CN106488250B - 一种估计jpeg双重压缩图像首压量化步长的方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种估计JPEG双重压缩图像首压量化步长的方法和装置，以提高对JPEG双重压缩图像首压量化步长的估计的准确率。该方法包括：提取待估计JPEG双重压缩图像任一频率f_i,j对应的基本特征C_i,j；结合反取证技术，提取所述任一频率f_i,j对应的辅助特征C′_i,j；串联基本特征C_i,j以及基本特征C_i,j与辅助特征C′_i,j的差值C_i,j－C′_i,j获取组合特征；将所述待估计JPEG双重压缩图像的所有组合特征输入首压量化步长估计器，获得待估计JPEG双重压缩图像的首压量化步长的估计值。相对于现有技术，本发明提供的技术方案在检测JPEG图像是否被篡改时对判别信息的利用率更高，有利于获得更高的检测精度。

Description

一种估计JPEG双重压缩图像首压量化步长的方法和装置

技术领域

本发明属于图像处理领域，尤其涉及一种估计JPEG双重压缩图像首压量化步长的方法和装置。

背景技术

随着图像编辑软件的广泛使用，网络中充斥着越来越多的篡改图像。联合图像专家组(Joint Photographic Experts Group，JPEG)是最为常用的图像压缩标准之一，因此，针对JPEG图像的篡改检测引起了人们的关注。对JPEG双重压缩的检测和压缩参数的估计，例如，对JPEG双重压缩图像首压量化步长的估计是当前分析JPEG图像篡改历史的重要手段之一，其依据是基于以下场景或者事实，即：一幅JPEG图像(假设为图像A)的某个局部被裁剪拼接到另一幅未经压缩的图像(假设为图像B)后，为便于上传至互联网(Internet)，会将拼接后的图像再次保存为JPEG图像(假设为图像C)。图像C的某个局部即图像A的某个局部实际上经历了两次JPEG压缩，而其他局部只经历了一次JPEG压缩。通过检测图像C不同局部首次压缩的压缩参数例如量化步长，根据检测出的这些不同局部的压缩参数是否一致可推断该图像C是否由图像A的某个局部裁剪拼接至图像B而成，例如，若图像C不同局部首次压缩的量化步长不一致，则说明图像C是经其他图像篡改过来的。

现有技术提供的一种估计JPEG双重压缩图像首压量化步长的方法是，利用JPEG双重压缩图像的离散余弦变换(Discrete Cosine Transform，DCT)系数满足一定分布的特性来进行，具体地，根据DCT系数分布模式随前后两次压缩量化步长的变化而变化的特性，提取前9个AC频率的DCT系数的分布即统计直方图作为特征，并训练支持向量机(SupportVector Machine，SVM)多类分类器来估计首压量化步长即首次压缩的量化步长。

由于JPEG图像压缩是有损压缩，当JPEG图像的第二次压缩的压缩强度增大，损失的信息增多，对JPEG图像的第一次压缩的掩盖作用也较强，从而增加了检测的难度。换言之，上述现有技术提供的方法不足之处在于当JPEG图像第二次压缩的压缩强度较大时，DCT系数分布反映量化步长变化的能力较弱，因此，在待估计的量化步长较大时，首压量化步长估计的准确率变低。

发明内容

本发明的目的在于提供一种估计JPEG双重压缩图像首压量化步长的方法和装置，以提高对JPEG双重压缩图像首压量化步长的估计的准确率。

本发明是这样实现的，一种估计JPEG双重压缩图像首压量化步长的方法，所述方法包括：

通过对待估计JPEG双重压缩图像中离散余弦变换DCT系数直方图的统计，提取所述待估计JPEG双重压缩图像任一频率f_i,j对应的基本特征C_i,j；

通过对所述待估计JPEG双重压缩图像中离散余弦变换DCT系数直方图的统计并结合反取证技术，提取所述待估计JPEG双重压缩图像任一频率f_i,j对应的辅助特征C′_i,j，所述辅助特征C′_i,j为与所述基本特征C_i,j维度相同的向量；

串联所述基本特征C_i,j以及所述基本特征C_i,j与所述辅助特征C′_i,j的差值C_i,j－C′_i,j，获取组合特征[C_i,j，C_i,j－C′_i,j]；

将所述待估计JPEG双重压缩图像的所有所述组合特征[C_i,j，C_i,j－C′_i,j]输入首压量化步长估计器，获得所述待估计JPEG双重压缩图像的首压量化步长的估计值。

本发明的另一目的在于提供一种估计JPEG双重压缩图像首压量化步长的装置，所述装置包括：

基本特征提取模块，用于通过对待估计JPEG双重压缩图像中离散余弦变换DCT系数直方图的统计，提取所述待估计JPEG双重压缩图像任一频率f_i,j对应的基本特征C_i,j；

辅助特征提取模块，用于通过对所述待估计JPEG双重压缩图像中离散余弦变换DCT系数直方图的统计并结合反取证技术，提取所述待估计JPEG双重压缩图像任一频率f_i,j对应的辅助特征C′_i,j，所述辅助特征C′_i,j为与所述基本特征C_i,j维度相同的向量；

组合特征获取模块，用于串联所述基本特征C_i,j以及所述基本特征C_i,j与所述辅助特征C′_i,j的差值C_i,j－C′_i,j，获取组合特征[C_i,j，C_i,j－C′_i,j]；

估计值获取模块，用于将所述待估计JPEG双重压缩图像的所有所述组合特征[C_i,j，C_i,j－C′_i,j]输入首压量化步长估计器，获得所述待估计JPEG双重压缩图像的首压量化步长的估计值。

从上述本发明提供的技术方案可知，一方面，通过提取待估计JPEG双重压缩图像任一频率f_i,j对应的基本特征C_i,j，即利用DCT系数分布自身及其傅里叶变换系数的信息估计首压量化步长，相对于现有技术，在检测JPEG图像是否被篡改时对判别信息的利用率更高，有利于获得更高的检测精度；另一方面，结合反取证技术提取待估计JPEG双重压缩图像任一频率f_i,j对应的辅助特征C′_i,j，即，通过JPEG图像反取证方法获取其参考图像，并在这些参考图像上相应地提取其DCT系数分布及其傅立叶变换系数作为辅助特征，进一步显著提高了JPEG双重压缩图像首压量化步长的估计的准确率。

附图说明

图1是本发明实施例一提供的估计JPEG双重压缩图像首压量化步长的方法的实现流程示意图；

图2是本发明实施例二提供的对64个频率中任意一个频率对应的DCT系数绝对值的分布进行统计时获取的该任意一个频率对应的直方图示意图；

图3是本发明实施例三提供的估计JPEG双重压缩图像首压量化步长的装置的结构示意图；

图4是本发明实施例四提供的估计JPEG双重压缩图像首压量化步长的装置的结构示意图图；

图5是本发明实施例五提供的估计JPEG双重压缩图像首压量化步长的装置的结构示意图；

图6-a是本发明实施例六提供的估计JPEG双重压缩图像首压量化步长的装置的结构示意图；

图6-b是本发明实施例七提供的估计JPEG双重压缩图像首压量化步长的装置的结构示意图；

图6-c是本发明实施例八提供的估计JPEG双重压缩图像首压量化步长的装置的结构示意图；

图7-a是本发明实施例九提供的估计JPEG双重压缩图像首压量化步长的装置的结构示意图；

图7-b是本发明实施例十提供的估计JPEG双重压缩图像首压量化步长的装置的结构示意图；

图7-c是本发明实施例十一提供的估计JPEG双重压缩图像首压量化步长的装置的结构示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明实施例提供一种估计JPEG双重压缩图像首压量化步长的方法，所述方法包括：通过对待估计JPEG双重压缩图像中离散余弦变换DCT系数直方图的统计，提取所述待估计JPEG双重压缩图像任一频率f_i,j对应的基本特征C_i,j；通过对所述待估计JPEG双重压缩图像中离散余弦变换DCT系数直方图的统计并结合反取证技术，提取所述待估计JPEG双重压缩图像任一频率f_i,j对应的辅助特征C′_i,j，所述辅助特征C′_i,j为与所述基本特征C_i,j维度相同的向量；串联所述基本特征C_i,j以及所述基本特征C_i,j与所述辅助特征C′_i,j的差值C_i,j－C′_i,j，获取组合特征[C_i,j，C_i,j－C′_i,j]；将所述待估计JPEG双重压缩图像的所有所述组合特征[C_i,j，C_i,j－C′_i,j]输入首压量化步长估计器，获得所述待估计JPEG双重压缩图像的首压量化步长的估计值。本发明实施例还提供相应的估计JPEG双重压缩图像首压量化步长的装置。以下分别进行详细说明。

请参阅附图1，是本发明实施例一提供的估计JPEG双重压缩图像首压量化步长的方法的实现流程，主要包括以下步骤S101至步骤S104：

S101，通过对待估计JPEG双重压缩图像中离散余弦变换DCT系数直方图的统计，提取所述待估计JPEG双重压缩图像任一频率f_i,j对应的基本特征C_i,j。

在本发明实施例中，JPEG双重压缩图像指的是经过两次压缩的JPEG图像，待估计JPEG双重压缩图像是指经过两次压缩并且需要估计其被首次压缩过程中量化时所采用的量化步长的JPEG图像。

作为本发明一个实施例，通过对待估计JPEG双重压缩图像中离散余弦变换DCT系数直方图的统计，提取所述待估计JPEG双重压缩图像任一频率f_i,j对应的基本特征C_i,j可通过如下步骤S1011至S1015实现：

S1011，读取待估计JPEG双重压缩图像中每个8×8分辨率子块的64个频率对应的DCT系数。

在本发明实施例中，可以按照8×8分辨率即8×8像素点的大小来对待估计JPEG双重压缩图像进行分块，这样，每个子块包含64个像素点，64个像素点分别对应64个频率。待估计JPEG双重压缩图像的离散余弦变换(Discrete Cosine Transform，DCT)系数矩阵就是由这64个频率对应的DCT系数构成。至于每个频率对应多少个DCT系数，这是由待估计JPEG双重压缩图像被分为多少个8×8像素点大小的子块决定的，具体地，每个频率对应的DCT系数的个数与待估计JPEG双重压缩图像被分为8×8像素点大小的子块的个数相同。例如，若待估计JPEG双重压缩图像被分为32个8×8像素点大小的子块，则每个频率就对应有32个DCT系数。

在本发明实施例中，待估计JPEG双重压缩图像的DCT系数矩阵可以文件的形式被保存，在提取所述待估计JPEG双重压缩图像任一频率f_i,j对应的基本特征C_i,j之前，首先可从这些文件中对每个8×8分辨率子块的64个频率对应的DCT系数进行读取。

S1012，统计64个频率每个频率对应的DCT系数绝对值的分布，获取所述64个频率对应的64个直方图。

如前所述，当待估计JPEG双重压缩图像被分成多个8×8像素点大小的子块时，每个频率对应的DCT系数会有多个。在本发明实施例中，当对64个频率中任意一个频率对应的DCT系数绝对值的分布进行统计时，可获取该任意一个频率对应的直方图；当对64个频率每个频率对应的DCT系数绝对值的分布进行统计时，可获取所述64个频率对应的64个直方图，即，一个频率对应一个直方图，64个频率对应着64个直方图。

以64个频率的任一频率f_i,j对应的DCT系数为{0，1，0，—15，3，—1，9，—3，6，—13，0，8，3，10，8，0，13，10，0，—9，0，—4，13，8，0，—6，1，10，6，—4，8，0，15，16，0，—12，4，—4，—9，—13，7，—10，0，7，0，15，12，0}为例，这些DCT系数绝对值为{0，1，0，15，3，1，9，3，6，13，0，8，3，10，8，0，13，10，0，9，0，4，13，8，0，6，1，10，6，4，8，0，15，16，0，12，4，4，9，13，7，10，0，7，0，15，12，0}，当对频率f_i,j对应的这些DCT系数绝对值的分布进行统计时可获知：“0”出现了12次，“1”出现了3次，“2”出现了0次，“3”出现了3次，“4”出现了4次，“5”出现了0次，“6”出现了3次，“7”出现了2次，“8”出现了4次，“9”出现了3次，“10”出现了4次，“11”出现了0次，“12”出现了2次，“13”出现了4次，“14”出现了0次，“15”出现了3次，“16”出现了1次，对应的直方图描述的就是“0”、“1”、“2”、“3”、“4”、“5”、“6”、“7”、“8”、“9”、“10”、“11”、“12”、“13”、“14”、“15”和“16”出现的频次，如附图2所示。

需要说明的是，在本发明实施例中，任一频率f_i,j的下标i、j分别表示待估计JPEG双重压缩图像的DCT系数矩阵的第i行、第j列，频率f_i,j表示DCT系数矩阵第i行、第j列的DCT系数所对应的频率。

S1013，截取64个直方图中任一频率f_i,j对应的直方图中L个竖条，得到所述任一频率f_i,j对应的向量G_i,j，其中，向量G_i,j为L维向量。

在本发明实施例中，直方图的一个竖条(bin)表示被统计对象的出现频次，当截取直方图中L个竖条后，得到的向量G_i,j是由这些频次构成元素的L维向量，例如，若截取附图2示例的直方图中前10个竖条即DCT系数绝对值为“0”、“1”、“2”、“3”、“4”、“5”、“6”、“7”、“8”和“9”对应的竖条，则所述任一频率f_i,j对应的向量G_i,j＝{12，3，0，3，4，0，3，2，4，3}。最后对所述向量G_i,j进行归一化处理，即将G_i,j除以G_i,j所有元素的和，为{12/34，3/34，0，3/34，4/34，0，3/34，2/34，4/34，3/34}。

此处需要说明的是，在截取64个直方图中任一频率f_i,j对应的直方图中L个竖条时，L值既不能过小，也不能过大。这是因为，若L值取得过小，最后得到的待估计JPEG双重压缩图像的首压量化步长的估计值的准确性较低，若L值取得过大，虽然最后得到的待估计JPEG双重压缩图像的首压量化步长的估计值的准确性相对L值取得较小时要高，但会增加后续训练支持向量机(Support Vector Machine，SVM)时的训练难度。因此，对L的取值应该综合各方面的实际因素或要求考虑，例如，根据实际经验，在本发明中，将L的值取为16比较合适。

S1014，对向量G_i,j进行傅里叶变换，得到任一频率f_i,j对应的傅里叶变换特征向量F_i,j，其中，傅里叶变换特征向量F_i,j的维度与向量G_i,j的维度相同。

在本发明实施例中，对向量G_i,j进行傅里叶变换以得到任一频率f_i,j对应的傅里叶变换特征向量F_i,j，可以采用公知技术实现，此处不做赘述。

S1014，串联向量G_i,j和傅里叶变换特征向量F_i,j，串联的结果[G_i,j，F_i,j]为待估计JPEG双重压缩图像任一频率f_i,j对应的基本特征C_i,j。

显然，若G_i,j或F_i,j是L维的向量，则此处得到的待估计JPEG双重压缩图像任一频率f_i,j对应的基本特征C_i,j是2L维的向量，例如，当L取值为16时，基本特征C_i,j是维度为16的向量。

S102，通过对待估计JPEG双重压缩图像中离散余弦变换DCT系数直方图的统计并结合反取证技术，提取所述待估计JPEG双重压缩图像任一频率f_i,j对应的辅助特征C′_i,j，所述辅助特征C′_i,j为与所述基本特征C_i,j维度相同的向量。

作为本发明一个实施例，可以通过如下步骤S1021至S1026实现：

S1021，以反取证技术获取待估计JPEG双重压缩图像的参考图像。

在本发明实施例中，所谓反取证技术，是指通过对JPEG图像的量化DCT系数加上噪声抖动，使其DCT系数分布尽可能地恢复到未经JPEG压缩时的状态。对JPEG图像的DCT系数分布按照下列公式加入噪声分布之后，即可将DCT系数的分布恢复到压缩前的状态：

Z＝Y+N,

Y代表JPEG压缩图像的DCT系数分布，N表示根据Y而加入的噪声分布，Z表示最后得到的JPEG反取证DCT系数分布，也就是待估计JPEG双重压缩图像的参考图像的DCT系数分布，式中γ为通过DCT系数得到的观察值，c₀和c₁为根据量化步长与DCT系数求得的概率因子，上述各个式子中Q_i,j为对应(i,j)位置的DCT系数。

S1022，读取经步骤S1021获取的参考图像中每个8×8分辨率子块的64个频率对应的DCT系数。

步骤S1022的实现过程与前述实施例的步骤S1011类似，区别在于此处读取的是参考图像中每个8×8分辨率子块的64个频率对应的DCT系数。

S1023，统计64个频率每个频率对应的DCT系数绝对值的分布，获取所述64个频率对应的64个直方图。

步骤S1023的实现过程与前述实施例的步骤S1012类似，区别在于此处的64个频率是参考图像的64个频率。

S1024，截取64个直方图中任一频率f_i,j对应的直方图中L个竖条，得到所述任一频率f_i,j对应的向量G′_i,j，其中，向量G′_i,j为L维向量。

步骤S1024的实现过程与前述实施例的步骤S1013类似，区别在于此处的直方图是由参考图像得到。

S1025，串联所述向量G′_i,j和傅里叶变换特征向量F′_i,j，所述串联的结果[G′_i,j，F′_i,j]为所述待估计JPEG双重压缩图像任一频率f_i,j对应的辅助特征C′_i,j。

S103，串联所述基本特征C_i,j以及所述基本特征C_i,j与所述辅助特征C′_i,j的差值C_i,j－C′_i,j，获取组合特征[C_i,j，C_i,j－C′_i,j]。

S104，将待估计JPEG双重压缩图像的所有组合特征[C_i,j，C_i,j－C′_i,j]输入首压量化步长估计器，获得所述待估计JPEG双重压缩图像的首压量化步长的估计值。

步骤S101至S103得到的是待估计JPEG双重压缩图像任一频率f_i,j对应的组合特征[C_i,j，C_i,j－C′_i,j]，按照步骤S101至S103类似的方式取得待估计JPEG双重压缩图像每一频率对应的组合特征后，即可得到待估计JPEG双重压缩图像的所有组合特征，输入首压量化步长估计器后即可获得所述待估计JPEG双重压缩图像的首压量化步长的估计值。

在本发明实施例中，首压量化步长估计器用于对JPEG双重压缩图像首次压缩时的量化步长进行估计，可以在提取待估计JPEG双重压缩图像任一频率f_i,j对应的基本特征C_i,j之前构建完成。作为本发明一个实施例，构建首压量化步长估计器可以通过如下步骤S1041至步骤S1043来实现：

S1041，对由未压缩图像构成的训练图像库中的每幅未压缩图像，以第一量化步长首次量化任一频率f_i,j对应的DCT系数并反量化经过所述首次量化的DCT系数，再以第二量化步长量化经过所述反量化的DCT系数。

S1042，对经过首次量化、反量化和第二次量化的DCT系数，采用与前述实施例步骤S1011至S1014提取待估计JPEG双重压缩图像任一频率f_i,j对应的基本特征C_i,j和辅助特征C′_i,j相同的方式，提取训练图像库中未压缩图像任一频率f_i,j对应的训练组合特征

此处提取训练图像库中未压缩图像任一频率f_i,j对应的训练组合特征其方式与前述实施例步骤S1011至S1014提取待估计JPEG双重压缩图像任一频率f_i,j对应的基本特征C_i,j和辅助特征C′_i,j的方式基本相同，区别在于此处提取的是训练图像库中未压缩图像任一频率f_i,j对应的训练组合特征不做赘述。

S1043，以经步骤S1042得到的任一频率f_i,j对应的训练组合特征作为支持向量机(Support Vector Machine，SVM)的训练特征，并以所述第一量化步长作为所述组合特征的训练类标，训练SVM以得到所述任一频率f_i,j对应的首压量化步长估计器。

显然，当64个频率每一频率对应的训练组合特征作为SVM的训练特征训练SVM，就可以得到64个对应的首压量化步长估计器。

从上述附图1示例的估计JPEG双重压缩图像首压量化步长的方法可知，一方面，通过提取待估计JPEG双重压缩图像任一频率f_i,j对应的基本特征C_i,j，即利用DCT系数分布自身及其傅里叶变换系数的信息估计首压量化步长，相对于现有技术，在检测JPEG图像是否被篡改时对判别信息的利用率更高，有利于获得更高的检测精度；另一方面，结合反取证技术提取待估计JPEG双重压缩图像任一频率f_i,j对应的辅助特征C′_i,j，即，通过JPEG图像反取证方法获取其参考图像，并在这些参考图像上相应地提取其DCT系数分布及其傅立叶变换系数作为辅助特征，进一步显著提高了JPEG双重压缩图像首压量化步长的估计的准确率。

请参阅附图3，是本发明实施例三提供的估计JPEG双重压缩图像首压量化步长的装置可以是附图1示例的估计JPEG双重压缩图像首压量化步长的方法的执行主体。为了便于说明，附图3仅示出了与本发明实施例相关的部分。附图3示例的估计JPEG双重压缩图像首压量化步长的装置主要包括基本特征提取模块301、辅助特征提取模块302、组合特征获取模块303和估计值获取模块304，各功能模块详细说明如下：

基本特征提取模块301，用于通过对待估计JPEG双重压缩图像中离散余弦变换DCT系数直方图的统计，提取所述待估计JPEG双重压缩图像任一频率f_i,j对应的基本特征C_i,j；

辅助特征提取模块302，用于通过对待估计JPEG双重压缩图像中离散余弦变换DCT系数直方图的统计并结合反取证技术，提取待估计JPEG双重压缩图像任一频率f_i,j对应的辅助特征C′_i,j，其中，辅助特征C′_i,j为与基本特征提取模块301提取的基本特征C_i,j维度相同的向量；

组合特征获取模块303，用于串联基本特征C_i,j以及基本特征C_i,j与辅助特征C′_i,j的差值C_i,j－C′_i,j，获取组合特征[C_i,j，C_i,j－C′_i,j]；

估计值获取模块304，用于将待估计JPEG双重压缩图像的所有组合特征[C_i,j，C_i,j－C′_i,j]输入首压量化步长估计器，获得待估计JPEG双重压缩图像的首压量化步长的估计值。

需要说明的是，以上附图3示例的估计JPEG双重压缩图像首压量化步长的装置的实施方式中，各功能模块的划分仅是举例说明，实际应用中可以根据需要，例如相应硬件的配置要求或者软件的实现的便利考虑，而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将所述估计JPEG双重压缩图像首压量化步长的装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。而且，实际应用中，本实施例中的相应的功能模块可以是由相应的硬件实现，也可以由相应的硬件执行相应的软件完成，例如，前述的基本特征提取模块，可以是具有执行前述通过对待估计JPEG双重压缩图像中离散余弦变换DCT系数直方图的统计，提取所述待估计JPEG双重压缩图像任一频率f_i,j对应的基本特征C_i,j的硬件，例如基本特征提取器，也可以是能够执行相应计算机程序从而完成前述功能的一般处理器或者其他硬件设备；再如前述的辅助特征提取模块，可以是通过对所述待估计JPEG双重压缩图像中离散余弦变换DCT系数直方图的统计并结合反取证技术，提取所述待估计JPEG双重压缩图像任一频率f_i,j对应的辅助特征C′_i,j的硬件，例如辅助特征提取器，也可以是能够执行相应计算机程序从而完成前述功能的一般处理器或者其他硬件设备(本说明书提供的各个实施例都可应用上述描述原则)。

附图3示例的基本特征提取模块301可以包括第一读取单元401、第一统计单元402、第一截取单元403、第一变换单元404和第一串联单元405，如附图4所示本发明实施例四提供的估计JPEG双重压缩图像首压量化步长的装置，其中：

第一读取单元401，用于读取待估计JPEG双重压缩图像中每个8×8分辨率子块的64个频率对应的DCT系数。

第一统计单元402，用于统计64个频率每个频率对应的DCT系数绝对值的分布，获取64个频率对应的64个直方图。

第一统计单元402的具体实现过程可以参阅前述实施例的步骤S1012，此处不做赘述，其中，任一频率f_i,j对应的DCT系数为{0，1，0，—15，3，—1，9，—3，6，—13，0，8，3，10，8，0，13，10，0，—9，0，—4，13，8，0，—6，1，10，6，—4，8，0，15，16，0，—12，4，—4，—9，—13，7，—10，0，7，0，15，12，0}时，其对应的直方图如附图2所示。

第一截取单元403，用于截取64个直方图中任一频率f_i,j对应的直方图中L个竖条，得到所述任一频率f_i,j对应的向量G_i,j，其中，向量G_i,j为L维向量。

第一截取单元403的具体实现过程可以参阅前述实施例的步骤S1013。

第一变换单元404，用于对第一截取单元403得到的向量G_i,j进行傅里叶变换，得到所任一频率f_i,j对应的傅里叶变换特征向量F_i,j，其中，傅里叶变换特征向量F_i,j的维度与向量G_i,j的维度相同。

第一串联单元405，用于串联向量G_i,j和傅里叶变换特征向量F_i,j，串联的结果[G_i,j，F_i,j]为待估计JPEG双重压缩图像任一频率f_i,j对应的基本特征C_i,j。

附图3示例的辅助特征提取模块302可以包括参考图像获取单元501、第二读取单元502、第二统计单元503、第二截取单元504、第二变换单元505和第二串联单元506，如附图5所示本发明实施例五提供的估计JPEG双重压缩图像首压量化步长的装置，其中：

参考图像获取单元501，用于以反取证技术获取所述待估计JPEG双重压缩图像的参考图像；

第二读取单元502，用于读取所述参考图像中每个8×8分辨率子块的64个频率对应的DCT系数；

第二统计单元503，用于统计所述64个频率每个频率对应的DCT系数绝对值的分布，获取所述64个频率对应的64个直方图；

第二截取单元504，用于截取所述64个直方图中所述任一频率f_i,j对应的直方图中L个竖条，得到所述任一频率f_i,j对应的向量G′_i,j，所述向量G′_i,j为L维向量；

第二变换单元505，用于对所述向量G′_i,j进行傅里叶变换，得到所述任一频率f_i,j对应的傅里叶变换特征向量F′_i,j，所述傅里叶变换特征向量F′_i,j的维度与所述向量G′_i,j的维度相同；

第二串联单元506，用于串联所述向量G′_i,j和傅里叶变换特征向量F′_i,j，所述串联的结果[G′_i,j，F′_i,j]为所述待估计JPEG双重压缩图像任一频率f_i,j对应的辅助特征C′_i,j。

附图3至附图5任一示例的估计JPEG双重压缩图像首压量化步长的装置还可以包括估计器构建模块601，如附图6-a至6-c所示本发明实施例六至八提供的估计JPEG双重压缩图像首压量化步长的装置。估计器构建模块601用于在基本特征提取模块301提取待估计JPEG双重压缩图像任一频率f_i,j对应的基本特征C_i,j之前，构建首压量化步长估计器。

附图6-a至6-c任一示例的估计器构建模块601可以包括量化单元701、训练特征提取单元702和训练单元703，如附图7-a至7-c所示本发明实施例九至十一提供的估计JPEG双重压缩图像首压量化步长的装置，其中：

量化单元701，用于对由所述未压缩图像构成的训练图像库中的每幅未压缩图像，以第一量化步长首次量化任一频率f_i,j对应的DCT系数并反量化经过所述首次量化的DCT系数，再以第二量化步长量化经过所述反量化的DCT系数；

训练特征提取单元702，用于组合特征对经过量化单元701首次量化、反量化和第二次量化的DCT系数，采用与提取待估计JPEG双重压缩图像任一频率f_i,j对应的基本特征C_i,j和辅助特征C′_i,j相同的方式，提取未压缩图像任一频率f_i,j对应的训练组合特征

训练单元703，用于以任一频率f_i,j对应的组合特征作为支持向量机SVM的训练特征并以第一量化步长作为所述训练组合特征的训练类标，训练SVM以得到所述任一频率f_i,j对应的首压量化步长估计器。

需要说明的是，上述装置各模块/单元之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本发明方法实施例基于同一构思，其带来的技术效果与本发明方法实施例相同，具体内容可参见本发明方法实施例中的叙述，此处不再赘述。

本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：只读存储器(ROM，Read Only Memory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccess Memory)、磁盘或光盘等。

以上对本发明实施例所提供的估计JPEG双重压缩图像首压量化步长的方法和装置进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种估计JPEG双重压缩图像首压量化步长的方法，其特征在于，所述方法包括：

通过对待估计JPEG双重压缩图像中离散余弦变换DCT系数直方图的统计，提取所述待估计JPEG双重压缩图像任一频率f_i,j对应的基本特征C_i,j；

通过对所述待估计JPEG双重压缩图像中离散余弦变换DCT系数直方图的统计并结合反取证技术，提取所述待估计JPEG双重压缩图像任一频率f_i,j对应的辅助特征C'_i,j，所述辅助特征C'_i,j为与所述基本特征C_i,j维度相同的向量，其中，所述反取证技术是指通过对JPEG图像的量化DCT系数加上噪声抖动，使其DCT系数分布恢复到未经JPEG压缩时的状态；

串联所述基本特征C_i,j以及所述基本特征C_i,j与所述辅助特征C'_i,j的差值C_i,j－C'_i,j，获取组合特征[C_i,j，C_i,j－C'_i,j]；

将所述待估计JPEG双重压缩图像的所有所述组合特征[C_i,j，C_i,j－C'_i,j]输入首压量化步长估计器，获得所述待估计JPEG双重压缩图像的首压量化步长的估计值。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过对待估计JPEG双重压缩图像中离散余弦变换DCT系数直方图的统计，提取所述待估计JPEG双重压缩图像任一频率f_i,j对应的基本特征C_i,j，包括：

读取所述待估计JPEG双重压缩图像中每个8×8分辨率子块的64个频率对应的DCT系数；

统计所述64个频率每个频率对应的DCT系数绝对值的分布，获取所述64个频率对应的64个直方图；

截取所述64个直方图中所述任一频率f_i,j对应的直方图中L个竖条，得到所述任一频率f_i,j对应的向量G_i,j，所述向量G_i,j为L维向量；

对所述向量G_i,j进行傅里叶变换，得到所述任一频率f_i,j对应的傅里叶变换特征向量F_i,j，所述傅里叶变换特征向量F_i,j的维度与所述向量G_i,j的维度相同；

串联所述向量G_i,j和傅里叶变换特征向量F_i,j，所述串联的结果[G_i,j，F_i,j]为所述待估计JPEG双重压缩图像任一频率f_i,j对应的基本特征C_i,j。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过对所述待估计JPEG双重压缩图像中离散余弦变换DCT系数直方图的统计并结合反取证技术，提取所述待估计JPEG双重压缩图像任一频率f_i,j对应的辅助特征C'_i,j，包括：

以反取证技术获取所述待估计JPEG双重压缩图像的参考图像；

读取所述参考图像中每个8×8分辨率子块的64个频率对应的DCT系数；

统计所述64个频率每个频率对应的DCT系数绝对值的分布，获取所述64个频率对应的64个直方图；

截取所述64个直方图中所述任一频率f_i,j对应的直方图中L个竖条，得到所述任一频率f_i,j对应的向量G'_i,j，所述向量G'_i,j为L维向量；

对所述向量G'_i,j进行傅里叶变换，得到所述任一频率f_i,j对应的傅里叶变换特征向量F'_i,j，所述傅里叶变换特征向量F'_i,j的维度与所述向量G'_i,j的维度相同；

串联所述向量G'_i,j和傅里叶变换特征向量F'_i,j，所述串联的结果[G'_i,j，F'_i,j]为所述待估计JPEG双重压缩图像任一频率f_i,j对应的辅助特征C'_i,j。

4.如权利要求1至3任意一项所述的方法，其特征在于，所述通过对待估计JPEG双重压缩图像中离散余弦变换DCT系数直方图的统计，提取所述待估计JPEG双重压缩图像任一频率f_i,j对应的基本特征C_i,j之前，所述方法还包括：

构建所述首压量化步长估计器。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述构建所述首压量化步长估计器包括：

对由未压缩图像构成的训练图像库中的每幅未压缩图像，以第一量化步长首次量化任一频率f_i,j对应的DCT系数并反量化经过所述首次量化的DCT系数，再以第二量化步长量化经过所述反量化的DCT系数；

对所述经过首次量化、反量化和第二次量化的DCT系数，采用与提取所述待估计JPEG双重压缩图像任一频率f_i,j对应的基本特征C_i,j和辅助特征C'_i,j相同的方式，提取所述未压缩图像任一频率f_i,j对应的训练组合特征

以所述任一频率f_i,j对应的训练组合特征作为支持向量机SVM的训练特征并以所述第一量化步长作为所述组合特征的训练类标，训练所述SVM以得到所述任一频率f_i,j对应的首压量化步长估计器。

6.一种估计JPEG双重压缩图像首压量化步长的装置，其特征在于，所述装置包括：

基本特征提取模块，用于通过对待估计JPEG双重压缩图像中离散余弦变换DCT系数直方图的统计，提取所述待估计JPEG双重压缩图像任一频率f_i,j对应的基本特征C_i,j；

辅助特征提取模块，用于通过对所述待估计JPEG双重压缩图像中离散余弦变换DCT系数直方图的统计并结合反取证技术，提取所述待估计JPEG双重压缩图像任一频率f_i,j对应的辅助特征C'_i,j，所述辅助特征C'_i,j为与所述基本特征C_i,j维度相同的向量，其中，所述反取证技术是指通过对JPEG图像的量化DCT系数加上噪声抖动，使其DCT系数分布恢复到未经JPEG压缩时的状态；

组合特征获取模块，用于串联所述基本特征C_i,j以及所述基本特征C_i,j与所述辅助特征C'_i,j的差值C_i,j－C'_i,j，获取组合特征[C_i,j，C_i,j－C'_i,j]；

估计值获取模块，用于将所述待估计JPEG双重压缩图像的所有所述组合特征[C_i,j，C_i,j－C'_i,j]输入首压量化步长估计器，获得所述待估计JPEG双重压缩图像的首压量化步长的估计值。

7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述基本特征提取模块包括：

第一读取单元，用于读取所述待估计JPEG双重压缩图像中每个8×8分辨率子块的64个频率对应的DCT系数；

第一统计单元，用于统计所述64个频率每个频率对应的DCT系数绝对值的分布，获取所述64个频率对应的64个直方图；

第一截取单元，用于截取所述64个直方图中所述任一频率f_i,j对应的直方图中L个竖条，得到所述任一频率f_i,j对应的向量G_i,j，所述向量G_i,j为L维向量；

第一变换单元，用于对所述向量G_i,j进行傅里叶变换，得到所述任一频率f_i,j对应的傅里叶变换特征向量F_i,j，所述傅里叶变换特征向量F_i,j的维度与所述向量G_i,j的维度相同；

第一串联单元，用于串联所述向量G_i,j和傅里叶变换特征向量F_i,j，所述串联的结果[G_i,j，F_i,j]为所述待估计JPEG双重压缩图像任一频率f_i,j对应的基本特征C_i,j。

8.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述辅助特征提取模块包括：

参考图像获取单元，用于以反取证技术获取所述待估计JPEG双重压缩图像的参考图像；

第二读取单元，用于读取所述参考图像中每个8×8分辨率子块的64个频率对应的DCT系数；

第二统计单元，用于统计所述64个频率每个频率对应的DCT系数绝对值的分布，获取所述64个频率对应的64个直方图；

第二截取单元，用于截取所述64个直方图中所述任一频率f_i,j对应的直方图中L个竖条，得到所述任一频率f_i,j对应的向量G'_i,j，所述向量G'_i,j为L维向量；

第二变换单元，用于对所述向量G'_i,j进行傅里叶变换，得到所述任一频率f_i,j对应的傅里叶变换特征向量F'_i,j，所述傅里叶变换特征向量F'_i,j的维度与所述向量G'_i,j的维度相同；

第二串联单元，用于串联所述向量G'_i,j和傅里叶变换特征向量F'_i,j，所述串联的结果[G'_i,j，F'_i,j]为所述待估计JPEG双重压缩图像任一频率f_i,j对应的辅助特征C'_i,j。

9.如权利要求6至8任意一项所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

估计器构建模块，用于在所述基本特征提取模块提取所述待估计JPEG双重压缩图像任一频率f_i,j对应的基本特征C_i,j之前，构建所述首压量化步长估计器。

10.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述估计器构建模块包括：

量化单元，用于对由未压缩图像构成的训练图像库中的每幅未压缩图像，以第一量化步长首次量化任一频率f_i,j对应的DCT系数并反量化经过所述首次量化的DCT系数，再以第二量化步长量化经过所述反量化的DCT系数；

训练特征提取单元，用于组合特征对所述经过首次量化、反量化和第二次量化的DCT系数，采用与提取所述待估计JPEG双重压缩图像任一频率f_i,j对应的基本特征C_i,j和辅助特征C'_i,j相同的方式，提取所述未压缩图像任一频率f_i,j对应的训练组合特征

训练单元，用于以所述任一频率f_i,j对应的组合特征作为支持向量机SVM的训练特征并以所述第一量化步长作为所述训练组合特征的训练类标，训练所述SVM以得到所述任一频率f_i,j对应的首压量化步长估计器。