 如 图 3 高斯混合模型建模 高斯滤波器滤波 并提 取特 征 图3 图像篡改检测流 程图 F ig 3 Flo wc h a r t o f im a g e t a mpe ng de t e c t io n 2 1 高斯混合模型建模 利用参数模型估计法估计系数 h 从而得到噪声 e 将 图像 分为两类 第一类 M 表示待测图像 中像素存在 C F A插值效 应 第二类 表示待测图像中像素不存在 C F A插值效 应 利用参数模型估计法可估计出待测图像中每个像素属 于肘 类的后验概率 该算法的实现包括以下两个步骤 1 E步 估计待测图像中每个像素属于 M 的后验概率 待测图像中每个像素 S Y 属于 M 的条件概率可用 下列关系式表示 P 厂 Y Y M e x p 卜 3 盯 a 由最大似然估计方法可得 S x Y 属于 的后验概率 为 P Y M I S x Y 尸 厂 y I 厂 Y M1 P Y M 4 R i ft f y e M P tfl y M 其中 先验概率为常数 其值设置为 0 5 则 P M 0 5 5 P M2 O 5 6 2 M步 估计图像像素之间是否符合 C F A插值模型 得到误差 函数 E 元 y e 2 y 7 y 其中 加权系数 k Y 为像素 Y 属于 的后验 概率 即 k x Y P 厂 Y M Y 8 为了使误差函数最小 可对向量 中的元素 h 求偏 第 6期 彭双 等 基于C F A插值的图像篡改检测算法 l4 3 导 并令 0 从而得到 一 2 y f x s Y 一 矗 Y 0 9 后 s Y Y y s Y 十 y 1 0 厂 s Y Y k x y f x s Y f 1 1 E步和 M步循环迭代执行 设 n为迭代次数 如未达到 稳 定 则n n l 直到 I 一 l s 时 迭 代完 成 其中 s为无穷小数 经过上述操作后 可以准确估计 C F A插值产生 的噪声 2 2 高斯滤波并提取特征 经过上述处理后得 到噪声图像 E 将噪声 图像经 过 7 X 7高斯窗函数进行滤波 高斯窗函数表达式如下 G e 1 2 其中 Y为窗函数位 置 滤波 器图像 如图 4所示 邑 j 壁 鋈 图 4归一化高斯滤波器 Fig 4 No r m a liz e d Ga u s s ia n f ilt e r 滤波后的 皋 J 像 为 S 将 S分类如同 5所示 A A A A A A A A A A A 鬟 圈 5图像 S Fig 5 I m a g e S 将其划分 为L M j L J 个瓦不 重叠 的分块 将每块 的 第 位置的像素方向进行字典排序 其中 1 i 2 1 2 从 而得 到 4个概 率分 布 P 对 图像 s中位 置 提取 特 征 l S 1 1 S 2 2 I X I P lIl x S ll p 2 2 x S 2 2 I 1 3 同理 对 提取 特征 I S 1 2 S 2 1 I l p 1 2 x S 1 2 一 J 2 1 X S 2 1 I 1 4 得到特 征矩阵 J L g 1 5 篡改图像与未篡改图像特征矩阵L统计直方图如图 6 所示 骚 谁 a 原始 像 a o r ig in a l ima g e 特征值 大小 c 原始 周像矩阵 L统 汁直方图 c s t a t is t i c s h i s t o g r a m o f ma t r ix L o f o r ig i n a l ima g e 辍 b 篡改 像 b t a mp e r in g ima g e 特 值 火小 d 篡 改 像矩阵 L统 计直打 矧 d s t a t ic s t i c s h is t o g r a m ma t r ix L o f t a mp e r i n g ima g e 图 6 特征矩阵 L统计直方图 Fig 6 S t a t ic s t ic s hi s t o g r a m o f f e a t u r e s ma t r ix L 2 3 定位篡 改区域 从 统计直方图中可以发现篡改图像的统计直方图 未篡改图像的统 汁直方 图有 明显 区别 从而 丁 以 利用参 数 模型估计法对其进行分类并定他篡改区域 闪此 町以将 特征矩阵 L分为两类 第一类 N 特征矩阵 L具有 C F A效心 第二类 特征矩阵 L没 有 C F A效 应 利用参 数模 型估计的方法得到其期望和方差如下 P L z I N v U 1 r 1 6 P L k z l v u o r 1 7 得到特征矩阵 如下 一 1 8 一一 l l I 2 0 2 0 j 将特征矩阵 通过 3 3中值滤波后得到篡改结果 3 实验结 果与 分析 本文 的 实 验 软件 为 M a t l a b R 2 0 1 2 a 实 验 电脑 配 置 为 6 4位Wi n d o w s 7 操作 系统 C P U主频 2 5G H z 8 0G B内存 实验所用 图像均来 源于文献 1 5 为 了验证所提算法 的有效性 图 7 图 8为本 文方法 与 文献 1 5 方 法的实验结果的对 比图 两种方法都能 够很 准确地 定 位图像 篡改 域 但是 文 献 1 5 方法对篡改区域边界污染比较严重 即将未篡改区 1 4 4 传 感 器 与 微 系 统 第 3 4卷 域检测为篡改区域 从图像篡改 区域 的边缘处 更能够看 出 所提方法的效果要优于文献 1 5 的方法 a 原始罔像 a o ri g in a l ima g e c 文献 1 5 1 实验结果 e e x p e r ime n ta l r e s u lt s o f r e f e r e n c e s 1 5 b 篡改 罔像 b t a mp e rin g ima g e d 1 提出方法实验结 果 d e x p e r ime n t a l r e s u lt s o f t h e p r o p o s e d me t h o d 图 7 定位篡改区域 Fig 7 Lo c a liz a t io n o f t a mp e r ing ar e a 为了进一步说明算法的有效性 本文将经过拼接篡改 后的图像进行模糊操作 实验结果如图8所示 实验结果 表明 本 文 方 法 能 够 准 确 检 测 出 图像 的篡 改 区域 但 文 献 1 5 的方法却不能有效的定位篡改区域 a 原始图像 a o rig in a l ima g e 警 乏 糍 c 文献 1 5 实验结果 e e x p e r ime n ta l r e s u lt s o f r e f e r e n c e 1 5 b 篡改图像 b t a mp e ri n g i ma g e I J I一 d 提 疗法实验结果 d e x p e rime n t a l r e s u lt s o fpr o po s e d m e t h od 图 8定位篡 改区域 Fig 8 Lo c a l iz a t io n o f tam p e r in g a r e a 4 结 束语 针对图像盲取证技术 本文提出一种利用 C F A插值特 征来定位图像篡改 区域的方法 首先利 用后验概率 的方法 对各颜色通道进行建 模 然后 利用 高斯滤 波器对 其进 行滤 波并提取特征 最后对得 到 的特征进 行分 类并定 位篡 改区 域 实验结果表明 该算法能够有效地对篡改的图像进行 检测和定位 但是对图像进行模糊篡改检测时 图像中较 平滑 区域 的检测存 在一定 的误 差 这 将是 后续工 作 中重点 要解决 的问题 参考文献 1 左菊仙 刘本 永 伪造图像 典型篡改操 作的检 测 J 中国图 像 图形学报 2 0 1 2 1 7 1 1 1 3 6 7 1 3 7 5 2 H s u Y u C h a n g S h i h F u C a m e r a r e s p o n s e f u n c t i o n s f o r i m a g e f o r e n s i c s A n a u t o m a t i c a l g o rit h m f o r s p l i c i n g d e t e c t i o n J I E E E T r a n s a c t io n s o n I n f o r ma t io n F o r e n s ic s a n d S e c u r it y 2 0 1 0 5 4 8 1 6 8 2 5 3 J o h n s o n M K F a r i d H E x p o s i n g d i g i t a l f o r g e rie s b y d e t e c t i n g i n c o n s i s t e n c i e s i n l ig h t i n g C P r o c e e d i n g o f t h e 7 t h Wo r k s h o p o n Mu lt ime d ia a n d S e c u r it y Ne w Yo r k 2 0 0 5 1 1 0 4 B i a n e h i T P i v a A I m a g e f o r g e r y l o c a l i z a t i o n v i a b l o c k g r a i n e d a n a l y s i s o f J P E G a r t i f a c t s J I E E E T r a n s a c t i o n s o n I n fo r m a t i o n F o r e n s ic s a n d S e c u ri t y 2 0 1 2 7 3 1 0 0 3 1 0 1 7 5 P e n g Y u a n y u a n L i u B e n y o n g A c c u r a t e e s t im a t i o n o f p r i m a ry q u a n t i s a t i o n t a b l e w i t h a p p li c a t i o n t o t a mp e r i n g J I E T E l e c t r o n L e t t 2 0 1 3 4 9 2 3 1 4 5 2 1 4 5 4 6 F i l l a t r e I A d a p t i v e s t e g a n a l y s i s o f l e a s t s i g n i fic a n t b i t r e p l a c e me n t i n g r a y s c a l e n a t u r a l i m a g e s J I E E E T r a n s o n S ig n a l P r o c e s s i n g 2 0 1 2 6 0 2 5 5 6 5 6 9 7 W e l We i m i n Wa n g S h u o z h o n g Z h a n g X in p e n g E s t i m a t i o n o f i m a g e r o t a t i o n a n g l e u s in g in t e r p o la t io n r e la t e d s p e c t r a l s ig n a t u r e s w i t h a p p l i c a t i o n t o b l i n d d e t e c t i o n o f im a g e f o r g e ry J I E E E T r a n s o n I n f o r m a t i o n F o r e n s i c s a n d S e c u r i t y 2 0 1 0 5 3 5 0 7 5 l 7 8 C h e n C h e n g l o n g N i J i a n g q u n H u a n g J i x u B l i n d d e t e c t i o n o f m e di a n fih e r in g in d ig it al ima g e s A d if f e r e n c e d o ma in b a s e d a p p r o a c h J I E E E T r a n s o n I ma g e P r o c e s s i n g 2 0 1 3 2 2 1 2 4 6 9 9 47 1 0 9 波 孙璐 璐 L 祥 维 等 图像伪造 中模糊 操作 的异常 色 调率取证技术 J 电子学报 2 0 0 6 3 4 1 2 A 2 4 5 1 2 4 5 4 1 0 周琳娜 王东明 郭云 彪 等 基于数字 图像边缘 特性