CN106228557B - 基于二次jpeg压缩的图像篡改区域检测方法 - Google Patents

基于二次jpeg压缩的图像篡改区域检测方法 Download PDF

Info

Publication number
CN106228557B
CN106228557B CN201610595277.2A CN201610595277A CN106228557B CN 106228557 B CN106228557 B CN 106228557B CN 201610595277 A CN201610595277 A CN 201610595277A CN 106228557 B CN106228557 B CN 106228557B
Authority
CN
China
Prior art keywords
jpeg
probability graph
image
errors
quality factor
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Expired - Fee Related
Application number
CN201610595277.2A
Other languages
English (en)
Other versions
CN106228557A (zh
Inventor
尚凌辉
丁连涛
张兆生
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
ZHEJIANG ICARE VISION TECHNOLOGY Co Ltd
Original Assignee
ZHEJIANG ICARE VISION TECHNOLOGY Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by ZHEJIANG ICARE VISION TECHNOLOGY Co Ltd filed Critical ZHEJIANG ICARE VISION TECHNOLOGY Co Ltd
Priority to CN201610595277.2A priority Critical patent/CN106228557B/zh
Publication of CN106228557A publication Critical patent/CN106228557A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN106228557B publication Critical patent/CN106228557B/zh
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/0002Inspection of images, e.g. flaw detection
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20Special algorithmic details
    • G06T2207/20021Dividing image into blocks, subimages or windows
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20Special algorithmic details
    • G06T2207/20076Probabilistic image processing

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)

Abstract

本发明涉及一种基于二次JPEG压缩的图像篡改区域检测方法。本发明为了克服图像纹理平滑区域容易误检的问题,引入了一个纹理平滑区域掩膜,通过掩膜和JPEG误差生成篡改概率图,解决纹理平滑区域误检的问题。同时为了克服估计低质量图像的压缩质量因子不准确的问题,本发明不直接使用通过低质量图像的压缩质量因子重压缩得到的JPEG Ghosts特征,而是将多个压缩质量因子下的JPEG Ghosts特征转化成篡改概率图,并且选择多张显著的篡改概率图合并成一张篡改概率图。本发明鲁棒性强,误检低同时计算速度快。

Description

基于二次JPEG压缩的图像篡改区域检测方法
技术领域
本发明属于图像分析技术领域,涉及一种基于二次JPEG压缩的图像篡改区域检测方法。
背景技术
近年来,图像编辑软件的快速发展和普及,修改图像内容已经变得是一件很简单的事情。当篡改的图像被恶意使用,会带来一些问题。比如把它作为伪造的法律证据或者伪造的新闻图片。由于JPEG压缩格式图像的广泛使用,对于JPEG图像的篡改检测就显得特别有意义。
Hany Farid在《Exposing Digital Forgeries From JPEG Ghosts》中提出了一种检测两次JPEG压缩的JPEG Ghosts特征和使用这种特征检测图像篡改区域的方法。在将低质量图像插入到高质量图像篡改图像时,对合成图像以低质量图像的质量因子重新JPEG压缩,重压缩的图像与篡改图像差值称为JPEG误差,JPEG误差在篡改区域比图像其它区域的小。JPEG Ghosts特征是针对这种现象设计的。在检测时使用多个质量因子下的JPEG误差的局部极小值点估计低质量图像的质量因子。对篡改图像以低质量图像的质量因子重压缩,利用JPEG Ghosts特征,检测图像的篡改区域。此方法存在以下问题:(1)在高质量图像的质量因子较小时,使用多个质量因子的JPEG误差的局部极小值估计低质量图像的质量因子误差较大。(2)虽然针对容易产生误检的图像纹理平滑区域,在计算JPEG误差时做了均值平滑处理,但是当图像上出现很大的纹理平滑区域时,还是会产生误检,没有根本上解决这个问题。(3)用K-S(Kolmogorov–Smirnov)检验做两样本检验检测篡改区域的方法,算法耗时且检测精度较差。
《针对双重JPEG压缩图像的篡改检测及篡改定位方法》102957915A在检测图像转化的灰度图像上做处理,用k-means聚类的方法将图像分成两类,设计了一个度量标准度量两类的距离判断图像是否进行了篡改。《一种JPEG图像的篡改检测方法》1916958使用图像块的量化表检测JPEG图像篡改。《基于条件共生概率矩阵的移位JPEG双压缩篡改盲检测方法》102819842A使用条件共生概率矩阵检测移位的JPEG双压缩篡改检测。《基于DCT统计特征的JPEG图像区域复制篡改盲检测方法》103345758A使用DCT统计特征检测JPEG图像区域复制。《一种对JPEG图像的像素块分类方法及基于此的图像篡改检测和被篡改区域定位方法》102521606A使用JPEG图像的AC系数带的首位数分布概率检测JPEG双压缩图像篡改。《基于统计学判断的双重压缩JPEG图象篡改盲检测方法》使用DCT系数直方图计算子块篡改概率。以上方法的缺点主要是1)误检较多,特别是在综合多种方法的图像篡改鉴定系统中,单个方法的误检多对整体的影响很大。2)速度慢,在定位篡改区域时使用的算法计算复杂度高,有时为了权衡计算时间不得不牺牲算法精度。
发明内容
本发明为了克服图像纹理平滑区域容易误检的问题,引入了一个纹理平滑区域掩膜,通过掩膜和JPEG误差生成篡改概率图,解决纹理平滑区域误检的问题。同时为了克服估计低质量图像的压缩质量因子不准确的问题,本方法不直接使用通过低质量图像的压缩质量因子重压缩得到的JPEG Ghosts特征,而是将多个压缩质量因子下的JPEG Ghosts特征转化成篡改概率图,并且选择多张显著的篡改概率图合并成一张篡改概率图。
本发明方法包括以下步骤:
步骤1、获取输入的图像的JPEG压缩质量因子Q2和量化表。
步骤2、计算图像纹理光滑区域掩膜m,具体是:
步骤2.1、将图像划分成多个子块,子块大小为b×b;
步骤2.2、计算子块内像素的归一化方差var。
步骤2.3、根据公式计算掩膜m
m(i,j)表示块坐标为(i,j)的掩膜值,var是归一化方差,t1是一个经验阈值。
步骤3、计算篡改概率图,具体是:
步骤3.1、使用输入图像的量化表,计算多个压缩质量因子的JPEG误差
表示压缩质量因子为Qk,块坐标为(i,j)的JPEG误差。l是输入图像的通道序号。n、m是输入图像的坐标,I(n,m,l)是输入图像,是使用压缩质量因子Qk对输入图像重压缩得到的图像。
步骤3.2、JPEG误差归一化
表示归一化的JPEG误差,表示压缩质量因子为Qk的JPEG误差的最小值,表示压缩质量因子为Qk的JPEG误差的最大值。
步骤3.3、JPEG误差乘以纹理光滑区域掩膜,生成篡改概率图
表示压缩质量因子为Qk,块坐标为(i,j)的篡改概率。
步骤4、用户从多张篡改概率图中选择多张显著的篡改概率图,对应的压缩质量因子组成集合A。
步骤5、多张篡改概率图加权累加,合并成一张篡改概率图
p(i,j)表示块坐标为(i,j)的篡改概率。表示压缩质量因子为Qk的篡改概率图的归一化权重。
步骤6、用统计得到的阈值t2分割篡改概率图p得到篡改区域分割图。使用统计的阈值分割避免了当区域篡改概率不显著时的误检。
步骤7、输出篡改概率图和篡改区域分割图。
本发明的有益效果:
1、检测图像纹理平滑区域,生成一个纹理平滑区域掩膜,通过掩膜和JPEG误差生成篡改概率图,解决纹理平滑区域误检的问题。
2、当重压缩质量因子与低质量图像的质量因子两个值的差较小时,获取的JPEGGhosts特征也有很强的检测篡改区域的能力。此处将显著的多张篡改概率图合成一张篡改概率图,提高了方法鲁棒性,降低误检。
3、通过统计,得到篡改区域概率图的阈值,分割出篡改区域,误检很少,计算速度快。
附图说明
图1为本发明方法流程图。
具体实施方式
以下结合实施例和附图1对本发明作进一步说明:
1、获取输入的图像的JPEG压缩质量因子Q2和量化表,可以通过libjpeg库获取。
2、计算图像纹理光滑区域掩膜m,纹理光滑取值置为0,其他区域置为1,具体如下:
2.1、将图像划分成多个子块,子块大小为b×b,当前例使用b=16。
2.2、计算子块内像素的归一化方差var。
2.3、根据公式计算掩膜m。
m(i,j)表示块坐标为(i,j)的掩膜值,var是归一化方差,t1是一个经验阈值,t1=10。
3、计算篡改概率图,具体是:
3.1、使用输入图像的量化表,计算属于[30,Q2-1]集合内的各个压缩质量因子的JPEG误差:
表示压缩质量因子为Qk∈[30,Q2-1],块坐标为(i,j)的JPEG误差,l是输入图像的通道序号,n、m是输入图像的坐标,I(n,m,l)是输入图像,是使用压缩质量因子Qk对输入图像重压缩得到的图像
3.2、JPEG误差归一化:
表示归一化的JPEG误差,表示压缩质量因子为Qk的JPEG误差的最小值,表示压缩质量因子为Qk的JPEG误差的最大值。
3.3、JPEG误差乘以纹理光滑区域掩膜,生成篡改概率图:
表示压缩质量因子为Qk∈[30,Q2-1],块坐标为(i,j)的篡改概率。
4、用户从质量因子为Qk∈[30,Q2-1]的多张篡改概率图中选择多张显著篡改概率图,即除了纹理平滑区域,存在某个区域的概率明显低于附近区域的概率,对应的质量因子组成集合A,A可以是空集。显然集合A是集合[30,Q2-1]的子集。
5、多张篡改概率图加权累加,合并成一张篡改概率图:
p(i,j)表示块坐标为(i,j)的篡改概率。表示压缩质量因子为Qk的篡改概率图的归一化权重。
6、使用篡改概率图计算篡改区域分割图,具体是:
6.1、用统计得到的阈值t2=0.63,阈值分割篡改概率图p得到篡改区域分割图。使用统计的阈值分割避免了当区域篡改概率不显著时的误检。
6.2、对篡改区域分割图做后处理,先做膨胀操作,再做腐蚀操作,得到最终的篡改区域分割图。
7、输出篡改概率图和篡改区域分割图。
以上所述,仅为本发明的较佳实施例而已,并非用于限定本发明的保护范围,应带理解,本发明并不限于这里所描述的实现方案,这些实现方案描述的目的在于帮助本领域中的技术人员实践本发明。

Claims (2)

1.基于二次JPEG压缩的图像篡改区域检测方法,其特征在于该方法包括以下步骤:
步骤1、获取输入的图像的JPEG二次压缩质量因子Q2和量化表;
步骤2、计算图像纹理光滑区域掩膜m,具体是:
步骤2.1、将图像划分成多个子块,子块大小为b×b;
步骤2.2、计算子块内像素的归一化方差var;
步骤2.3、根据公式计算掩膜m
m(i,j)表示块坐标为(i,j)的掩膜值,var是归一化方差,t1是经验阈值;
步骤3、计算篡改概率图,具体是:
步骤3.1、使用输入图像的量化表,计算多个压缩质量因子的JPEG误差:
表示压缩质量因子为Qk、块坐标为(i,j)的JPEG误差,l是输入图像的通道序号,n、m是输入图像的坐标,I(n,m,l)是输入图像,是使用压缩质量因子Qk对输入图像重压缩得到的图像;
步骤3.2、JPEG误差归一化
表示归一化的JPEG误差,表示压缩质量因子为Qk的JPEG误差的最小值,表示压缩质量因子为Qk的JPEG误差的最大值;
步骤3.3、JPEG误差乘以纹理光滑区域掩膜,生成篡改概率图:
表示压缩质量因子为Qk、块坐标为(i,j)的篡改概率;
步骤4、用户从多张篡改概率图中选择多张显著的篡改概率图,对应的压缩质量因子组成集合A;
步骤5、多张篡改概率图加权累加,合并成一张篡改概率图:
p(i,j)表示块坐标为(i,j)的篡改概率,表示压缩质量因子为Qk的篡改概率图的归一化权重;
步骤6、用统计得到的阈值t2分割篡改概率图p得到篡改区域分割图;
步骤7、输出篡改概率图和篡改区域分割图。
2.根据权利要求1所述的基于二次JPEG压缩的图像篡改区域检测方法,其特征在于:步骤6中的篡改区域分割图还需要先做膨胀操作,再做腐蚀操作,得到最终的篡改区域分割图。
CN201610595277.2A 2016-07-26 2016-07-26 基于二次jpeg压缩的图像篡改区域检测方法 Expired - Fee Related CN106228557B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610595277.2A CN106228557B (zh) 2016-07-26 2016-07-26 基于二次jpeg压缩的图像篡改区域检测方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610595277.2A CN106228557B (zh) 2016-07-26 2016-07-26 基于二次jpeg压缩的图像篡改区域检测方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN106228557A CN106228557A (zh) 2016-12-14
CN106228557B true CN106228557B (zh) 2018-11-02

Family

ID=57533027

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201610595277.2A Expired - Fee Related CN106228557B (zh) 2016-07-26 2016-07-26 基于二次jpeg压缩的图像篡改区域检测方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN106228557B (zh)

Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109672891B (zh) * 2018-12-25 2021-03-30 哈尔滨工业大学 Jpeg图像的无损二次压缩方法
CN110895811B (zh) * 2019-11-05 2023-05-09 泰康保险集团股份有限公司 一种图像篡改检测方法和装置
CN111080628B (zh) * 2019-12-20 2023-06-20 湖南大学 图像篡改检测方法、装置、计算机设备和存储介质
CN112614116B (zh) * 2020-12-28 2022-06-28 厦门市美亚柏科信息股份有限公司 一种用于数字图像的篡改检测方法和系统
CN112801960B (zh) * 2021-01-18 2024-04-09 杭州网易智企科技有限公司 图像处理方法及装置、存储介质、电子设备
CN115834895B (zh) * 2023-02-22 2023-12-15 上海每时每刻文化传播有限公司 用于无人机的数据高效压缩存储方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102013101A (zh) * 2010-11-27 2011-04-13 上海大学 一种经过模糊后处理的置换篡改图像盲检测方法
CN102957915A (zh) * 2012-11-15 2013-03-06 西安理工大学 针对双重jpeg压缩图像的篡改检测及篡改定位方法
CN103839083A (zh) * 2014-02-25 2014-06-04 中山大学 一种jpeg图片量化表篡改的检测方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102013101A (zh) * 2010-11-27 2011-04-13 上海大学 一种经过模糊后处理的置换篡改图像盲检测方法
CN102957915A (zh) * 2012-11-15 2013-03-06 西安理工大学 针对双重jpeg压缩图像的篡改检测及篡改定位方法
CN103839083A (zh) * 2014-02-25 2014-06-04 中山大学 一种jpeg图片量化表篡改的检测方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Exposing Digital Forgeries From JPEG Ghosts;Hany Farid;《IEEE TRANSACTIONS ON INFORMATION FORENSICS AND SECURITY》;20090331;第4卷(第1期);第154-260页 *
多重JPEG压缩图像的压缩痕迹检测;韩洪立等;《应用科学学报》;20141130;第32卷(第6期);第596-604页 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN106228557A (zh) 2016-12-14

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN106228557B (zh) 基于二次jpeg压缩的图像篡改区域检测方法
US9824294B2 (en) Saliency information acquisition device and saliency information acquisition method
Lu et al. Selection of image features for steganalysis based on the Fisher criterion
CN102509118B (zh) 一种监控视频检索方法
CN102226920B (zh) 抗裁剪的jpeg图像压缩历史及合成篡改检测方法
CN109800698A (zh) 基于深度网络的图标检测方法
CN110136198B (zh) 图像处理方法及其装置、设备和存储介质
CN109919002B (zh) 黄色禁停线识别方法、装置、计算机设备及存储介质
CN103778436B (zh) 一种基于图像处理的行人姿态检测方法
CN110175591B (zh) 一种获取视频相似度的方法及系统
KR20130098769A (ko) 확장성을 고려한 특징 기술자 생성 및 특징 기술자를 이용한 정합 장치 및 방법
CN103714122A (zh) 一种基于局部分块二进制编码特征的图像检索方法
CN103985130A (zh) 一种针对复杂纹理图像的图像显著性分析方法
CN111160107B (zh) 一种基于特征匹配的动态区域检测方法
CN101655912B (zh) 小波变换的计算机生成图像与自然图像的检测方法
CN107358621B (zh) 对象跟踪方法及装置
CN109544614B (zh) 一种基于图像低频信息相似度的匹配图像对识别的方法
CN109583341B (zh) 对包含人像的图像的多人骨骼关键点检测方法及装置
CN116797510A (zh) 图像处理方法、装置、计算机设备和存储介质
JP5027201B2 (ja) テロップ文字領域検出方法,テロップ文字領域検出装置およびテロップ文字領域検出プログラム
CN105913064A (zh) 一种图像视觉显著性检测拟合优化方法
Xu et al. Low complexity image quality measures for dietary assessment using mobile devices
CN108010076B (zh) 一种面向密集工业棒材图像检测的端面外观建模方法
CN103679170B (zh) 一种基于局部特征的显著区域检测方法
CN106296688B (zh) 基于全局估计的影像模糊检测方法及系统

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
PE01 Entry into force of the registration of the contract for pledge of patent right
PE01 Entry into force of the registration of the contract for pledge of patent right

Denomination of invention: Image tampering region detection method based on secondary JPEG compression

Effective date of registration: 20190821

Granted publication date: 20181102

Pledgee: Hangzhou Yuhang Small and Medium-sized Enterprise Transfer Service Co.,Ltd.

Pledgor: ZHEJIANG ICARE VISION TECHNOLOGY Co.,Ltd.

Registration number: Y2019330000020

CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee

Granted publication date: 20181102