文 献 综 述

1．前言

当前，随着数字媒体技术和数码产品的快速发展，图像、声音以及视频等数字内容的采集、编辑和传播越来越方便和普及。很大程度上方便了人类社会的生存与发展，但与此同时，图像篡改与伪造问题也随之而出。特别是近年来，随着各种高级图像处理算法及相应图像处理软件的出现使得人们能轻易的对图像进行修改而不留下一些明显的处理痕迹，导致图像造假，严重影响着政治、文化、新闻、军事、科学等多个领域，产生了无可估量的严重后果^[1]。在人眼很难辨别图像是否造假的基础上，能开发研究出一种识别图像篡改与伪造的技术就成为当下社会发展的重中之重。数字图像取证技术正是在此背景下产生的一个新的研究领域，其目的是确定数字图像的完整性和真实性^[2]。

2．研究现状

近年来 ,针对数字图像篡改现象 ,提出了用于检测图像真实性的图像防伪取证技术。 国内外针对数字图像取证核心技术主要分为两个方式: 主动图像鉴别方式和被动图像鉴别方式。 主动鉴别方式始于 1996年 ，主要是指各种水印技术 ,缺点是水印必须在成像的同时进行嵌入 ,从而限制了该技术的推广。被动鉴别方式是指在没有任何水印或者签名的情况下对于给定的一幅图像利用其物理、几何、统计特性等鉴别图像真伪。相对于主动鉴别方法 ,被动鉴别方法在图像分析方面的难点极大 ,目前的研究成果不多 ,在性能上也存在很大不足^[3] 。

近来研究者提出了一些针对图像复制#8212;#8212;粘贴篡改的检测方法。David Lowe在2004年提出SIFT算法，这是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征^[4]。此算法广泛应用于物体辨识、影像缝合、影像追踪等多个领域。2008年，Huang等提出基于尺度不变特征变换SIFT复制#8212;#8212;粘贴篡改盲鉴别算法^[5]。2011年，Amerini改进了SIFT算法，对SIFT特征类进行分层聚类，淘汰特征点较少的类，以去除误匹配^[6]。

针对图像复制#8212;#8212;粘贴篡改的检测取得了一些初步研究成果，但这种盲取证技术研究仍处于发展初期，许多实际问题仍有待解决。

3．图像篡改检测原理与设计

本设计系统主要识别图像有没有被篡改过，将图像中某一区域进行复制，粘贴到同一图像的不相交区域，从而达到消除或隐藏图像的某个对象或一片区域。先对图像进行预处理，针对这个被篡改的图片利用SIFT算法寻求关键点，计算关键点的特征、特征匹配、估计区域的变换，确定被复制区域与篡改区域^[7]。得到所有的匹配点对，在待鉴定图像用点与点之间连线的形式将所得到的匹配点对标记出来，如果图像被篡改过，那么所标记的线段将明显集中于某2个区域之间。