鲁棒的区域复制图像篡改检测技术

图像篡改检测算法研究.pdf

摘  要：针对医学图像面临恶意篡改、信息窃取和泄露等安全问题，提出了一种基于超混沌的医学图像篡改定位零水印算法。首先将原始载体图像的最低有效位LSB（Least Singificant Bit）置零，然后将其分成互不重叠的子块，计算每块的均值，利用块中每个像素值与块均值的大小关系构造特征矩阵，最后利用Arnold置乱后的特征矩阵与超混沌加密的二值水印进行异或运算来构造零水印；另外，如果图像遭到篡改，通过计算差值图像，则能精确定位篡改位置及篡改形状。实验结果表明，该方案不仅具有较好的安全性，而且达到良好的篡改检测和定位效果。

基于深度学习的JPEG图像篡改检测技术，运用深度学习强大的特征学习和模型表达能力，提取JPEG压缩图像的特征信息，通过实现对篡改图像的检测与篡改区域的定位，提高篡改检测准确率和篡改区域的定位精度。

针对现有图像盲取证方法在多重镜像篡改检测效果较差的问题,提出一种基于近似最近邻(ANN)搜索的图像篡改检测方法。提取图像的BRISK(Binary Robust Invariant Scalable Keypoints)特征描述子,获得图像的二值特征向量。利用PatchMatch计算特征间的偏移量并借助传导策略优化搜索相似图像块,实现篡改区域的初步检测。利用最小均方线性模型计算拟合误差移除误匹配点,精确定位篡改区域。在CASIA V2.0图像数据集和哥伦比亚大学图像数据集上进行实验,实验结果表明,该算法能够准确且高效地检测经复杂几何形变的篡改区域,特别是对多重镜像篡改检测的准确率更高。

设计并实现了一种用于数字图像内容认证的半脆弱水印方案。算法中,图像块的水印选择Logistic映射作为混沌系统从该图像块本身产生一系列混沌序列,作用于水印的嵌入;每个图像块产生的水印按照Torus,自同构映射嵌入另一个映射块的LSB(Least Significant Bit),对应关系通过密钥来确定,这样建立起图像块之间的相关性;利用混沌对初值极端敏感性的特点,能够定位检测对加入水印图像的篡改,且水印提取不需要原始图像。实验结果表明,嵌入水印后的图像的视觉好;算法具有图像内容局部篡改检测的有效性、敏感性以及良好的篡改定位能力。

这是一个三分类改为二分类的检测

医学图像篡改与检测的实验用图，通过对不同格式（BMP、JPG和PNG的医学灰度图像）不同大小的医学图像进行篡改检测，能够实现无损恢复。

图像篡改检测matlab代码JPG 和 TIF 图像中的篡改检测 这是在特伦托大学多媒体数据安全课程竞赛中使用的代码。 我们的结果获得了更高的分数 (31)。 根据我们面临的一些问题，对算法进行了细微的修改。 代码中有趣的部分是它评估每个算法的输出是否是正确结果的方式，可以找到。 在评估之前对每个结果进行编辑也很重要。 还有一个名为 spaghetti code 的文件夹，里面有一些测试用例和其他不是特别有用的部分。 你可以下载一些测试图片 要运行代码，请执行函数 getmap(Path)，其中 Path 是我们要分析的图像的路径。 请求的输出将写入目录“DEMO_RESULTS”中。 请注意，为了正确使用代码，必须包含 SUPPORT 目录（添加文件夹和子文件夹） 如果你想在多个图像上运行代码，你可以在 SUPPORT 目录中找到脚本 tests.m； 在这种情况下，您需要指定：包含伪造图像的目录的路径、包含真实伪造地图的目录以及要分析的 number_of_images 使用的算法来自

投影与光照方向一致性的图像篡改检测