CN100401318C - 基于傅立叶变换的全盲图像认证方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于傅立叶变换的全盲图像认证方法。它是里利用运动图像的傅立叶变换模的带状调制特性，来判断图像是否经过篡改。对于运动图像经过修改、移动、区域填充等篡改的情况，步骤为：将图像进行二维傅立叶变换并取模值，做邻域行均值消噪来降低噪声干扰后，将理论线条数与图中测出线条数相比较，实现运动图像的篡改判别；对非运动图像上填充运动图像块的篡改情况，步骤为：将图像分块后对每个子块进行对称延拓至原图像大小，再进行二维傅立叶变换并取模值，消噪后判别每一子块中是否存在线条，进而实现对非运动图像上填充运动图像块的图像篡改的判别与篡改区域的定位。本发明适用于缺乏数字水印或数字签名的认证消息且没有原始图像的“全盲”情况下对图像是否经过篡改进行认证。

Description

基于傅立叶变换的全盲图像认证方法

技术领域

本发明涉及一种全盲情况下的图像认证方法，具体是一种利用运动图像的傅立叶变换模的带状调制特性，在缺乏数字水印或数字签名的认证消息且没有原始图像的所谓“全盲”的情况下对图像进行篡改认证的方法。

背景技术

随着多媒体技术及Internet技术的飞速发展，诸如Photoshop等功能强大的图像处理软件得到广泛使用，人们可以轻易地对网络上传播的数字图像作品进行非法拷贝、修改和处理。因此，图像认证技术作为一种新颖的图像信息安全技术，其应用覆盖了社会的各个领域，包括法律、医学、新闻、商业、军事、重要文件和票据等。它的提出与发展，无论对科技还是人类的社会生活，都具有非常重要的实际意义和应用价值。

目前图像认证方法中最具代表性的是基于数字签名的认证和基于数字水印的认证，且这些方法均有以下特征：发端必须进行特征提取，生成数字签名或私钥加密与数据一起发给接收端；收端进行认证需要原始图像或相应的数字水印或数字签名的认证消息。例如，经对现有技术的文献检索发现，中国专利申请号为：200510033662，名称为：一种基于特征的数字图像认证方法。该发明是一种基于内容的半脆弱水印的图像认证方法，是将原始图像的具有半脆弱特性的特征作为水印，以结构化的方法嵌入到图像中。当图像需要认证时，通过判断提取水印，即原始图像的特征与待认证图像的特征之间的误差是否在可接受范围，从而认证图像内容是否是可信的。该发明方法能够正确判断对图像的处理是恶意篡改还是正常的图像处理，并可以对篡改的位置精确定位。然而，这其中的原始图像与水印认证消息是很难获得的，导致认证方法在不少应用场合并不可行。

因此，针对现有认证算法的这些缺陷，如何在缺乏数字水印或数字签名的认证消息且没有原始图像的所谓“全盲”的情况下进行图像认证，成为我们目前研究的重点与热点。国内外的很多学者也都表现出了对此的极大兴趣，纷纷开始着手这方面的研究，但仍多处于探索阶段。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于傅立叶变换的全盲图像认证方法，能在缺乏数字水印或数字签名的认证消息且没有原始图像的“全盲”情况下，对图像是否经过篡改进行认证。为了达到上述目的，本发明采用下述技术方案：

本发明利用运动图像的傅立叶变换模的带状调制特性，提出一种基于傅立叶变换的图像认证方法，来判别图像是否经过篡改。这里的运动图像是指成像系统与目标之间有相对水平匀速直线移动的图像，在应用中如果线性移动不在水平方向，可进行类似地处理。图像篡改可归纳为两种情况，它们的具体认证步骤为：

对运动图像是否经过修改、移动和区域填充篡改的情况，篡改后的图像整体的傅立叶变换模的带状调制特性将破坏，且破坏的程度与篡改的图像与篡改区域大小有关，篡改区域越大，破坏程度越深。认证步骤为：

1)对图像尺寸为L₀×L₀的图像y(m，n)进行二维傅立叶变换，L₀为图像的长度及宽度；

2)将傅立叶变换幅度图|Y(μ，v)|进行邻域行均值消噪后获得消噪效果图M(μ，v)；

3)判断消噪效果图M(μ，v)是否存在带状线条，若存在则测出线条数linnum；

4)通过比较测出的线条数linnum与由 $d=\frac{2L_0}{L}$ 和linnuml＝d+1确定的线条数linnuml是否一致，判断图像是否经过篡改；d为降晰函数的长度，L为中间两条过零线之间的距离；

对非运动图像上是否填充运动图像块的篡改情况，图像在填充的局部区域上应具有带状调制特性，因此篡改的认证步骤为：

1)将L₀×L₀图像y(m，n)进行2×2分块；

2)将每块按反射对称方式延拓至原图像大小后，求其二维傅立叶变换模值|Y_i(μ，v)|；

3)对傅立叶变换模值|Y_i(μ，v)|进行邻域行均值消噪后获得消噪效果图M_i(μ，v)；

4)判断消噪效果图M_i(μ，v)是否存在带状线条，若存在则记录块的位置i；

5)再对L₀×L₀图像y(m，n)进行4×4分块，重复以上2)，3)，4)操作；

6)综合2×2，4×4分块情况，判断图像是否经过篡改并对篡改区域进行粗略定位。

本发明的主要内容是利用水平匀速直线移动图像傅立叶变换幅度的带状调制特性，其降晰函数可描述为：

(1)

式中，d是降晰函数的长度(d＞1，d∈z)。它的傅立叶变换H(μ，v)是在线性运动方向有着类似

形状的sin c函数。当H(μ，v)＝0时，水平运动图像的傅立叶变换幅度|Y(μ，v)|也有最小值0，且最小值取值仅与μ有关，与v无关，表现出带状调制的外观。中间两条过零线之间的距离 $L=2\×\frac{L_0}{d},$ 图像尺寸L₀×L₀，即降晰函数参量d可

通过下式求得：

$d=\frac{2L_0}{L}---\left(2\right)$

并且理论线条数可通过linnuml＝d+1获得。当成像系统与目标之间相对运动速度不一致或非匀速运动时，降晰函数h(m，n)不为常数，则运动图像的傅立叶变换|Y(μ，v)|与μ，v均有关，带状调制特性破坏。

本发明在获取图像傅立叶变换幅值后进行消噪处理，提高算法对噪声的鲁棒性，以降低图像篡改认证的误判率。这部分消噪算法采用邻域行均值消噪算法：

$y(i,:)=\frac{1}{d}\underset{k=i}{\overset{\mathrm{mod}(i+d-1,L_0)}{\mathrm{\Σ}}}x(k,:),$ i＝1，2，Λ，L₀    (3)

其中x(i，j)为消噪前图像，y(i，j)为消噪后图像。

本发明所述的判断消噪效果图是否存在带状线条的检测过程是：将消噪效果图进行二值化后，检测第一行中值为0的列数n，再用扫描的方法判断图像各行中与n相邻±3列中是否存在0值。若存在，则判为存在带状线条，否则为不存在线条。

本发明与现有技术相比较，具有如下显而易见的突出实质性特点和显著优点：

本发明将运动图像的这种傅立叶变换特性与图像篡改认证相结合，判别过程无需任何原始图像或认证信息，在获得较低误判率的同时对噪声也有一定的鲁棒性，这是对传统图像认证方式的一种突破，是一种全盲的图像认证方法，具体优点体现如下：

①研究在缺乏数字水印或数字签名的认证消息且没有原始图像的“全盲”情况下，图像是否经过篡改，并对篡改区域进行粗略定位，这在国内外都还处于探索阶段；

②研究运动图像的傅立叶变换特性，并将其与图像篡改认证相结合，将复杂的篡改认证转化为简单的带状特性判别；

③由于该算法对噪声具有鲁棒性，因此它对不同运动图像都有较好的适用性，有很大的应用价值与前景。

附图说明

图1运动图像经过修改、移动和区域填充篡改判别计算程序框图。

图2非运动图像上填充运动图像块的篡改判别计算程序框图。

图3本发明方法运动图像中图像篡改认证实例仿真图。

图4本发明方法非运动图像中图像篡改认证实例仿真图。

图5本发明方法中反射对称方式示意图。

具体实施方式

实施例一：

本例基于傅立叶变换的全盲图像认证方法是对运动图像经过修改、移动和区域填充等篡改进行判别，参见图1，认证的具体步骤是：首先将要判别的图像进行二维傅立叶变换处理后取其幅值，然后将此图像的傅立叶变换幅度图按下式进行邻域行均值消噪获得消噪效果图，再将消

$y(i,:)=\frac{1}{d}\underset{k=i}{\overset{\mathrm{mod}(i+d-1,L_0)}{\mathrm{\Σ}}}x(k,:),$ i＝1，2，Λ，L₀

噪效果图进行二值化后，检测第一行中值为0的列数n，用扫描的方法判断图像各行中与n相邻±3列中是否存在0值。若存在，则判为存在带状线条，测出线条数linnum；否则为不存在线条。并根据 $d=\frac{2L_0}{L}$ 和linnuml＝d+1计算得理论线条数linnuml。若图中测得线条数为0或图中测得线条数linnum与理论线条数linnuml不等，则判别该运动图像经过篡改。

本例用于判别的过程图像显示见图3，其中图(a)为原始未篡改运动图像，(b)为其傅立叶变换幅度图，有明显的线状调制特性；图(c)为经过20×20像素篡改的图像，(d)为篡改图像的傅立叶变换幅度图，其线状调制特性得到明显破坏，判为篡改过图像。

实施例二：

本例基于傅立叶变换的全盲图像认证方法是对非运动图像上填充运动图像块的篡改进行判别，参见图2，认证的具体步骤是：将要判别的图像首先经过2×2分块处理，然后将每一子块以反射对称的方式延拓至原图像大小，求其傅立叶变换模值后按下式进行邻域行均值消噪获得

$y(i,:)=\frac{1}{d}\underset{k=i}{\overset{\mathrm{mod}(i+d-1,L_0)}{\mathrm{\Σ}}}x(k,:),$ i＝1，2，Λ，L₀

消噪效果图，再将消噪效果图进行二值化后，检测第一行中值为0的列数n，用扫描的方法判断图像各行中与n相邻±3列中是否存在0值。若存在，则判为存在带状线条，并记录块的位置；否则判为不存在线条。再对原始图像进一步4×4，Λ分块，并重复以上操作。若最终没有检测到有线条的块，则图像判为未篡改；若检测到有线条的块，则图像判为经过篡改，且所记录的块的区域及为篡改区域。这既实现了非运动图像上填充运动图像块的篡改判别，同时对篡改区域也进行了粗略定位。

本例用于判别的过程图像显示见图4，其中图(a)为原始未篡改的非运动图像，(b)为非运动图像上填充过运动图像块的图像；图(c)是对图(b)以4×4的形式进行分块、对称恢复，获得的傅立叶变换幅度图。幅度图在篡改区域有明显的线状调制特性。

图5示出本发明方法中反射对称方式。首先进行水平镜面对称，再进行一次垂直镜面对称。

Claims (5)

1.一种基于傅立叶变换的全盲图像认证方法，其特征在于利用运动图像的傅立叶变换模的带状调制特性，来判别图像是否经过篡改，具体实现步骤为：

对运动图像是否经过修改、移动和区域填充篡改的认证步骤：

1)对图像尺寸为L₀×L₀的图像y(m，n)进行二维傅立叶变换，L₀为图像的长度及宽度；

2)将傅立叶变换幅度图|Y(μ，v)|进行邻域行均值消噪后获得消噪效果图M(μ，v)；

3)判断消噪效果图M(μ，v)是否存在带状线条，若存在则测出线条数linnum；

4)通过比较测出的线条数linnum与由 $d=\frac{{2L}_0}{L}$ 和linnum1＝d+1确定的线条数linnum1是否一致，判断图像是否经过篡改；d为降晰函数的长度，L为中间两条过零线之间的距离；

对非运动图像上是否填充运动图像块篡改的认证步骤：

1)将L₀×L₀图像y(m，n)进行2×2分块；

2)将图像分块后每子块按反射对称方式延拓至原图像大小后，求其二维傅立叶变换模值|Y_i(μ，v)|；

3)对傅立叶变换模值|Y_i(μ，v)|进行邻域行均值消噪后获得消噪效果图M_i(μ，v)；

4)判断消噪效果图M_i(μ，v)是否存在带状线条，若存在则记录块的位置i；

5)再对L₀×L₀图像y(m，n)进行4×4分块，重复以上2)，3)，4)操作；

6)综合2×2，4×4分块情况，判断图像是否经过篡改并对篡改区域进行粗略定位。

2.根据权利要求1所述的基于傅立叶变换的全盲图像认证方法，其特征是，运动图像是指成像系统与目标之间有相对水平匀速直线移动的图像，在应用中如果线性移动在垂直方向，则进行类似地处理，即按上述的两种认证步骤进行处理；利用水平匀速直线移动图像傅立叶变换幅度的带状调制特性，其降晰函数描述为：

式中，d是降晰函数的长度，d＞1，d∈z。

3.根据权利要求1所述的基于傅立叶变换的全盲图像认证方法，其特征是，所述的进行邻域行均值消噪算法用下式表示：

$y(i,:)=\frac{1}{d}\underset{k=i}{\overset{\mathrm{mod}(i+d-1,L_0)}{\mathrm{\Σ}}}x(k,:),i=\mathrm{1,2},...,L_0$

其中x(i，j)为消噪前图像，y(i，j)为消噪后图像。

4.根据权利要求1所述的基于傅立叶变换的全盲图像认证方法，其特征是，所述的判断消噪效果图是否存在带状线条的检测过程是：将消噪效果图进行二值化后，检测第一行中值为0的列数n，再用扫描的方法判断图像各行中与n相邻±3列中是否存在0值，若存在，则判为存在带状线条，否则为不存在线条。

5.根据权利要求1所述的基于傅立叶变换的全盲图像认证方法，其特征是，图像尺寸L₀×L₀，所述的降晰函数的长度d与中间两条过零线之间的距离L满足：

$L=2\×\frac{L_0}{d}$

即降晰函数的长度d通过 $d=\frac{{2L}_0}{L}$ 求得，而线条数通过linnum1＝d+1获得。

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