RU2477891C1 - Method of detecting modification of electronic image (versions) - Google Patents

Method of detecting modification of electronic image (versions) Download PDF

Info

Publication number
RU2477891C1
RU2477891C1 RU2011136401/08A RU2011136401A RU2477891C1 RU 2477891 C1 RU2477891 C1 RU 2477891C1 RU 2011136401/08 A RU2011136401/08 A RU 2011136401/08A RU 2011136401 A RU2011136401 A RU 2011136401A RU 2477891 C1 RU2477891 C1 RU 2477891C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
statistical characteristics
vector
block
modified
difference
Prior art date
Application number
RU2011136401/08A
Other languages
Russian (ru)
Inventor
Максим Евгеньевич Архипов
Владимир Борисович Васильев
Анатолий Валерьевич Кикоть
Игорь Николаевич Оков
Владимир Петрович Чернолес
Original Assignee
Открытое акционерное общество "Концерн радиостроения "Вега"
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 Открытое акционерное общество "Концерн радиостроения "Вега" filed Critical Открытое акционерное общество "Концерн радиостроения "Вега"
Priority to RU2011136401/08A priority Critical patent/RU2477891C1/en
Application granted granted Critical
Publication of RU2477891C1 publication Critical patent/RU2477891C1/en

Links

Images

Landscapes

  • Image Analysis (AREA)

Abstract

FIELD: information technology.
SUBSTANCE: two-dimensional spatial representation of the inspected electronic image is divided into blocks; k-level wavelet transform is performed on each block; coefficients of the performed wavelet transform are generated; statistical characteristics of the wavelet transform coefficients are calculated; a vector of statistical characteristics of the block is generated therefrom; the vector of statistical characteristic of the block is compared with vectors of statistical characteristics of electronic images known to be unmodified and with vectors of statistical characteristics of electronic images known to be modified; the block is identified as modified and orientation of axes of the rectangular coordinate grid is then successively changed J≥1 times.
EFFECT: high probability of detecting modification of an electronic image.
13 cl, 10 dwg

Description

Заявленные технические решения объединены единым изобретательским замыслом и относятся к области электросвязи, а именно к современным информационным технологиям и, в частности, к способам проверки подлинности электронных изображений (ЭИ).The claimed technical solutions are united by a single inventive concept and relate to the field of telecommunications, namely to modern information technologies and, in particular, to methods of checking the authenticity of electronic images (EI).

Заявленные объекты изобретения могут быть использованы для проверки подлинности электронных изображений, передаваемых в современных информационно-телекоммуникационных системах.The claimed objects of the invention can be used to verify the authenticity of electronic images transmitted in modern information and telecommunication systems.

Известны способы обнаружения модификации электронного изображения, в которых нарушитель с целью введения в заблуждение (обмана) получателя модифицирует подлинное ЭИ вставкой в него неподлинных фрагментов, скопированных нарушителем из других ЭИ или нарисованных с использованием графического редактора.Known methods for detecting modifications to the electronic image, in which the intruder, in order to mislead (deceive) the recipient, modifies the genuine EI by inserting non-authentic fragments into it copied from other EI by the intruder or drawn using a graphic editor.

Так, в известном способе обнаружения модификации электронного изображения, описанном, например, в государственном стандарте 28147-89 (см. Системы обработки информации. Защита криптографическая. Алгоритм криптографического преобразования. - М.: Госстандарт СССР. 1989, стр.9-14), реализуется следующая последовательность действий: двухмерное пространственное представление проверяемого электронного изображения, состоящее из значений яркости пикселов, путем их конкатенации преобразуют в двоичную последовательность ЭИ, которую разделяют у отправителя на последовательные блоки длиной n бит, где обычно n=64. По функции зашифрования с использованием заранее сформированной для отправителя и получателя двоичной последовательности секретного ключа последовательно от каждого блока с учетом предыдущего зашифрованного блока формируют зашифрованный текущий блок до тех пор, пока поступает двоичная последовательность ЭИ. Из последнего зашифрованного блока выделяют двоичную последовательность длиной l<n бит, называемую имитозащищенной вставкой этого ЭИ. Затем само ЭИ и его имитозащищенную вставку передают по каналу связи или записывают на электронные носители, например, CD или DVD диски. Принятое получателем ЭИ проверяют, для чего заново разделяют его двоичную последовательность на последовательные принятые блоки длиной n бит, по функции зашифрования с использованием двоичной последовательности секретного ключа последовательно от каждого принятого блока с учетом предыдущего зашифрованного принятого блока формируют очередной зашифрованный принятый блок до тех пор, пока поступает двоичная последовательность принятого ЭИ. Из последнего зашифрованного принятого блока выделяют длиной l<n бит двоичную последовательность имитозащищенной вставки принятого ЭИ и при полном совпадении заново сформированной и принятой имитозащищенных вставок принятое ЭИ считают немодифицированным. Если при передаче по каналу связи электронное изображение нарушителем будет изменено, то принятое ЭИ в результате описанной проверки его подлинности будет признано модифицированным.So, in the known method for detecting modifications to electronic images, described, for example, in state standard 28147-89 (see Information processing systems. Cryptographic protection. Algorithm for cryptographic conversion. - M .: Gosstandart of the USSR. 1989, pp. 9-14), the following sequence of actions is implemented: a two-dimensional spatial representation of the checked electronic image, consisting of pixel brightness values, by their concatenation, is converted into a binary EI sequence, which is shared with the send n consecutive blocks of length n bits, where usually n = 64. Using the encryption function using a secret key binary sequence preformed for the sender and recipient, the encrypted current block is formed sequentially from each block, taking into account the previous encrypted block, until the binary sequence of EI arrives. From the last encrypted block, a binary sequence of length l <n bits is extracted, which is called a fake insert of this EI. Then, the EI itself and its impervious insert are transmitted via a communication channel or recorded on electronic media, for example, CD or DVD discs. The EI received by the recipient is checked, for which they re-divide its binary sequence into consecutive received blocks of length n bits, using the encryption function using the binary sequence of the secret key, each next received block is encrypted, taking into account the previous encrypted received block, the next encrypted received block is formed until the binary sequence of the received EI arrives. From the last encrypted received block, a binary sequence of a fake-protected insert of the received EI is extracted with a length of l <n bits, and with the full coincidence of the newly formed and received fake-in inserts, the received EI is considered unmodified. If during the transmission via the communication channel the electronic image of the intruder is changed, then the received EI as a result of the described verification of its authenticity will be recognized as modified.

Недостатком указанного аналога является невозможность выявления в результате проверки факта модификации электронного изображения, если нарушителем является сам отправитель ЭИ.The disadvantage of this analogue is the impossibility of identifying as a result of checking the fact of modification of the electronic image, if the sender of EI is the intruder.

Известны также способы обнаружения модификации электронного изображения с использованием третьей доверенной стороны. Эти способы описаны, например, в книге С.В.Запечникова "Криптографические протоколы и их использование в финансовой и коммерческой деятельности". - М., Горячая линия - Телеком, 2007, стр.64-68, и заключаются в том, что отправитель и получатель электронных изображений доверяют третьей стороне, называемой нотариусом, который, начиная с момента формирования электронного изображения отправителем и до момента его передачи получателю, контролирует подлинность ЭИ и заверяет его электронной цифровой подписью с использованием уникальной двоичной последовательности конфиденциального ключа, имеющейся в единственном экземпляре у нотариуса. Получатель, имея общеизвестную двоичную последовательность открытого ключа нотариуса, способен проверить подлинность принятого ЭИ.Methods are also known for detecting modifications to an electronic image using a third trusted party. These methods are described, for example, in the book of S. V. Zapechnikov "Cryptographic protocols and their use in financial and commercial activities." - M., Hotline - Telecom, 2007, pp. 64-68, and the sender and recipient of electronic images trust a third party called a notary public, which, from the moment the sender creates the electronic image and until it is transferred to the recipient , verifies the authenticity of the EI and certifies it with an electronic digital signature using the unique binary sequence of the confidential key, available in a single copy from a notary. The recipient, having a well-known binary sequence of a notary public key, is able to verify the authenticity of the received EI.

Данные способы обеспечивают невозможность модификации ЭИ отправителем или иным нарушителем.These methods ensure the impossibility of modifying the EI by the sender or other intruder.

Недостатком данного способа является то, что при его реализации требуются дополнительные затраты, связанные с необходимостью организации постоянного контроля всех действий отправителя нотариусом.The disadvantage of this method is that its implementation requires additional costs associated with the need to organize continuous monitoring of all actions of the sender by a notary.

Наиболее близким по своей технической сущности к заявленным способам обнаружения модификации электронного изображения является способ обнаружения модификации электронного изображения по заявке на патент США №20080193031 МПК8 G06T 9/00 с приоритетом от 09.02.07. Способ-прототип обнаружения модификации электронного изображения - заключается в том, что двухмерное пространственное представление проверяемого электронного изображения разделяют на M≥2 неперекрывающихся блоков размером N1×N2 пикселов, где N1≥2 и N2≥2, над каждым m-м блоком, где m=1,2,…,M, выполняют k-уровневое, где k≥1, вейвлет преобразование, формируют горизонтальные, вертикальные, высокочастотные и низкочастотные коэффициенты выполненного вейвлет преобразования m-го блока, вычисляют статистические характеристики коэффициентов вейвлет преобразования m-го блока, формируют из них вектор статистических характеристик m-го блока, сравнивают вектор статистических характеристик m-го блока с предварительно сформированными векторами статистических характеристик заведомо немодифицированных электронных изображений и с предварительно сформированными векторами статистических характеристик заведомо модифицированных электронных изображений, идентифицируют m-й блок как модифицированный, если различие между его вектором статистических характеристик и ближайшим к нему предварительно сформированным вектором статистических характеристик заведомо модифицированных электронных изображений меньше, чем различие между его вектором статистических характеристик и ближайшим к нему предварительно сформированным вектором статистических характеристик заведомо немодифицированных электронных изображений, идентифицируют проверяемое электронное изображение в целом как модифицированное при идентификации по крайней мере одного из его блоков как модифицированного.The closest in technical essence to the claimed methods for detecting modifications to an electronic image is a method for detecting modifications to an electronic image according to US Patent Application No. 20080193031 IPC 8 G06T 9/00 with priority dated 02/09/07. The prototype method of detecting modifications to an electronic image is that a two-dimensional spatial representation of the electronic image being checked is divided into M≥2 non-overlapping blocks of N1 × N2 pixels, where N1≥2 and N2≥2, above each m-th block, where m = 1,2, ..., M, perform the k-level, where k≥1, wavelet transform, form the horizontal, vertical, high-frequency and low-frequency coefficients of the performed wavelet transform of the m-th block, calculate the statistical characteristics of the wavelet coefficients pr of the formation of the m-th block, form the vector of statistical characteristics of the m-th block from them, compare the vector of statistical characteristics of the m-th block with pre-formed vectors of statistical characteristics of obviously unmodified electronic images and with pre-formed vectors of statistical characteristics of obviously modified electronic images, identify m- th block as modified if the difference between its vector of statistical characteristics and the one closest to it precedes A clearly generated vector of statistical characteristics of deliberately modified electronic images is less than a difference between its vector of statistical characteristics and the nearest preformed vector of statistical characteristics of deliberately unmodified electronic images; the verified electronic image as a whole is identified as modified when at least one of its blocks is identified as modified.

Способ-прототип обнаружения модификации электронного изображения обеспечивает обнаружение модифицированных электронных изображений.The prototype method for detecting modifications to an electronic image provides detection of modified electronic images.

Недостатками ближайшего аналога (прототипа) являются относительно невысокая вероятность обнаружения модификации электронного изображения. Это обусловлено, во-первых, тем, что ориентация границ модифицированной части проверяемого электронного изображения для ее идентификации должна совпадать с ориентацией осей прямоугольной сетки координат, использованной при разделении проверяемого электронного изображения на блоки размером N1×N2 пикселов. Во-вторых, для идентификации модифицированной части проверяемого электронного изображения требуется предварительный выбор заведомо немодифицированных электронных изображений, статистическиеThe disadvantages of the closest analogue (prototype) are the relatively low probability of detecting modifications to the electronic image. This is due, firstly, to the fact that the orientation of the boundaries of the modified part of the checked electronic image for its identification must coincide with the orientation of the axes of the rectangular coordinate grid used when dividing the checked electronic image into blocks of N1 × N2 pixels. Secondly, to identify the modified part of the checked electronic image requires a preliminary selection of obviously unmodified electronic images, statistical

характеристики которых близки к статистическим характеристикам проверяемого электронного изображения, что сложно обеспечить для произвольных проверяемых электронных изображений.whose characteristics are close to the statistical characteristics of the verified electronic image, which is difficult to provide for arbitrary verified electronic images.

Техническим результатом заявляемых решений является повышение вероятности обнаружения модификации электронного изображения.The technical result of the proposed solutions is to increase the likelihood of detecting modifications to the electronic image.

Указанный технический результат в первом варианте заявляемого способа обнаружения модификации электронного изображения достигается тем, что в известном способе обнаружения модификации электронного изображения, заключающемся в том, что двухмерное пространственное представление проверяемого электронного изображения разделяют на M≥2 блоков размером N1×N2 пикселов, где N≥2 и N2≥2, над каждым m-м блоком, где m=1,2,…,M, выполняют k-уровневое, где k≥1, вейвлет преобразование, формируют горизонтальные, вертикальные, высокочастотные и низкочастотные коэффициенты выполненного вейвлет преобразования m-го блока, вычисляют статистические характеристики коэффициентов вейвлет преобразования m-го блока в виде математического ожидания, дисперсии, асимметрии и эксцесса горизонтальных, вертикальных, высокочастотных и низкочастотных коэффициентов вейвлет преобразования этого блока, формируют из них вектор статистических характеристик m-го блока путем последовательной записи значений математического ожидания, дисперсии, асимметрии и эксцесса горизонтальных, вертикальных, высокочастотных и низкочастотных коэффициентов вейвлет преобразования этого блока, сравнивают вектор статистических характеристик m-го блока с предварительно сформированными векторами статистических характеристик заведомо немодифицированных электронных изображений и с предварительно сформированными векторами статистических характеристик заведомо модифицированных электронных изображений, идентифицируют m-й блок как модифицированный, если различие между его вектором статистических характеристик и ближайшим к нему предварительно сформированным вектором статистических характеристик заведомо модифицированных электронных изображений меньше, чем различие между его вектором статистических характеристик и ближайшим к нему предварительно сформированным вектором статистических характеристик заведомо немодифицированных электронных изображений, причем различие между вектором статистических характеристик m-го блока и ближайшим к нему предварительно сформированным вектором статистических характеристик заведомо модифицированных электронных изображений вычисляют суммированием значений разницы между значениями вектора статистических характеристик m-го блока и соответствующими значениями каждого из предварительно сформированных векторов статистических характеристик заведомо модифицированных электронных изображений, и определяют в качестве ближайшего к вектору статистических характеристик m-го блока предварительно сформированный вектор статистических характеристик заведомо модифицированного электронного изображения, имеющий наименьшую сумму значений разницы, а различие между вектором статистических характеристик m-го блока и ближайшим к нему предварительно сформированным вектором статистических характеристик заведомо немодифицированных электронных изображений вычисляют суммированием значений разницы между значениями вектора статистических характеристик m-го блока и соответствующими значениями каждого из предварительно сформированных векторов статистических характеристик заведомо немодифицированных электронных изображений, и определяют в качестве ближайшего к вектору статистических характеристик m-го блока предварительно сформированный вектор статистических характеристик заведомо немодифицированного электронного изображения, имеющий наименьшую сумму значений разницы, идентифицируют проверяемое электронное изображение в целом как модифицированное при идентификации по крайней мере одного из его блоков как модифицированного, дополнительно двухмерное пространственное представление проверяемого электронного изображения размещают в прямоугольную сетку координат, причем разделяют его на M перекрывающихся блоков с перекрытием по оси ординат и/или по оси абсцисс на d≥1 пикселов. Затем последовательно J≥1 раз изменяют ориентацию осей прямоугольной сетки координат относительно их предыдущего положения на угол α=180/J градусов, причем после каждого шага изменения ориентации осей прямоугольной сетки координат двухмерное пространственное представление проверяемого электронного изображения повторно разделяют на M перекрывающихся блоков.The specified technical result in the first embodiment of the proposed method for detecting electronic image modifications is achieved in that in the known method for detecting electronic image modifications, the two-dimensional spatial representation of the electronic image being checked is divided into M≥2 blocks of N1 × N2 pixels in size, where N≥ 2 and N2≥2, over each m-th block, where m = 1,2, ..., M, perform a k-level, where k≥1, wavelet transform, form horizontal, vertical, high-frequency and low-frequency the coefficients of the performed wavelet transform of the m-th block, calculate the statistical characteristics of the wavelet transform coefficients of the m-th block in the form of mathematical expectation, variance, asymmetry and excess of horizontal, vertical, high-frequency and low-frequency wavelet transform coefficients of this block, form the vector of statistical characteristics m block by sequentially recording the values of mathematical expectation, variance, asymmetry and excess of horizontal, vertical, high-frequency x and low-frequency coefficients of the wavelet transform of this block, the vector of statistical characteristics of the m-th block is compared with pre-formed vectors of statistical characteristics of obviously unmodified electronic images and with pre-formed vectors of statistical characteristics of obviously modified electronic images, the m-th block is identified as modified if the difference between its vector of statistical characteristics and the one closest to it is preformed The vector of statistical characteristics of deliberately modified electronic images is less than the difference between its vector of statistical characteristics and the nearest preformed vector of statistical characteristics of obviously unmodified electronic images, the difference between the vector of statistical characteristics of the m-th block and the nearest preformed vector of statistical characteristics deliberately modified electronic images calculate the sums the difference between the values of the vector of statistical characteristics of the m-th block and the corresponding values of each of the pre-formed vectors of statistical characteristics of the obviously modified electronic images, and determine the pre-formed vector of statistical characteristics of the obviously modified electronic image as the nearest to the vector of the statistical characteristics of the m-th block, having the smallest sum of difference values, and the difference between the vector is statistical characteristics of the m-th block and the nearest preformed vector of statistical characteristics of obviously unmodified electronic images are calculated by summing the difference between the values of the vector of statistical characteristics of the m-th block and the corresponding values of each of the pre-formed vectors of statistical characteristics of obviously unmodified electronic images, and determined in as the closest to the vector of statistical characteristics of the m-th block A well-formed vector of statistical characteristics of a deliberately unmodified electronic image, having the smallest sum of difference values, identifies the verified electronic image as a whole as modified by identifying at least one of its blocks as modified, an additional two-dimensional spatial representation of the verified electronic image is placed in a rectangular coordinate grid, and divide it into M overlapping blocks with overlapping in the ordinate and / or along the x-axis by d≥1 pixels. Then, sequentially J≥1 times the orientation of the axes of the rectangular grid of coordinates relative to their previous position is changed by an angle α = 180 / J degrees, and after each step of changing the orientation of the axes of the rectangular grid of coordinates, the two-dimensional spatial representation of the checked electronic image is re-divided into M overlapping blocks.

Таким образом, в первом варианте способа обнаружения модификации электронного изображения используют изменение ориентации осей прямоугольной сетки координат двумерного пространственного представления проверяемого электронного изображения.Thus, in the first embodiment of the method for detecting modifications to the electronic image, a change in the orientation of the axes of the rectangular coordinate grid of the two-dimensional spatial representation of the electronic image being verified is used.

Указанный технический результат во втором варианте заявляемого способа обнаружения модификации электронного изображения достигается тем, что в известном способе обнаружения модификации электронного изображения, заключающемся в том, что двухмерное пространственное представление проверяемого электронного изображения разделяют на M≥2 блоков размером N1×N2 пикселов, где N1≥2 и N2≥2, над каждым m-м блоком, где m=1,2,…,M, выполняют k-уровневое, где k≥1, вейвлет преобразование, формируют горизонтальные, вертикальные, высокочастотные и низкочастотные коэффициенты выполненного вейвлет преобразования m-го блока, вычисляют статистические характеристики коэффициентов вейвлет преобразования m-го блока в виде математического ожидания, дисперсии, асимметрии и эксцесса горизонтальных, вертикальных, высокочастотных и низкочастотных коэффициентов вейвлет преобразования этого блока, формируют из них вектор статистических характеристик m-го блока путем последовательной записи значений математического ожидания, дисперсии, асимметрии и эксцесса горизонтальных, вертикальных, высокочастотных и низкочастотных коэффициентов вейвлет преобразования этого блока, сравнивают вектор статистических характеристик m-го блока с предварительно сформированными векторами статистических характеристик заведомо немодифицированных электронных изображений и с предварительно сформированными векторами статистических характеристик заведомо модифицированных электронных изображений, идентифицируют m-й блок как модифицированный, если различие между его вектором статистических характеристик и ближайшим к нему предварительно сформированным вектором статистических характеристик заведомо модифицированных электронных изображений меньше, чем различие между его вектором статистических характеристик и ближайшим к нему предварительно сформированным вектором статистических характеристик заведомо немодифицированных электронных изображений, причем различие между вектором статистических характеристик m-го блока и ближайшим к нему предварительно сформированным вектором статистических характеристик заведомо модифицированных электронных изображений вычисляют суммированием значений разницы между значениями вектора статистических характеристик m-го блока и соответствующими значениями каждого из предварительно сформированных векторов статистических характеристик заведомо модифицированных электронных изображений, и определяют в качестве ближайшего к вектору статистических характеристик m-го блока предварительно сформированный вектор статистических характеристик заведомо модифицированного электронного изображения, имеющий наименьшую сумму значений разницы, а различие между вектором статистических характеристик m-го блока и ближайшим к нему предварительно сформированным вектором статистических характеристик заведомо немодифицированных электронных изображений вычисляют суммированием значений разницы между значениями вектора статистических характеристик m-го блока и соответствующими значениями каждого из предварительно сформированных векторов статистических характеристик заведомо немодифицированных электронных изображений, и определяют в качестве ближайшего к вектору статистических характеристик m-го блока предварительно сформированный вектор статистических характеристик заведомо немодифицированного электронного изображения, имеющий наименьшую сумму значений разницы, идентифицируют проверяемое электронное изображение в целом как модифицированное при идентификации по крайней мере одного из его блоков как модифицированного, дополнительно первоначально идентифицируют m-й блок как предположительно немодифицированный, если различие между его вектором статистических характеристик и ближайшим к нему предварительно сформированным вектором статистических характеристик заведомо модифицированных электронных изображений больше, чем различие между его вектором статистических характеристик и ближайшим к нему предварительно сформированным вектором статистических характеристик заведомо немодифицированных электронных изображений.The indicated technical result in the second embodiment of the proposed method for detecting electronic image modifications is achieved by the fact that in the known method for detecting electronic image modifications, the two-dimensional spatial representation of the electronic image being checked is divided into M≥2 blocks of N1 × N2 pixels in size, where N1≥ 2 and N2≥2, over each m-th block, where m = 1,2, ..., M, perform a k-level, where k≥1, wavelet transform, form horizontal, vertical, high-frequency and low-frequency e coefficients of the performed wavelet transform of the m-th block, calculate the statistical characteristics of the wavelet transform coefficients of the m-th block in the form of mathematical expectation, variance, asymmetry and excess of horizontal, vertical, high-frequency and low-frequency wavelet transform coefficients of this block, form the vector of statistical characteristics m block by sequentially recording the values of mathematical expectation, variance, asymmetry and excess of horizontal, vertical, high frequencies of the new and low-frequency coefficients of the wavelet transform of this block, the vector of statistical characteristics of the m-th block is compared with pre-formed vectors of statistical characteristics of obviously unmodified electronic images and with pre-formed vectors of statistical characteristics of obviously modified electronic images, the m-th block is identified as modified if the difference between its vector of statistical characteristics and the closest preform The vector of statistical characteristics of knownly modified electronic images is less than the difference between its vector of statistical characteristics and the nearest preformed vector of statistical characteristics of obviously unmodified electronic images, and the difference between the vector of statistical characteristics of the m-th block and the nearest preformed vector of statistical characteristics deliberately modified electronic images calculate the sum of determining the difference between the values of the vector of statistical characteristics of the m-th block and the corresponding values of each of the preformed vectors of statistical characteristics of the obviously modified electronic images, and determine the preformed vector of statistical characteristics of the obviously modified electronic image as the nearest to the vector of the statistical characteristics of the m-th block, having the smallest sum of difference values, and the difference between the statistic vector characteristics of the m-th block and the nearest preformed vector of statistical characteristics of deliberately unmodified electronic images is calculated by summing the difference between the values of the vector of statistical characteristics of the m-th block and the corresponding values of each of the pre-formed vectors of statistical characteristics of obviously unmodified electronic images, and determined in as the statistical characteristics of the m-th block closest to the vector A regularly generated vector of statistical characteristics of a deliberately unmodified electronic image, having the smallest sum of difference values, identifies the checked electronic image as a whole as modified when at least one of its blocks is identified as modified, the mth block is additionally initially identified as presumably unmodified, if the difference between its vector of statistical characteristics and the preformed vector closest to it with atisticheskih characteristics deliberately modified electronic image larger than the difference between its statistical characteristics vector and the nearest pre-formed vector known statistical characteristics of unmodified electronic images.

Из идентифицированных предположительно немодифицированных блоков проверяемого электронного изображения формируют тестовые модифицированные блоки путем стирания примерно половины пикселов каждого блока и вставкой на место стертых пикселов пикселов из блоков других электронных изображений. Над каждым тестовым модифицированным блоком выполняют k-уровневое, где k≥1, вейвлет преобразование, формируют горизонтальные, вертикальные, высокочастотные и низкочастотные коэффициенты выполненного вейвлет преобразования тестового модифицированного блока, вычисляют статистические характеристики коэффициентов вейвлет преобразования тестового модифицированного блока в виде математического ожидания, дисперсии, асимметрии и эксцесса горизонтальных, вертикальных, высокочастотных и низкочастотных коэффициентов вейвлет преобразования этого блока и формируют из них вектор статистических характеристик этого блока путем последовательной записи значений математического ожидания, дисперсии, асимметрии и эксцесса горизонтальных, вертикальных, высокочастотных и низкочастотных коэффициентов вейвлет преобразования этого блока.From the identified supposedly unmodified blocks of the checked electronic image, test modified blocks are formed by erasing about half of the pixels of each block and inserting the erased pixel pixels from the blocks of other electronic images. Over each test modified block, a k-level is performed, where k≥1, the wavelet transform, form horizontal, vertical, high-frequency and low-frequency coefficients of the performed wavelet transform of the test modified block, calculate the statistical characteristics of the wavelet transform coefficients of the test modified block in the form of mathematical expectation, variance, asymmetries and excesses of horizontal, vertical, high-frequency and low-frequency coefficients of the wavelet transform Ia and this block is formed of these statistical characteristics vector of the block by sequentially recording the expectation values, dispersion, skewness and kurtosis of horizontal, vertical, high and low frequency wavelet transformation coefficients of the block.

Сравнивают вектор статистических характеристик каждого m-го блока с предварительно сформированными векторами статистических характеристик заведомо немодифицированных электронных изображений и с сформированными векторами статистических характеристик тестовых модифицированных блоков, после чего идентифицируют m-й блок как модифицированный, если различие между его вектором статистических характеристик и ближайшим к нему предварительно сформированным вектором статистических характеристик заведомо немодифицированных электронных изображений меньше, чем различие между его вектором статистических характеристик и ближайшим к нему сформированным вектором статистических характеристик тестового модифицированного блока. Различие между вектором статистических характеристик m-го блока проверяемого электронного изображения и ближайшим к нему сформированным вектором статистических характеристик тестового модифицированного блока вычисляют суммированием значений разницы между значениями вектора статистических характеристик m-го блока и соответствующими значениями каждого из сформированного вектора статистических характеристик тестового модифицированного блока, и определяют в качестве ближайшего к вектору статистических характеристик m-го блока сформированный вектор статистических характеристик тестового модифицированного блока, имеющий наименьшую сумму значений разницы.The vector of statistical characteristics of each m-th block is compared with pre-formed vectors of statistical characteristics of obviously unmodified electronic images and with the generated vectors of statistical characteristics of test modified blocks, after which the m-th block is identified as modified if the difference is between its vector of statistical characteristics and the one closest to it a preformed vector of statistical characteristics of obviously unmodified electronic there are fewer images than the difference between its vector of statistical characteristics and the nearest generated vector of statistical characteristics of the test modified block. The difference between the vector of statistical characteristics of the mth block of the checked electronic image and the nearest generated vector of statistical characteristics of the test modified block is calculated by summing the difference between the values of the vector of statistical characteristics of the mth block and the corresponding values of each of the generated vector of statistical characteristics of the test modified block, and determined as the closest to the vector of statistical characteristics of the m-th block A compiled vector of statistical characteristics of a test modified block having the smallest sum of difference values.

Таким образом, во втором варианте способа обнаружения модификации электронного изображения используют адаптацию статистических характеристик заведомо модифицированных электронных изображений в соответствии с статистическими характеристиками проверяемого электронного изображения.Thus, in the second embodiment of the method for detecting modification of an electronic image, an adaptation of the statistical characteristics of the deliberately modified electronic images is used in accordance with the statistical characteristics of the electronic image being checked.

Указанные новые совокупности выполняемых действий по двум вариантам за счет многократных попыток обнаружения модификации электронного изображения с использованием изменения ориентации осей прямоугольной сетки координат и адаптации статистических характеристик заведомо модифицированных электронных изображений в соответствии с статистическими характеристиками проверяемого электронного изображения практически исключают возможность для нарушителя сфабриковать модифицированное электронное изображение, которое будет признано получателем при проверке немодифицированным. Поэтому указанные новые совокупности выполняемых действий позволяют повысить вероятность обнаружения модификации электронного изображения.The indicated new sets of actions performed in two ways due to repeated attempts to detect modifications to the electronic image by changing the orientation of the axes of the rectangular coordinate grid and adapting the statistical characteristics of obviously modified electronic images in accordance with the statistical characteristics of the verified electronic image practically exclude the possibility for the intruder to fabricate the modified electronic image, which will be recognized by recipients when checking unmodified. Therefore, these new sets of actions performed can increase the likelihood of detecting modifications to the electronic image.

Заявленный способ (варианты) поясняется чертежами, на которых показаны:The claimed method (options) is illustrated by drawings, which show:

- на фиг.1 - общая схема обнаружения модификации электронного изображения;- figure 1 is a General scheme for detecting modifications to an electronic image;

- на фиг.2 - алгоритм обнаружения модификации электронного изображения путем изменения ориентации осей прямоугольной сетки координат;- figure 2 - algorithm for detecting modifications to the electronic image by changing the orientation of the axes of a rectangular grid of coordinates;

- на фиг.3 - примеры изменения ориентации осей прямоугольной сетки координат и перекрытия по оси ординат и по оси абсцисс на d≥1 пикселов двумерного пространственного представления электронного изображения;- figure 3 - examples of changing the orientation of the axes of a rectangular grid of coordinates and overlapping along the ordinate and abscissa by d≥1 pixels of a two-dimensional spatial representation of the electronic image;

- на фиг.4 - временные диаграммы обнаружения модификации электронного изображения путем изменения ориентации осей прямоугольной сетки координат;- figure 4 is a timing chart for detecting modification of an electronic image by changing the orientation of the axes of a rectangular grid of coordinates;

- на фиг.5 - пример обнаружения модификации электронного изображения путем изменения ориентации осей прямоугольной сетки координат;- figure 5 is an example of detecting modifications to an electronic image by changing the orientation of the axes of a rectangular coordinate grid;

- на фиг.6 - таблица, показывающая эффект заявляемого способа обнаружения модификации электронного изображения путем изменения ориентации осей прямоугольной сетки координат;- Fig.6 is a table showing the effect of the proposed method for detecting modifications to an electronic image by changing the orientation of the axes of a rectangular coordinate grid;

- на фиг.7 - алгоритм обнаружения модификации электронного изображения путем адаптации статистических характеристик заведомо модифицированных электронных изображений;- Fig.7 is an algorithm for detecting modification of an electronic image by adapting the statistical characteristics of obviously modified electronic images;

- на фиг.8 - временные диаграммы обнаружения модификации электронного изображения путем адаптации статистических характеристик заведомо модифицированных электронных изображений;- Fig. 8 is a timing chart for detecting modification of an electronic image by adapting the statistical characteristics of deliberately modified electronic images;

- на фиг.9 - пример обнаружения модификации электронного изображения путем адаптации статистических характеристик заведомо модифицированных электронных изображений;- figure 9 is an example of detecting modifications to an electronic image by adapting the statistical characteristics of obviously modified electronic images;

- на фиг.10 - таблица, показывающая эффект заявляемого способа обнаружения модификации электронного изображения путем адаптации статистических характеристик заведомо модифицированных электронных изображений.- figure 10 is a table showing the effect of the proposed method for detecting modifications to electronic images by adapting the statistical characteristics of obviously modified electronic images.

Реализация заявленных способов (варианты) показана на примере системы обнаружения модификации электронного изображения (фиг.1). Честный формирователь электронного изображения, полученного от его источника, такого как, например, цифровой фотоаппарат, используя блок формирования немодифицированного электронного изображения 1, создает немодифицированное электронное изображение. Нечестный формирователь электронного изображения, полученного от аналогичного источника, используя блок формирования модифицированного электронного изображения 2, преднамеренно создает модифицированное электронное изображение с целью обмана его получателя. Немодифицированные и модифицированные электронные изображения от их формирователей через среду передачи электронных изображений 3, например, сеть общего пользования Интернет, поступают к получателю ЭИ, использующему обнаружитель модификации электронного изображения 4, включающий блок модели электронных изображений 4.1 и блок идентификации проверяемого электронного изображения 4.2. В блоке модели электронных изображений 4.1 заблаговременно формируют вектора статистических характеристик заведомо немодифицированных ЭИ и вектора статистических характеристик заведомо модифицированных ЭИ. Принятое из среды передачи электронных изображений 3 проверяемое электронное изображение поступает на вход блока идентификации проверяемого электронного изображения 4.2, в котором формируют вектор статистических характеристик проверяемого электронного изображения и сравнивают с предварительно сформированными векторами статистических характеристик заведомо модифицированных и немодифицированных ЭИ. Если различие между вектором статистических характеристик блока проверяемого электронного изображения и ближайшим к нему вектором статистических характеристик заведомо модифицированных ЭИ меньше различия между этим вектором и ближайшим к нему вектором статистических характеристик заведомо немодифицированных ЭИ, то данный блок проверяемого электронного изображения и целиком проверяемое ЭИ идентифицируют как "модифицированное ЭИ", иначе его идентифицируют как "немодифицированное ЭИ".The implementation of the claimed methods (options) is shown on the example of a detection system for modifying an electronic image (Fig. 1). An honest shaper of an electronic image obtained from its source, such as, for example, a digital camera, using an unmodified electronic image forming unit 1, creates an unmodified electronic image. The dishonest shaper of an electronic image obtained from a similar source, using the modified electronic image forming unit 2, intentionally creates a modified electronic image in order to deceive its recipient. Unmodified and modified electronic images from their shapers via electronic image transmission medium 3, for example, the public Internet, are sent to the EI recipient using an electronic image modification detector 4, which includes an electronic image model block 4.1 and an verified electronic image identification block 4.2. In the block of the electronic image model 4.1, the vectors of statistical characteristics of obviously unmodified EI and the vectors of statistical characteristics of obviously modified EI are formed in advance. The verified electronic image received from the electronic image transmission medium 3 is fed to the input of the identification block of the verified electronic image 4.2, in which a vector of statistical characteristics of the verified electronic image is formed and compared with previously generated statistical characteristics vectors of deliberately modified and unmodified EI. If the difference between the vector of statistical characteristics of the block of the electron image being checked and the vector of statistical characteristics of the obviously modified EI closest to it is less than the difference between this vector and the vector of statistical characteristics of the unmodified EI closest to it, then this block of the checked electronic image and the fully verified EI are identified as "modified EI ", otherwise it is identified as" unmodified EI ".

В заявленном способе по первому варианту обнаружения модификации электронного изображения, использующего изменение ориентации осей прямоугольной сетки координат двумерного пространственного представления проверяемого электронного изображения, реализуется следующая последовательность действий.In the inventive method according to the first embodiment of detecting a modification of an electronic image using a change in the orientation of the axes of a rectangular grid of coordinates of a two-dimensional spatial representation of the checked electronic image, the following sequence of actions is implemented.

Алгоритм обнаружения модификации электронного изображения при изменении ориентации осей прямоугольной сетки координат представлен на фигуре 2.The algorithm for detecting modifications to the electronic image when changing the orientation of the axes of a rectangular coordinate grid is shown in figure 2.

Известные способы размещения двухмерного пространственного представления проверяемого электронного изображения в прямоугольную сетку координат описаны, например, в книге Р.Гонсалес, Р.Вудс "Цифровая обработка изображений". - М, Техносфера, 2006, стр.94-104. Каждый пиксел электронного изображения размещается в соответствующей ячейке прямоугольной сетки координат.Known methods for placing a two-dimensional spatial representation of the checked electronic image in a rectangular coordinate grid are described, for example, in the book R. Digital "Image Processing" by R. Gonzalez and R. Woods. - M, Technosphere, 2006, pp. 94-104. Each pixel of the electronic image is placed in the corresponding cell of the rectangular coordinate grid.

Известные способы разделения двухмерного пространственного представления проверяемого электронного изображения на M≥2 перекрывающихся блоков размером N1×N2 пикселов, где N1≥2 и N2≥2, с перекрытием по оси ординат и/или по оси абсцисс на d≥1 пикселов, описаны, например, в книге Я.Ричардсон "Видеокодирование. Н.264 и MPEG-4 - стандарты нового поколения". - М., Техносфера, 2005, стр.38-40. Величины N1 и N2 обычно выбирают кратными 2. Из двухмерного пространственного представления проверяемого электронного изображения, размещенного в прямоугольной сетке координат, начиная, например, с его левого верхнего угла, выделяют матрицу пикселов размера N1 строк и N2 столбцов, которая образует первый (m=1) блок проверяемого электронного изображения. Следующий блок проверяемого электронного изображения формируют сдвигом матрицы пикселов на d пикселов по оси ординат и/или по оси абсцисс.Known methods for dividing a two-dimensional spatial representation of a verified electronic image into M≥2 overlapping blocks of size N1 × N2 pixels, where N1≥2 and N2≥2, overlapping along the ordinate and / or abscissa by d≥1 pixels, are described, for example , in the book by J. Richardson "Video coding. H.264 and MPEG-4 - standards of a new generation." - M., Technosphere, 2005, pp. 38-40. Values N1 and N2 are usually selected as a multiple of 2. From a two-dimensional spatial representation of the electronic image being checked, placed in a rectangular coordinate grid, starting, for example, from its upper left corner, a matrix of pixels of size N1 rows and N2 columns is selected, which forms the first (m = 1 ) block of the checked electronic image. The next block of the checked electronic image is formed by shifting the matrix of pixels by d pixels along the ordinate and / or the abscissa.

Известные способы последовательного J≥1 раз изменения ориентации осей прямоугольной сетки координат относительно их предыдущего положения на угол α=180/J градусов, причем после каждого шага изменения ориентации осей прямоугольной сетки координат двухмерное пространственное представление проверяемого электронного изображения повторно разделяют на M перекрывающихся блоков, описаны, например, в книге С.Абламейко, Д.Лагуновский "Обработка изображений: технология, методы, применение". - Мн., Амалфея, 2000, стр.175-179.Known methods for sequentially J≥1 times changing the orientation of the axes of a rectangular grid of coordinates relative to their previous position by an angle α = 180 / J degrees, and after each step of changing the orientation of the axes of a rectangular grid of coordinates, the two-dimensional spatial representation of the checked electronic image is re-divided into M overlapping blocks, described , for example, in the book of S. Ablameyko, D. Lagunovsky "Image processing: technology, methods, application." - Mn., Amalfey, 2000, pp. 175-179.

На фигуре 3a представлен пример изменения ориентации осей прямоугольной сетки координат двумерного пространственного представления электронного изображения на угол α, равный 30 градусов. На фигуре 36 представлен пример изменения перекрытия по оси ординат и по оси абсцисс на d≥1 пикселов этого же представления.Figure 3a shows an example of changing the orientation of the axes of a rectangular grid of coordinates of a two-dimensional spatial representation of an electronic image by an angle α equal to 30 degrees. The figure 36 shows an example of a change in overlap along the ordinate and abscissa by d≥1 pixels of the same representation.

На каждом шаге изменения ориентации осей прямоугольной сетки координат пикселы проверяемого электронного изображения в новой сетке координат меняют свои координаты по оси ординат и по оси абсцисс. Например, при изменении ориентации осей прямоугольной сетки координат новые координаты по оси абсцисс вычисляют по формуле:At each step of changing the orientation of the axes of the rectangular coordinate grid, the pixels of the checked electronic image in the new coordinate grid change their coordinates along the ordinate and abscissa. For example, when changing the orientation of the axes of a rectangular grid of coordinates, the new coordinates on the abscissa axis are calculated by the formula:

x*=R(x-x0),x * = R (xx 0 ),

где x - координата по оси абсцисс в исходной прямоугольной сетке координат, x0 - координата точки поворота по оси абсцисс в исходной прямоугольной сетке координат, а матрицу поворота R формируют по правилу вида:where x is the coordinate along the x-axis in the original rectangular coordinate grid, x 0 is the coordinate of the pivot along the x-axis in the original rectangular grid, and the rotation matrix R is formed according to the rule of the form:

Figure 00000001
.
Figure 00000001
.

При последовательном изменении J раз ориентации осей прямоугольной сетки координат на угол α=180/J градусов, двухмерное пространственное представление проверяемого электронного изображения, размещенное в этой сетке координат, поворачивают относительно своей центральной точки с координатами (N1/2, N2/2) на 180 градусов.When the axes of the rectangular coordinate grid are successively changed J times by an angle α = 180 / J degrees, the two-dimensional spatial representation of the checked electronic image placed in this coordinate grid is rotated 180 relative to its center point with coordinates (N1 / 2, N2 / 2) by 180 degrees.

Известные способы выполнения над каждым m-м блоком, где m=1,2,…,M, проверяемого электронного изображения k-уровневого, где k≥1, вейвлет преобразования с формированием горизонтальных, вертикальных, высокочастотных и низкочастотных коэффициентов вейвлет преобразования m-го блока описаны, например, в книге S.Lyu, Н.Farid "Steganalysis Using Higher-Order Image Statistics", IEEE Transactions on Information Security and Forensics, vol. 1, pp.111-119, 2006. На первом уровне (k=1) вейвлет преобразования вертикальные коэффициенты V1(x,y), где x - координата по горизонтали, а y - координата по вертикали, вейвлет преобразования m-го блока проверяемого электронного изображения формируют сверткой значений яркости пикселов m-го блока изображения I(x,y) с коэффициентами l(m) низкочастотного (НЧ) фильтра в вертикальном направлении вейвлет преобразования и с коэффициентами h(m) высокочастотного (ВЧ) фильтра в горизонтальном направлении вейвлет преобразованияKnown methods for performing on each m-th block, where m = 1,2, ..., M, a k-level verified electronic image, where k≥1, wavelet transform with the formation of horizontal, vertical, high-frequency and low-frequency coefficients of the m-th wavelet transform blocks are described, for example, in S. Lyu, N. Farid's book "Steganalysis Using Higher-Order Image Statistics", IEEE Transactions on Information Security and Forensics, vol. 1, pp. 111-119, 2006. At the first level (k = 1), the wavelet transform has vertical coefficients V 1 (x, y), where x is the horizontal coordinate and y is the vertical coordinate, the mth block wavelet transform of the checked electronic image is formed by convolving the brightness values of the pixels of the mth image block I (x, y) with the coefficients l (m) of the low-frequency (LF) filter in the vertical direction of the wavelet transform and with the coefficients h (m) of the high-frequency (HF) filter in the horizontal direction wavelet transform

Figure 00000002
.
Figure 00000002
.

На первом уровне вейвлет преобразования горизонтальные коэффициенты H1(x,y) вейвлет преобразования m-го блока проверяемого электронного изображения формируют сверткой значений яркости пикселов m-го блока изображения I(x,y) с коэффициентами l(m) НЧ фильтра в горизонтальном направлении вейвлет преобразования и с коэффициентами h(m) ВЧ фильтра в вертикальном направлении вейвлет преобразованияAt the first level of the wavelet transform, the horizontal coefficients H 1 (x, y) of the wavelet transform of the m-th block of the checked electronic image are formed by the convolution of pixel brightness values of the m-th block of the image I (x, y) with the horizontal filter coefficients l (m) of the low-pass filter wavelet transform and with the coefficients h (m) of the high-pass filter in the vertical direction wavelet transform

Figure 00000003
.
Figure 00000003
.

На первом уровне вейвлет преобразования высокочастотные коэффициенты D1(x,y) вейвлет преобразования m-го блока проверяемого электронного изображения формируют сверткой значений яркости пикселов m-го блока изображения I(x,y) с коэффициентами h(m) ВЧ фильтра в обоих направлениях вейвлет преобразованияAt the first level of the wavelet transform, the high-frequency coefficients D 1 (x, y) of the mth block of the checked electronic image wavelet transform are formed by the convolution of pixel brightness values of the m-th block of the image I (x, y) with the high-pass filter coefficients h (m) in both directions wavelet transform

Figure 00000004
.
Figure 00000004
.

На первом уровне вейвлет преобразования низкочастотные коэффициенты L1(x, y) вейвлет преобразования m-го блока проверяемого электронного изображения формируют сверткой значений яркости пикселов m-го блока изображения I(x, y) с коэффициентами l(m) НЧ фильтра в обоих направлениях вейвлет преобразованияAt the first level, the wavelet transform low-frequency coefficients L 1 (x, y) the wavelet transform of the m-th block of the checked electronic image is formed by the convolution of pixel brightness values of the m-th block of the image I (x, y) with the filter coefficients l (m) in both directions wavelet transform

Figure 00000005
.
Figure 00000005
.

На фигуре 4а показан пример формирования горизонтальных, вертикальных, высокочастотных и низкочастотных коэффициентов первого уровня вейвлет преобразования m-го блока проверяемого электронного изображения. Видно, что низкочастотные коэффициенты вейвлет преобразования существенно превышают по величине горизонтальные, вертикальные и высокочастотные коэффициенты первого уровня вейвлет преобразования m-го блока проверяемого электронного изображения.Figure 4a shows an example of the formation of horizontal, vertical, high-frequency and low-frequency coefficients of the first level wavelet transform of the m-th block of the checked electronic image. It can be seen that the low-frequency coefficients of the wavelet transform significantly exceed the horizontal, vertical, and high-frequency coefficients of the first level of the wavelet transform of the m-th block of the electron image being checked.

На втором (k=2) и последующих уровнях вейвлет преобразования горизонтальные, вертикальные, высокочастотные и низкочастотные коэффициенты вейвлет преобразования m-го блока проверяемого электронного изображения формируют путем удаления каждого второго столбца и каждой второй строки из низкочастотных коэффициентов предыдущего уровня вейвлет преобразования этого блока и выполнения над оставшимися коэффициентами описанных выше операций свертки с коэффициентами l(m) НЧ фильтра и с коэффициентами h(m) ВЧ фильтра. На фигуре 4б показан пример формирования горизонтальных, вертикальных, высокочастотных и низкочастотных коэффициентов второго уровня вейвлет преобразования m-го блока проверяемого электронного изображения. Число коэффициентов вейвлет преобразования на втором уровне вейвлет преобразования уменьшается в 4 раза относительно числа коэффициентов вейвлет преобразования на первом уровне, при этом значения одноименных коэффициентов превышают, как правило, значения соответствующих коэффициентов первого уровня вейвлет преобразования m-го блока проверяемого электронного изображения.At the second (k = 2) and subsequent levels of wavelet transform, horizontal, vertical, high-frequency and low-frequency coefficients of the wavelet transform of the m-th block of the checked electronic image are formed by removing every second column and every second row from the low-frequency coefficients of the previous level of the wavelet transform of this block and execute over the remaining coefficients of the convolution operations described above with the coefficients l (m) of the low-pass filter and with the coefficients h (m) of the high-pass filter. Figure 4b shows an example of the formation of horizontal, vertical, high-frequency and low-frequency coefficients of the second level wavelet transform of the m-th block of the checked electronic image. The number of wavelet transform coefficients at the second level of the wavelet transform decreases by 4 times relative to the number of wavelet transform coefficients at the first level, while the values of the same coefficients exceed, as a rule, the values of the corresponding coefficients of the first level of the wavelet transform of the m-th block of the checked electronic image.

Известные способы вычисления статистических характеристик коэффициентов вейвлет преобразования m-го блока проверяемого электронного изображения в виде математического ожидания, дисперсии, асимметрии и эксцесса горизонтальных, вертикальных, высокочастотных и низкочастотных коэффициентов вейвлет преобразования этого блока описаны, например, в книге В.Калининой, В.Панкина "Математическая статистика". - М., Высшая школа, 1998, стр.158-160. Указанные статистические характеристики являются четырьмя первыми центральными моментами коэффициентов вейвлет преобразования m-го блока проверяемого электронного изображения.Known methods for calculating the statistical characteristics of the wavelet transform coefficients of the m-th block of the checked electronic image in the form of mathematical expectation, dispersion, asymmetry and excess of horizontal, vertical, high-frequency and low-frequency wavelet transform coefficients of this block are described, for example, in the book of V. Kalinina, V. Pankin "Math statistics". - M., Higher School, 1998, pp. 158-160. These statistical characteristics are the four first central moments of the wavelet transform coefficients of the m-th block of the checked electronic image.

Известные способы формирования вектора статистических характеристик m-го блока проверяемого электронного изображения путем последовательной записи значений математического ожидания, дисперсии, асимметрии и эксцесса горизонтальных, вертикальных, высокочастотных и низкочастотных коэффициентов с первого по k-й уровень вейвлет преобразования этого блока описаны, например, в заявке на патент США №20080193031 МПК8 G06T 9/00 с приоритетом от 09.02.2007. В соответствии с известными способами вектор статистических характеристик m-го блока проверяемого электронного изображения формируют путем последовательной записи значений математического ожидания, дисперсии, асимметрии и эксцесса горизонтальных, вертикальных, высокочастотных и низкочастотных коэффициентов, начиная от первого до k-го уровня вейвлет преобразования этого блока. На фигуре 4в показан пример формирования вектора статистических характеристик m-го блока проверяемого электронного изображения путем последовательной записи значений математического ожидания, дисперсии, асимметрии и эксцесса горизонтальных и низкочастотных коэффициентов первого и второго уровней вейвлет преобразования m-го блока. Для горизонтальных коэффициентов первого уровня вейвлет преобразования m-го блока их математическое ожидание K1(H1) равно - 0,6, дисперсия K2(H1) равна 13,2, асимметрия K3(H1) равна - 0,01, а эксцесс - K4(H1)=4,1. Математическое ожидание, дисперсия, асимметрия и эксцесс низкочастотных коэффициентов первого уровня вейвлет преобразования m-го блока обозначаются, соответственно, K1(L1), K2(L1), K3(L1) и K4(L1), а второго уровня вейвлет преобразования - K1(L2), K2(L2), K3(L2) и K4(L2).Known methods for generating the vector of statistical characteristics of the m-th block of the checked electronic image by sequentially recording the values of mathematical expectation, variance, asymmetry and excess of horizontal, vertical, high-frequency and low-frequency coefficients from the first to the k-th level of the wavelet transform of this block are described, for example, in the application for US patent No. 20080193031 IPC 8 G06T 9/00 with priority dated 02/09/2007. In accordance with known methods, the vector of statistical characteristics of the m-th block of the checked electronic image is formed by sequentially recording the values of mathematical expectation, dispersion, asymmetry and excess of horizontal, vertical, high-frequency and low-frequency coefficients, starting from the first to the k-th level of the wavelet transform of this block. Figure 4c shows an example of the formation of the vector of statistical characteristics of the mth block of the checked electronic image by sequentially recording the values of mathematical expectation, dispersion, asymmetry and excess of horizontal and low-frequency coefficients of the first and second levels of the wavelet transform of the m-th block. For the horizontal coefficients of the first level of the wavelet transform of the mth block, their mathematical expectation K1 (H1) is - 0.6, the variance K2 (H1) is 13.2, the asymmetry of K3 (H1) is - 0.01, and the excess is K4 ( H1) = 4.1. The expectation, variance, asymmetry and excess of the low-frequency coefficients of the first level of the wavelet transform of the mth block are denoted by K1 (L1), K2 (L1), K3 (L1) and K4 (L1), respectively, and the second level of the wavelet transform is K1 ( L2), K2 (L2), K3 (L2) and K4 (L2).

Известные способы сравнения вектора статистических характеристик m-го блока с предварительно сформированными векторами статистических характеристик заведомо немодифицированных электронных изображений описаны, например, в заявке на патент США №20080193031 МПК8 G06T 9/00 с приоритетом от 09.02.2007. Для этого предварительно отбирают немодифицированные электронные изображения, в соответствии с ранее описанными действиями двухмерное пространственное представление каждого из них разделяют на блоки размером N×N пикселов, где N≥2, над каждым блоком электронного изображения выполняют k-уровневое вейвлет преобразование с формированием горизонтальных, вертикальных, высокочастотных и низкочастотных коэффициентов вейвлет преобразования блока, вычисляют статистические характеристики коэффициентов вейвлет преобразования блока и формируют из них вектор статистических характеристик каждого блока заведомо немодифицированного ЭИ. Вектор статистических характеристик каждого заведомо немодифицированного ЭИ формируют как среднее арифметическое значение одноименных статистических характеристик соответствующих коэффициентов вейвлет преобразования блоков этого изображения.Known methods for comparing the vector of statistical characteristics of the m-th block with pre-formed vectors of statistical characteristics of obviously unmodified electronic images are described, for example, in US Patent Application No. 20080193031 IPC 8 G06T 9/00 with priority dated 02/09/2007. For this, unmodified electronic images are preselected, in accordance with the previously described actions, the two-dimensional spatial representation of each of them is divided into blocks of N × N pixels, where N≥2, a k-level wavelet transform is performed over each block of the electronic image with the formation of horizontal, vertical , high-frequency and low-frequency coefficients of the wavelet transform of the block, calculate the statistical characteristics of the coefficients of the wavelet transform of the block and form comfort of them is the vector of statistical characteristics of each block of obviously unmodified EI. The vector of statistical characteristics of each obviously unmodified EI is formed as the arithmetic mean of the statistical characteristics of the same name corresponding to the wavelet transform coefficients of the blocks of this image.

Известные способы вычисления различия между вектором статистических характеристик m-го блока проверяемого электронного изображения и ближайшим к нему предварительно сформированным вектором статистических характеристик заведомо немодифицированных электронных изображений описаны, например, в книге А.Сикарев, О.Лебедев "Микроэлектронные устройства формирования и обработки сложных сигналов". - М., Радио и связь, 1983, стр.106-108. Они заключаются в суммировании значений разницы между значениями вектора статистических характеристик m-го блока и соответствующими значениями каждого из предварительно сформированных векторов статистических характеристик заведомо немодифицированных электронных изображений, и определяют в качестве ближайшего к вектору статистических характеристик m-го блока предварительно сформированный вектор статистических характеристик заведомо немодифицированного электронного изображения, имеющий наименьшую сумму значений разницы. Известные способы выбора наименьшей суммы значений разницы описаны, например, в книге А.Сикарев, О.Лебедев "Микроэлектронные устройства формирования и обработки сложных сигналов". - М., Радио и связь, 1983, стр.108-110 и заключаются в использовании цифровых компараторов.Known methods for calculating the difference between the vector of statistical characteristics of the m-th block of the checked electronic image and the nearest preformed vector of statistical characteristics of obviously unmodified electronic images are described, for example, in the book A. Microelectronic devices for generating and processing complex signals by A. Sikarev, O. Lebedev . - M., Radio and Communications, 1983, pp. 106-108. They consist in summing the values of the difference between the values of the vector of statistical characteristics of the m-th block and the corresponding values of each of the pre-formed vectors of statistical characteristics of obviously unmodified electronic images, and define the pre-formed vector of statistical characteristics of obviously un-modified as the closest to the vector of statistical characteristics of the m-th block An electronic image having the smallest sum of difference values. Known methods for selecting the smallest sum of difference values are described, for example, in the book by A. Sikarev, O. Lebedev "Microelectronic devices for the formation and processing of complex signals." - M., Radio and Communications, 1983, pp. 108-110 and consist in the use of digital comparators.

На фигуре 4 г показан пример предварительно сформированного вектора статистических характеристик заведомо немодифицированного ЭИ, ближайшего к вектору статистических характеристик m-го блока проверяемого электронного изображения. Видно, что значения одноименных статистических характеристик m-го блока проверяемого электронного изображения и ближайшего к нему предварительно сформированного вектора статистических характеристик заведомо немодифицированного ЭИ различаются.4 g shows an example of a preformed vector of statistical characteristics of a deliberately unmodified EI closest to the vector of statistical characteristics of the m-th block of a verified electronic image. It can be seen that the values of the statistical characteristics of the same name of the m-th block of the checked electronic image and the nearest preformed vector of statistical characteristics of the obviously unmodified EI differ.

Известные способы сравнения вектора статистических характеристик m-го блока с предварительно сформированными векторами статистических характеристик заведомо модифицированных электронных изображений описаны, например, в заявке на патент США №20080193031 МПК8 G06Т 9/00 с приоритетом от 09.02.07. Для этого заведомо немодифицированные ЭИ модифицируют путем стирания примерно половины пикселов каждого блока и вставкой на место стертых пикселов пикселов из блоков других электронных изображений или вставкой на место стертых пикселов пикселов из блоков электронных изображений, сформированных компьютерным рисованием с использованием графических редакторов, таких как, например, редактор Photoshop. Затем в соответствии с ранее описанными действиями двухмерное пространственное представление каждого из заведомо модифицированных электронных изображений разделяют на блоки размером N1×N2 пикселов, где N1≥2 и N2≥2, над каждым блоком этого ЭИ выполняют k-уровневое вейвлет преобразование с формированием горизонтальных, вертикальных, высокочастотных и низкочастотных коэффициентов вейвлет преобразования блока, вычисляют статистические характеристики коэффициентов вейвлет преобразования блока и формируют из них вектор статистических характеристик каждого блока заведомо модифицированного ЭИ. Вектор статистических характеристик каждого заведомо модифицированного ЭИ формируют как среднее арифметическое значение одноименных статистических характеристик соответствующих коэффициентов вейвлет преобразования блоков этого изображения.Known methods for comparing the vector of statistical characteristics of the m-th block with pre-formed vectors of statistical characteristics of deliberately modified electronic images are described, for example, in US Patent Application No. 20080193031 IPC 8 G06T 9/00 with priority dated 02/09/07. For this purpose, obviously unmodified EIs are modified by erasing about half of the pixels of each block and inserting in place of the erased pixels from other electronic image blocks or by inserting in place of the erased pixels from electronic image blocks formed by computer drawing using graphic editors, such as, for example, Photoshop editor. Then, in accordance with the previously described actions, a two-dimensional spatial representation of each of the obviously modified electronic images is divided into blocks of size N1 × N2 pixels, where N1≥2 and N2≥2, a k-level wavelet transform is performed on each block of this EI with the formation of horizontal, vertical , high-frequency and low-frequency coefficients of the wavelet transform block, calculate the statistical characteristics of the wavelet transform coefficients of the block and form a vector of statistical characteristics characteristics of each block of obviously modified EI. The vector of statistical characteristics of each obviously modified EI is formed as the arithmetic mean of the statistical characteristics of the same name corresponding to the wavelet transform coefficients of the blocks of this image.

Известные способы вычисления различия между вектором статистических характеристик m-го блока проверяемого электронного изображения и ближайшим к нему предварительно сформированным вектором статистических характеристик заведомо модифицированных электронных изображений описаны, например, в книге А.Сикарев, О.Лебедев "Микроэлектронные устройства формирования и обработки сложных сигналов". - М., Радио и связь, 1983, стр.106-108. Они заключаются в суммировании значений разницы между значениями вектора статистических характеристик m-го блока и соответствующими значениями каждого из предварительно сформированных векторов статистических характеристик заведомо модифицированных электронных изображений, и определяют в качестве ближайшего к вектору статистических характеристик m-го блока предварительно сформированный вектор статистических характеристик заведомо модифицированного электронного изображения, имеющий наименьшую сумму значений разницы. Известные способы выбора наименьшей суммы значений разницы описаны, например, в книге А.Сикарев, О.Лебедев "Микроэлектронные устройства формирования и обработки сложных сигналов". - М., Радио и связь, 1983, стр.108-110 и заключаются в использовании цифровых компараторов.Known methods for calculating the difference between the vector of statistical characteristics of the m-th block of the checked electronic image and the nearest pre-formed vector of statistical characteristics of deliberately modified electronic images are described, for example, in the book by A. Sikarev, O. Lebedev "Microelectronic devices for generating and processing complex signals" . - M., Radio and Communications, 1983, pp. 106-108. They consist of summing up the difference between the values of the vector of statistical characteristics of the m-th block and the corresponding values of each of the pre-formed vectors of statistical characteristics of the obviously modified electronic images, and define the pre-formed vector of statistical characteristics of the obviously modified as the closest to the vector of statistical characteristics of the m-th block An electronic image having the smallest sum of difference values. Known methods for selecting the smallest sum of difference values are described, for example, in the book by A. Sikarev, O. Lebedev "Microelectronic devices for the formation and processing of complex signals." - M., Radio and Communications, 1983, pp. 108-110 and consist in the use of digital comparators.

На фигуре 4д показан пример предварительно сформированного вектора статистических характеристик заведомо модифицированного ЭИ, ближайшего к вектору статистических характеристик m-го блока проверяемого электронного изображения. Видно, что значения одноименных статистических характеристик m-го блока проверяемого электронного изображения и ближайшего к нему предварительно сформированного вектора статистических характеристик заведомо модифицированного ЭИ различаются.Figure 4e shows an example of a preformed vector of statistical characteristics of a deliberately modified EI closest to the vector of statistical characteristics of the m-th block of the checked electronic image. It can be seen that the values of the statistical characteristics of the same name of the m-th block of the checked electronic image and the previously pre-formed vector of statistical characteristics of the obviously modified EI are different.

Известные способы идентификации m-го блока проверяемого электронного изображения как модифицированного, если различие между его вектором статистических характеристик и ближайшим к нему предварительно сформированным вектором статистических характеристик заведомо модифицированных электронных изображений меньше, чем различие между его вектором статистических характеристик и ближайшим к нему предварительно сформированным вектором статистических характеристик заведомо немодифицированных электронных изображений, описаны, например, в книге А.Сикарев, О.Лебедев "Микроэлектронные устройства формирования и обработки сложных сигналов". - М., Радио и связь, 1983, стр.108-110 и заключаются в использовании цифровых сумматоров и компараторов. Для этого суммируют значения разницы между значениями вектора статистических характеристик m-го блока и соответствующими значениями вектора статистических характеристик ближайшего к нему предварительно сформированного вектора статистических характеристик заведомо модифицированного ЭИ, а также суммируют значения разницы между значениями вектора статистических характеристик m-го блока и соответствующими значениями вектора статистических характеристик ближайшего к нему предварительно сформированного вектора статистических характеристик заведомо немодифицированного ЭИ и сравнивают их.Known methods for identifying the m-th block of a verified electronic image as modified if the difference between its vector of statistical characteristics and the preformed vector of statistical characteristics of obviously modified electronic images is less than the difference between its vector of statistical characteristics and the nearest preformed vector of statistical characteristics of obviously unmodified electronic images are described, for example , in the book by A. Sikarev, O. Lebedev "Microelectronic devices for the formation and processing of complex signals." - M., Radio and Communications, 1983, pp. 108-110 and consist in the use of digital adders and comparators. To do this, summarize the difference between the values of the vector of statistical characteristics of the m-th block and the corresponding values of the vector of statistical characteristics of the nearest preformed vector of statistical characteristics of a deliberately modified EI, and also summarize the difference between the values of the vector of statistical characteristics of the m-th block and the corresponding values of the vector statistical characteristics of the nearest preformed vector of statistical characteristics teristics deliberately unmodified EI and compare them.

Например, из представленных на фигурах 4г и 4д примеров видно, что различие вектора статистических характеристик m-го блока проверяемого ЭИ и ближайшего к нему предварительно сформированного вектора статистических характеристик заведомо модифицированного ЭИ, меньше различия вектора статистических характеристик m-го блока проверяемого ЭИ и ближайшего к нему предварительно сформированного вектора статистических характеристик заведомо немодифицированного ЭИ.For example, it can be seen from the examples presented in Figures 4d and 4e that the difference in the vector of statistical characteristics of the mth block of the tested EI and the nearest preformed vector of statistical characteristics of the obviously modified EI is less than the difference in the vector of statistical characteristics of the mth block of the checked EI and the nearest to of a preformed vector of statistical characteristics of a deliberately unmodified EI.

На фигуре 5 показан пример идентификации модифицированной части проверяемого электронного изображения. Модифицированная часть проверяемого электронного изображения, находящаяся в верхней части изображения и показанная более темным изображением, имеет форму, близкую к прямоугольной. В результате изменения ориентации осей прямоугольной сетки координат ориентация границ модифицированной части проверяемого электронного изображения примерно совпала с ориентацией осей прямоугольной сетки координат, использованной при разделении проверяемого электронного изображения на блоки размером N1×N2 пикселов. Это обеспечивает более надежную идентификацию модифицированной части проверяемого электронного изображения.Figure 5 shows an example of identification of a modified part of a verified electronic image. The modified part of the checked electronic image located in the upper part of the image and shown with a darker image has a shape close to rectangular. As a result of changing the orientation of the axes of the rectangular coordinate grid, the orientation of the boundaries of the modified part of the checked electronic image approximately coincided with the orientation of the axes of the rectangular coordinate grid used to divide the checked electronic image into blocks of N1 × N2 pixels. This provides a more reliable identification of the modified part of the checked electronic image.

Проверка теоретических предпосылок заявленного способа обнаружения модификации электронного изображения путем изменения ориентации осей прямоугольной сетки координат провелась путем его аналитических исследований и имитационного моделирования.Verification of the theoretical background of the claimed method for detecting modification of an electronic image by changing the orientation of the axes of a rectangular coordinate grid was carried out by means of its analytical studies and simulation.

Были подобраны 20 заведомо немодифицированных электронных изображений, полученных с использованием цифровых фотокамер. Каждый из них был модифицирован путем стирания примерно половины пикселов каждого блока этого изображения и вставкой на место стертых пикселов пикселов из блоков других электронных изображений. Для каждого из 20 заведомо немодифицированных электронных изображений и 20 заведомо модифицированных электронных изображений формировался свой вектор статистических характеристик. Затем были подобраны другие 10 заведомо немодифицированных электронных изображений, полученных с использованием цифровых фотокамер. Эти электронные изображения были модифицированы путем стирания в них фрагментов размером приблизительно от 50×50 до 200×200 пикселов и записи на их место фрагментов такого же размера и формы из неиспользованных ранее электронных изображений. Выбор заменяемых фрагментов, их размера и формы осуществлялся таким образом, чтобы факт модификации электронного изображения был бы визуально практически необнаруживаемым. Группа проверяемых электронных изображений состояла из указанных 10 заведомо немодифицированных электронных изображений и полученных из них 15 модифицированных электронных изображений.Were selected 20 deliberately unmodified electronic images obtained using digital cameras. Each of them was modified by erasing about half of the pixels of each block of this image and inserting in place the erased pixels of pixels from blocks of other electronic images. For each of 20 deliberately unmodified electronic images and 20 deliberately modified electronic images, its own vector of statistical characteristics was formed. Then, another 10 deliberately unmodified electronic images obtained using digital cameras were selected. These electronic images were modified by erasing fragments from approximately 50 × 50 to 200 × 200 pixels in them and recording in their place fragments of the same size and shape from previously unused electronic images. The choice of replaced fragments, their size and shape was carried out in such a way that the fact of modification of the electronic image would be visually practically undetectable. The group of verified electronic images consisted of the indicated 10 obviously unmodified electronic images and 15 modified electronic images obtained from them.

Двухмерное пространственное представление проверяемых электронных изображений разделялось на блоки размером 128×128 пикселов, которые перекрывались по горизонтали и/или вертикали на d пикселов, где d принимало значения 1, 2, 4 и 10 пикселов. Ориентация осей прямоугольной сетки координат относительно их предыдущего положения последовательно изменялась на угол, составляющий 5, 30 и 90 градусов соответственно. Была исследована зависимость вероятности обнаружения модификации электронного изображения Pобн от значений d и α. Вероятность обнаружения Pобн определялась как отношение числа обнаруженных модификаций электронного изображения к общему числу проверенных модифицированных электронных изображений. На фигуре 6 показана зависимость величины Pобн от значений d и α при числе уровней k=3 вейвлет преобразований блоков электронных изображений. Видно, что при отсутствии изменения ориентации осей прямоугольной сетки координат относительно их предыдущего положения при уменьшении величины перекрытия блоков по горизонтали и вертикали d от 10 до 1 обеспечивается максимальное значение вероятности обнаружения Pобн, равное 0,86. При изменении ориентации осей прямоугольной сетки координат относительно их предыдущего положения в идентичных условиях получено повышение вероятности обнаружения Pобн до величины, равной 0,93. Выявлено, что при уменьшении размера угла α вероятность обнаружения Pобн повышается.The two-dimensional spatial representation of the checked electronic images was divided into blocks of 128 × 128 pixels, which overlapped horizontally and / or vertically by d pixels, where d took values of 1, 2, 4, and 10 pixels. The orientation of the axes of the rectangular coordinate grid relative to their previous position was successively changed by an angle of 5, 30, and 90 degrees, respectively. The dependence of the probability of detecting an electronic image modification P obn on the values of d and α was investigated. The probability of detection of P obn was determined as the ratio of the number of detected modifications of the electronic image to the total number of verified modified electronic images. The figure 6 shows the dependence of the value of P OBN from the values of d and α with the number of levels k = 3 wavelet transformations of blocks of electronic images. It can be seen that in the absence of a change in the orientation of the axes of the rectangular grid of coordinates relative to their previous position with a decrease in the overlap of blocks horizontally and vertically d from 10 to 1, the maximum value of the detection probability P obn is equal to 0.86. By changing the orientation of the axes of the rectangular grid of coordinates relative to their previous position under identical conditions, an increase in the probability of detection of P obn to a value equal to 0.93 is obtained. It was revealed that with decreasing angle size α, the probability of detecting P obn increases.

Проведенные исследования подтверждают, что при использовании первого варианта обнаружения модификации электронного изображения, использующего изменение ориентации осей прямоугольной сетки координат двумерного пространственного представления проверяемого электронного изображения, обеспечивается повышение вероятности обнаружения модификации электронного изображения.The studies confirm that when using the first variant of detecting an electronic image modification using a change in the orientation of the axes of a rectangular grid of coordinates of a two-dimensional spatial representation of the checked electronic image, the probability of detecting an electronic image modification is increased.

Отличия второго варианта способа обнаружения модификации электронного изображения от первого варианта способа заключаются в использовании адаптации статистических характеристик заведомо модифицированных электронных изображений в соответствии с статистическими характеристиками проверяемого электронного изображения.The differences of the second variant of the method for detecting modification of an electronic image from the first variant of the method are in the use of adaptation of the statistical characteristics of obviously modified electronic images in accordance with the statistical characteristics of the verified electronic image.

Алгоритм обнаружения модификации электронного изображения при адаптации статистических характеристик заведомо модифицированных электронных изображений представлен на фигуре 7.The algorithm for detecting modification of an electronic image when adapting the statistical characteristics of deliberately modified electronic images is presented in figure 7.

Известные способы разделения двухмерного пространственного представления проверяемого электронного изображения на M≥2 блоков размером N1×N2 пикселов, где N1≥2 и N2≥2, описаны, например, в книге Я.Ричардсон "Видеокодирование. Н.264 и MPEG-4 - стандарты нового поколения". - М., Техносфера, 2005, стр.38-40. Величины N1 и N2 обычно выбирают кратными 2. Из двухмерного пространственного представления проверяемого электронного изображения, размещенного в прямоугольной сетке координат, начиная, например, с его левого верхнего угла, выделяют матрицу пикселов размера N1 строк и N2 столбцов, которая образует первый (m=1) блок проверяемого электронного изображения. Следующий блок проверяемого электронного изображения формируют сдвигом матрицы пикселов на N2 пикселов по оси абсцисс и/или на N1 пикселов по оси ординат.Known methods for dividing a two-dimensional spatial representation of a verified electronic image into M≥2 blocks of size N1 × N2 pixels, where N1≥2 and N2≥2, are described, for example, in the book by J. Richardson "Video coding. H.264 and MPEG-4 - standards new generation". - M., Technosphere, 2005, pp. 38-40. Values N1 and N2 are usually selected as a multiple of 2. From a two-dimensional spatial representation of the electronic image being checked, placed in a rectangular coordinate grid, starting, for example, from its upper left corner, a matrix of pixels of size N1 rows and N2 columns is selected, which forms the first (m = 1 ) block of the checked electronic image. The next block of the checked electronic image is formed by shifting the matrix of pixels by N2 pixels along the abscissa axis and / or by N1 pixels along the ordinate axis.

Известные способы идентификации m-го блока проверяемого электронного изображения как предположительно немодифицированного, если различие между его вектором статистических характеристик и ближайшим к нему предварительно сформированным вектором статистических характеристик заведомо модифицированных электронных изображений больше, чем различие между его вектором статистических характеристик и ближайшим к нему предварительно сформированным вектором статистических характеристик заведомо немодифицированных электронных изображений, описаны, например, в книге А.Сикарев, О.Лебедев "Микроэлектронные устройства формирования и обработки сложных сигналов". - М., Радио и связь, 1983, стр.108-110 и заключаются в использовании цифровых сумматоров и компараторов. Для этого суммируют значения разницы между значениями вектора статистических характеристик m-го блока и соответствующими значениями вектора статистических характеристик ближайшего к нему предварительно сформированного вектора статистических характеристик заведомо модифицированного ЭИ, а также суммируют значения разницы между значениями вектора статистических характеристик m-го блока и соответствующими значениями вектора статистических характеристик ближайшего к нему предварительно сформированного вектора статистических характеристик заведомо немодифицированного ЭИ и сравнивают их.Known methods for identifying the m-th block of a verified electronic image as presumably unmodified if the difference between its vector of statistical characteristics and the preformed vector of statistical characteristics of obviously modified electronic images is greater than the difference between its vector of statistical characteristics and the nearest preformed vector statistical characteristics of deliberately unmodified electronic images minutes, for example described in the book A.Sikarev, O.Lebedev "Microelectronic forming apparatus and the processing of complex signals." - M., Radio and Communications, 1983, pp. 108-110 and consist in the use of digital adders and comparators. To do this, summarize the difference between the values of the vector of statistical characteristics of the m-th block and the corresponding values of the vector of statistical characteristics of the nearest preformed vector of statistical characteristics of a deliberately modified EI, and also summarize the difference between the values of the vector of statistical characteristics of the m-th block and the corresponding values of the vector statistical characteristics of the nearest preformed vector of statistical characteristics teristics deliberately unmodified EI and compare them.

Например, на фигуре 8а показан пример вектора статистических характеристик m-го блока проверяемого электронного изображения, на фигуре 8б показан пример предварительно сформированного вектора статистических характеристик заведомо модифицированного ЭИ, ближайшего к вектору статистических характеристик m-го блока проверяемого электронного изображения, а на фигуре 8в показан пример предварительно сформированного вектора статистических характеристик заведомо немодифицированного ЭИ, ближайшего к вектору статистических характеристик m-го блока проверяемого электронного изображения. Видно, что различие вектора статистических характеристик m-го блока проверяемого ЭИ и ближайшего к нему предварительно сформированного вектора статистических характеристик заведомо модифицированного ЭИ больше различия вектора статистических характеристик m-го блока проверяемого ЭИ и ближайшего к нему предварительно сформированного вектора статистических характеристик заведомо немодифицированного ЭИ. Поэтому в данном примере m-й блок проверяемого электронного изображения идентифицируется как предположительно немодифицированный блок.For example, figure 8a shows an example of the vector of statistical characteristics of the m-th block of the checked electronic image, figure 8b shows an example of a pre-formed vector of statistical characteristics of the obviously modified EI closest to the statistical vector of the m-th block of the checked electronic image, and figure 8c shows An example of a preformed vector of statistical characteristics of a deliberately unmodified EI closest to the vector of statistical characteristics m- th block of the checked electronic image. It can be seen that the difference in the vector of statistical characteristics of the mth block of the tested EI and the previously preformed vector of statistical characteristics of the knownly modified EI is greater than the difference in the vector of statistical characteristics of the mth block of the checked EI and the nearest preformed vector of the statistical characteristics of the known unmodified EI. Therefore, in this example, the mth block of the verified electronic image is identified as a supposedly unmodified block.

Известные способы формирования из идентифицированных предположительно немодифицированных блоков проверяемого электронного изображения тестовых модифицированных блоков описаны, например, в книге A.Popescu, Н.Farid "Statistical Tools for Digital Forensics". Proceeding of the 6 Information Hiding Workshop, May, 2004, page 5-14. Они заключаются в стирании примерно половины пикселов каждого из идентифицированных предположительно немодифицированных блоков проверяемого электронного изображения и вставкой на место стертых пикселов пикселов из блоков других электронных изображений.Known methods for generating test electronic blocks from verified allegedly unmodified blocks of a verified electronic image are described, for example, in the book A. Statescu, N. Farid, Statistical Tools for Digital Forensics. Proceeding of the 6 Information Hiding Workshop, May, 2004, page 5-14. They consist in erasing about half of the pixels of each of the identified allegedly unmodified blocks of the checked electronic image and inserting the erased pixel pixels from the blocks of other electronic images in place.

Известные способы выполнения над каждым тестовым модифицированным блоком k-уровневого, где k≥1, вейвлет преобразования с формированием горизонтальных, вертикальных, высокочастотных и низкочастотных коэффициентов вейвлет преобразования m-го блока описаны, например, в книге S.Lyu, Н.Farid "Steganalysis Using Higher-Order Image Statistics", IEEE Transactions on Information Security and Forensics, vol.1, pp.111-119, 2006.Known methods for performing on each test modified k-level block, where k≥1, wavelet transform with the formation of horizontal, vertical, high-frequency and low-frequency coefficients of the wavelet transform of the m-th block are described, for example, in the book S. Lyu, N. Farid "Steganalysis Using Higher-Order Image Statistics ", IEEE Transactions on Information Security and Forensics, vol. 1, pp. 111-119, 2006.

Известные способы вычисления статистических характеристик коэффициентов вейвлет преобразования тестового модифицированного блока в виде математического ожидания, дисперсии, асимметрии и эксцесса горизонтальных, вертикальных, высокочастотных и низкочастотных коэффициентов вейвлет преобразования этого блока описаны, например, в книге В.Калининой, В.Панкина "Математическая статистика". - М., Высшая школа, 1998, стр.158-160.Known methods for calculating the statistical characteristics of the wavelet transform coefficients of a test modified block in the form of mathematical expectation, variance, asymmetry and excess of horizontal, vertical, high-frequency and low-frequency wavelet transform coefficients of this block are described, for example, in the book “Mathematical Statistics” by V. Kalinina and V. Pankin . - M., Higher School, 1998, pp. 158-160.

Известные способы формирования вектора статистических характеристик тестового модифицированного блока путем последовательной записи значений математического ожидания, дисперсии, асимметрии и эксцесса горизонтальных, вертикальных, высокочастотных и низкочастотных коэффициентов с первого по k-й уровень вейвлет преобразования этого блока описаны, например, в заявке на патент США №20080193031 МПК8 G06Т 9/00 с приоритетом от 09.02.07. Например, на фигуре 8г показан пример вектора статистических характеристик тестового модифицированного блока.Known methods for generating a vector of statistical characteristics of a test modified block by sequentially recording the mathematical expectation, variance, asymmetry and kurtosis of horizontal, vertical, high-frequency and low-frequency coefficients from the first to the k-th level of the wavelet transform of this block are described, for example, in US patent application No. 20080193031 IPC 8 G06T 9/00 with priority dated 02/09/07. For example, figure 8g shows an example of a vector of statistical characteristics of a test modified block.

Известные способы вычисления различия между вектором статистических характеристик m-го блока проверяемого электронного изображения и ближайшим к нему сформированным вектором статистических характеристик тестового модифицированного блока описаны, например, в книге А.Сикарев, О.Лебедев "Микроэлектронные устройства формирования и обработки сложных сигналов". - М., Радио и связь, 1983, стр.106-108. Они заключаются в суммировании значений разницы между значениями вектора статистических характеристик m-го блока и соответствующими значениями каждого из сформированных векторов статистических характеристик тестовых модифицированных блоков и определяют в качестве ближайшего к вектору статистических характеристик m-го блока сформированный вектор статистических характеристик тестового модифицированного блока, имеющий наименьшую сумму значений разницы. Известные способы выбора наименьшей суммы значений разницы описаны, например, в книге А.Сикарев, О.Лебедев "Микроэлектронные устройства формирования и обработки сложных сигналов". - М., Радио и связь, 1983, стр.108-110 и заключаются в использовании цифровых компараторов.Known methods for calculating the difference between the vector of statistical characteristics of the m-th block of the checked electronic image and the nearest generated vector of statistical characteristics of the test modified block are described, for example, in the book A. Microelectronic devices for generating and processing complex signals by A. Sikarev and O. Lebedev. - M., Radio and Communications, 1983, pp. 106-108. They consist in summing the difference between the values of the vector of statistical characteristics of the m-th block and the corresponding values of each of the generated vectors of statistical characteristics of the test modified blocks and determine as the closest to the vector of statistical characteristics of the m-th block the generated vector of statistical characteristics of the test modified block having the smallest the sum of the difference values. Known methods for selecting the smallest sum of difference values are described, for example, in the book by A. Sikarev, O. Lebedev "Microelectronic devices for the formation and processing of complex signals." - M., Radio and Communications, 1983, pp. 108-110 and consist in the use of digital comparators.

Известные способы идентификации m-го блока проверяемого электронного изображения как модифицированного, если различие между его вектором статистических характеристик и ближайшим к нему предварительно сформированным вектором статистических характеристик заведомо немодифицированных электронных изображений больше, чем различие между его вектором статистических характеристик и ближайшим к нему сформированным вектором статистических характеристик тестового модифицированного блока, описаны, например, в книге А.Сикарев, О.Лебедев "Микроэлектронные устройства формирования и обработки сложных сигналов". - М., Радио и связь, 1983, стр.108-110 и заключаются в использовании цифровых сумматоров и компараторов. Для этого суммируют значения разницы между значениями вектора статистических характеристик m-го блока и соответствующими значениями вектора статистических характеристик ближайшего к нему сформированного вектора статистических характеристик тестового модифицированного блока, а также суммируют значения разницы между значениями вектора статистических характеристик m-го блока и соответствующими значениями вектора статистических характеристик ближайшего к нему предварительно сформированного вектора статистических характеристик заведомо немодифицированного ЭИ и сравнивают их.Known methods for identifying the m-th block of a verified electronic image as modified if the difference between its vector of statistical characteristics and the preformed vector of statistical characteristics of obviously unmodified electronic images is greater than the difference between its vector of statistical characteristics and the nearest generated vector of statistical characteristics modified test block, described, for example, in the book A. Sikarev, O. Lebedev "Mick electronic devices for the formation and processing of complex signals. " - M., Radio and Communications, 1983, pp. 108-110 and consist in the use of digital adders and comparators. To do this, summarize the difference between the values of the vector of statistical characteristics of the mth block and the corresponding values of the vector of statistical characteristics of the nearest generated vector of statistical characteristics of the test modified block, and also summarize the differences between the values of the vector of statistical characteristics of the mth block and the corresponding values of the statistical vector characteristics of the preformed vector of statistical characteristics closest to it knows unmodified EI and compare them.

Например, из представленных на фигурах 8а, 8в и 8д примеров видно, что различие вектора статистических характеристик m-го блока проверяемого ЭИ и ближайшего к нему предварительно сформированного вектора статистических характеристик заведомо немодифицированного ЭИ больше различия вектора статистических характеристик m-го блока проверяемого ЭИ и ближайшего к нему сформированного вектора статистических характеристик тестового модифицированного блока. Поэтому в данном примере m-й блок проверяемого электронного изображения идентифицируют как модифицированный. Заметим, что при использовании способа-прототипа обнаружения модификации электронного изображения данный m-й блок проверяемого электронного изображения был бы ошибочно идентифицирован как немодифицированный.For example, it can be seen from the examples presented in Figures 8a, 8c, and 8d that the difference between the vector of statistical characteristics of the mth block of the tested EI and the nearest preformed vector of statistical characteristics of the obviously unmodified EI is greater than the difference between the vector of statistical characteristics of the mth block of the tested EI and the nearest to it the generated vector of statistical characteristics of the test modified block. Therefore, in this example, the mth block of the verified electronic image is identified as modified. Note that when using the prototype method for detecting modifications to an electronic image, this m-th block of the verified electronic image would be erroneously identified as unmodified.

На фигуре 9 показан пример идентификации модифицированной части проверяемого электронного изображения. Модифицированная часть проверяемого электронного изображения находится в верхней правой части изображения и имеет статистические характеристики, близкие к статистическим характеристикам заведомо немодифицированных электронных изображений. В результате адаптации статистических характеристик заведомо модифицированных электронных изображений, специально сформированных в процессе идентификации, в соответствии с статистическими характеристиками проверяемого электронного изображения, были вычислены статистические характеристики близких к проверяемому изображению заведомо модифицированных блоков электронных изображений. Это обеспечивает более надежную идентификацию модифицированной части проверяемого электронного изображения.Figure 9 shows an example of identification of a modified part of a verified electronic image. The modified part of the checked electronic image is located in the upper right part of the image and has statistical characteristics close to the statistical characteristics of obviously unmodified electronic images. As a result of adaptation of the statistical characteristics of deliberately modified electronic images specially formed during the identification process, in accordance with the statistical characteristics of the verified electronic image, the statistical characteristics of the obviously modified electronic image blocks close to the verified image were calculated. This provides a more reliable identification of the modified part of the checked electronic image.

Проверка теоретических предпосылок заявленного способа обнаружения модификации электронного изображения путем адаптации статистических характеристик заведомо модифицированных электронных изображений в соответствии с статистическими характеристиками проверяемого электронного изображения проводилась путем его аналитических исследований и имитационного моделирования.Verification of the theoretical assumptions of the claimed method for detecting electronic image modification by adapting the statistical characteristics of obviously modified electronic images in accordance with the statistical characteristics of the verified electronic image was carried out by means of its analytical studies and simulation.

Были подобраны 20 заведомо немодифицированных электронных изображений, полученных с использованием цифровых фотокамер. Каждый из них был модифицирован путем стирания примерно половины пикселов каждого блока этого изображения и вставкой на место стертых пикселов пикселов из блоков других электронных изображений. Для каждого из 20 заведомо немодифицированных электронных изображений и 20 заведомо модифицированных электронных изображений формировался свой вектор статистических характеристик. Затем были подобраны другие 10 заведомо немодифицированных электронных изображений, полученных с использованием цифровых фотокамер. Эти электронные изображения были модифицированы путем стирания в них фрагментов размером приблизительно от 50×50 до 200×200 пикселов и записи на их место фрагментов такого же размера и формы из неиспользованных ранее электронных изображений. Выбор заменяемых фрагментов, их размера и формы осуществлялся таким образом, чтобы факт модификации электронного изображения был бы визуально практически необнаруживаемым. Группа проверяемых электронных изображений состояла из указанных 10 заведомо немодифицированных электронных изображений и полученных из них 15 модифицированных электронных изображений.Were selected 20 deliberately unmodified electronic images obtained using digital cameras. Each of them was modified by erasing about half of the pixels of each block of this image and inserting in place the erased pixels of pixels from blocks of other electronic images. For each of 20 deliberately unmodified electronic images and 20 deliberately modified electronic images, its own vector of statistical characteristics was formed. Then, another 10 deliberately unmodified electronic images obtained using digital cameras were selected. These electronic images were modified by erasing fragments from approximately 50 × 50 to 200 × 200 pixels in them and recording in their place fragments of the same size and shape from previously unused electronic images. The choice of replaced fragments, their size and shape was carried out in such a way that the fact of modification of the electronic image would be visually practically undetectable. The group of verified electronic images consisted of the indicated 10 obviously unmodified electronic images and 15 modified electronic images obtained from them.

Была исследована вероятность обнаружения модификации электронного изображения Pобн при разделении проверяемых электронных изображений на блоки размером 128×128 пикселов и 256×256 пикселов в режиме с адаптацией статистических характеристик заведомо модифицированных электронных изображений в соответствии с статистическими характеристиками проверяемого электронного изображения и в режиме без адаптации. На фигуре 10 показана зависимость величины Pобн от размера блока при числе уровней k=3 вейвлет преобразований блоков электронных изображений. В режиме без адаптации обеспечивается значение вероятности обнаружения Pобн, равное 0,77 при размере блока 128×128 пикселов, и 0,81 при размере блока 256×256 пикселов. При использовании адаптации вероятность обнаружения модификации электронного изображения Pобн увеличивается до значения 0,86 при размере блока 128×128 пикселов, и до значения 0,92 при размере блока 256×256 пикселов.We studied the probability of detecting an electronic image modification P obn when dividing the verified electronic images into blocks of 128 × 128 pixels and 256 × 256 pixels in a mode with adaptation of the statistical characteristics of obviously modified electronic images in accordance with the statistical characteristics of the electronic image being checked and in the non-adaptation mode. The figure 10 shows the dependence of the value of P OBN on the size of the block with the number of levels k = 3 wavelet transformations of blocks of electronic images. In the non-adaptation mode, the value of the detection probability P obn is provided, which is 0.77 with a block size of 128 × 128 pixels, and 0.81 with a block size of 256 × 256 pixels. When using adaptation, the probability of detecting modifications to the electronic image P obn increases to a value of 0.86 with a block size of 128 × 128 pixels, and to a value of 0.92 with a block size of 256 × 256 pixels.

Проведенные исследования подтверждают, что при использовании второго варианта обнаружения модификации электронного изображения, использующего адаптацию статистических характеристик заведомо модифицированных электронных изображений в соответствии с статистическими характеристиками проверяемого электронного изображения, обеспечивается повышение вероятности обнаружения модификации электронного изображения.The conducted studies confirm that when using the second variant of detecting the modification of the electronic image, using the adaptation of the statistical characteristics of deliberately modified electronic images in accordance with the statistical characteristics of the verified electronic image, an increase in the probability of detecting the modification of the electronic image is provided.

Claims (13)

1. Способ обнаружения модификации электронного изображения, заключающийся в том, что двухмерное пространственное представление проверяемого электронного изображения разделяют на М≥2 блоков размером N1×N2 пикселов, где N1≥2 и N2≥2, над каждым m-м блоком, где m=1, 2,…, М, выполняют k-уровневое, где k≥1, вейвлет преобразование, формируют горизонтальные, вертикальные, высокочастотные и низкочастотные коэффициенты выполненного вейвлет преобразования m-го блока, вычисляют статистические характеристики коэффициентов вейвлет преобразования m-го блока, формируют из них вектор статистических характеристик m-го блока, сравнивают вектор статистических характеристик m-го блока с предварительно сформированными векторами статистических характеристик заведомо немодифицированных электронных изображений и с предварительно сформированными векторами статистических характеристик заведомо модифицированных электронных изображений, идентифицируют m-ый блок как модифицированный, если различие между его вектором статистических характеристик и ближайшим к нему предварительно сформированным вектором статистических характеристик заведомо модифицированных электронных изображений меньше, чем различие между его вектором статистических характеристик и ближайшим к нему предварительно сформированным вектором статистических характеристик заведомо немодифицированных электронных изображений, идентифицируют проверяемое электронное изображение в целом как модифицированное при идентификации по крайней мере одного из его блоков как модифицированный, отличающийся тем, что двухмерное пространственное представление проверяемого электронного изображения размещают в прямоугольную сетку координат, причем разделяют его на М перекрывающихся блоков с перекрытием по оси ординат и/или по оси абсцисс на d≥1 пикселов, затем последовательно J≥1 раз изменяют ориентацию осей прямоугольной сетки координат относительно их предыдущего положения на угол α°, причем после каждого шага изменения ориентации осей прямоугольной сетки координат двухмерное пространственное представление проверяемого электронного изображения повторно разделяют на М перекрывающихся блоков.1. The method of detecting modifications to the electronic image, which consists in the fact that the two-dimensional spatial representation of the checked electronic image is divided into M≥2 blocks of size N1 × N2 pixels, where N1≥2 and N2≥2, above each m-th block, where m = 1, 2, ..., M, perform the k-level, where k≥1, wavelet transform, form horizontal, vertical, high-frequency and low-frequency coefficients of the performed wavelet transform of the m-th block, calculate the statistical characteristics of the wavelet transform coefficients of the m-th block, form the vector of statistical characteristics of the m-th block from them, compare the vector of statistical characteristics of the m-th block with pre-formed vectors of statistical characteristics of obviously unmodified electronic images and with the pre-formed vectors of statistical characteristics of obviously-modified electronic images, identify the m-th block as modified if the difference between its vector of statistical characteristics and the preformed nearest to it the vector of statistical characteristics of deliberately modified electronic images is less than the difference between its vector of statistical characteristics and the nearest preformed vector of statistical characteristics of deliberately unmodified electronic images, the verified electronic image as a whole is identified as modified when at least one of its blocks is identified as modified, characterized in that the two-dimensional spatial representation of the test about the electronic image is placed in a rectangular coordinate grid, and divide it into M overlapping blocks with overlapping along the ordinate and / or abscissa by d≥1 pixels, then successively J≥1 times change the orientation of the axes of the rectangular coordinate grid relative to their previous position by angle α °, and after each step of changing the orientation of the axes of the rectangular grid of coordinates, the two-dimensional spatial representation of the checked electronic image is re-divided into M overlapping blocks. 2. Способ по п.1, отличающийся тем, что ориентацию осей прямоугольной сетки координат при каждом шаге изменяют на угол α=180/J°.2. The method according to claim 1, characterized in that the orientation of the axes of the rectangular grid of coordinates at each step is changed by an angle α = 180 / J °. 3. Способ по п.1, отличающийся тем, что статистические характеристики коэффициентов вейвлет преобразования m-го блока вычисляют в виде математического ожидания, дисперсии, асимметрии и эксцесса горизонтальных, вертикальных, высокочастотных и низкочастотных коэффициентов вейвлет преобразования этого блока.3. The method according to claim 1, characterized in that the statistical characteristics of the wavelet transform coefficients of the m-th block are calculated in the form of mathematical expectation, dispersion, asymmetry and excess of horizontal, vertical, high-frequency and low-frequency wavelet transform coefficients of this block. 4. Способ по п.1, отличающийся тем, что вектор статистических характеристик m-гo блока формируют путем последовательной записи значений математического ожидания, дисперсии, асимметрии и эксцесса горизонтальных, вертикальных, высокочастотных и низкочастотных коэффициентов вейвлет преобразования этого блока.4. The method according to claim 1, characterized in that the vector of statistical characteristics of the m-th block is formed by sequentially recording the values of mathematical expectation, dispersion, asymmetry and excess of horizontal, vertical, high-frequency and low-frequency coefficients of the wavelet transform of this block. 5. Способ по п.1, отличающийся тем, что различие между вектором статистических характеристик m-гo блока и ближайшим к нему предварительно сформированным вектором статистических характеристик заведомо модифицированных электронных изображений вычисляют суммированием значений разницы между значениями вектора статистических характеристик m-го блока и соответствующими значениями каждого из предварительно сформированных векторов статистических характеристик заведомо модифицированных электронных изображений, и определяют в качестве ближайшего к вектору статистических характеристик m-гo блока предварительно сформированный вектор статистических характеристик заведомо модифицированного электронного изображения, имеющий наименьшую сумму значений разницы.5. The method according to claim 1, characterized in that the difference between the vector of statistical characteristics of the m-th block and the closest pre-formed vector of statistical characteristics of obviously modified electronic images is calculated by summing the difference between the values of the vector of statistical characteristics of the m-th block and the corresponding values of each of the preformed vectors of statistical characteristics of deliberately modified electronic images, and is determined as of the m-th block that is closest to the vector of statistical characteristics, a pre-formed vector of statistical characteristics of a deliberately modified electronic image having the smallest sum of difference values. 6. Способ по п.1, отличающийся тем, что различие между вектором статистических характеристик m-го блока и ближайшим к нему предварительно сформированным вектором статистических характеристик заведомо немодифицированных электронных изображений вычисляют суммированием значений разницы между значениями вектора статистических характеристик m-го блока и соответствующими значениями каждого из предварительно сформированных векторов статистических характеристик заведомо немодифицированных электронных изображений, и определяют в качестве ближайшего к вектору статистических характеристик m-го блока предварительно сформированный вектор статистических характеристик заведомо немодифицированного электронного изображения, имеющий наименьшую сумму значений разницы.6. The method according to claim 1, characterized in that the difference between the vector of statistical characteristics of the m-th block and the nearest pre-formed vector of statistical characteristics of obviously unmodified electronic images is calculated by summing the values of the difference between the values of the vector of statistical characteristics of the m-th block and the corresponding values each of the preformed vectors of statistical characteristics of obviously unmodified electronic images, and is determined as e of the m-th block closest to the statistical characteristics vector, a pre-formed vector of statistical characteristics of a deliberately unmodified electronic image having the smallest sum of difference values. 7. Способ обнаружения модификации электронного изображения, заключающийся в том, что двухмерное пространственное представление проверяемого электронного изображения разделяют на М≥2 блоков размером N1×N2 пикселов, где N1≥2 и N2≥2, над каждым m-м блоком, где m=1, 2,…, М, выполняют k-уровневое, где k≥1, вейвлет преобразование, формируют горизонтальные, вертикальные, высокочастотные и низкочастотные коэффициенты выполненного вейвлет преобразования m-го блока, вычисляют статистические характеристики коэффициентов вейвлет преобразования m-го блока, формируют из них вектор статистических характеристик m-го блока, сравнивают вектор статистических характеристик m-го блока с предварительно сформированными векторами статистических характеристик заведомо немодифицированных электронных изображений и с предварительно сформированными векторами статистических характеристик заведомо модифицированных электронных изображений, идентифицируют m-й блок как модифицированный, если различие между его вектором статистических характеристик и ближайшим к нему предварительно сформированным вектором статистических характеристик заведомо модифицированных электронных изображений меньше, чем различие между его вектором статистических характеристик и ближайшим к нему предварительно сформированным вектором статистических характеристик заведомо немодифицированных электронных изображений, идентифицируют проверяемое электронное изображение в целом как модифицированное при идентификации по крайней мере одного из его блоков как модифицированный, отличающийся тем, что первоначально идентифицируют m-й блок как предположительно немодифицированный, если различие между его вектором статистических характеристик и ближайшим к нему предварительно сформированным вектором статистических характеристик заведомо модифицированных электронных изображений больше, чем различие между его вектором статистических характеристик и ближайшим к нему предварительно сформированным вектором статистических характеристик заведомо немодифицированных электронных изображений, из идентифицированных предположительно немодифицированных блоков проверяемого электронного изображения формируют тестовые модифицированные блоки, над каждым тестовым модифицированным блоком выполняют k-уровневое, где k≥1, вейвлет преобразование, формируют горизонтальные, вертикальные, высокочастотные и низкочастотные коэффициенты выполненного вейвлет преобразования тестового модифицированного блока, вычисляют статистические характеристики коэффициентов вейвлет преобразования этого блока, формируют из них вектор статистических характеристик этого блока, сравнивают вектор статистических характеристик каждого m-го блока с предварительно сформированными векторами статистических характеристик заведомо немодифицированных электронных изображений и с сформированными векторами статистических характеристик тестовых модифицированных блоков, после чего идентифицируют m-й блок как модифицированный, если различие между его вектором статистических характеристик и ближайшим к нему предварительно сформированным вектором статистических характеристик заведомо немодифицированных электронных изображений меньше, чем различие между его вектором статистических характеристик и ближайшим к нему сформированным вектором статистических характеристик тестового модифицированного блока.7. A method for detecting modification of an electronic image, namely, that the two-dimensional spatial representation of the checked electronic image is divided into M≥2 blocks of size N1 × N2 pixels, where N1≥2 and N2≥2, above each m-th block, where m = 1, 2, ..., M, perform the k-level, where k≥1, wavelet transform, form horizontal, vertical, high-frequency and low-frequency coefficients of the performed wavelet transform of the m-th block, calculate the statistical characteristics of the wavelet transform coefficients of the m-th block, they form the vector of statistical characteristics of the m-th block from them, compare the vector of statistical characteristics of the m-th block with preformed vectors of statistical characteristics of obviously unmodified electronic images and with pre-formed vectors of statistical characteristics of obviously modified electronic images, identify the m-th block as modified if the difference between its vector of statistical characteristics and the nearest pre-formed in The statistical characteristics of the deliberately modified electronic images are less than the difference between its vector of statistical characteristics and the nearest preformed vector of statistical characteristics of the unmodified electronic images, the verified electronic image as a whole is identified as modified by identifying at least one of its blocks as modified, characterized in that the mth block is initially identified as an assumption but unmodified, if the difference between its vector of statistical characteristics and the preformed vector of statistical characteristics of obviously modified electronic images closest to it is greater than the difference between its vector of statistical characteristics and the nearest preformed vector of statistical characteristics of obviously unmodified electronic images, from identified allegedly unmodified blocks of the verified electronic image The constraints form test modified blocks, a k-level is performed on each test modified block, where k≥1, wavelet transform, horizontal, vertical, high-frequency and low-frequency coefficients of the wavelet transform of the test modified block are generated, statistical characteristics of the wavelet transform coefficients of this block are calculated, form of which the vector of statistical characteristics of this block is compared, the vector of statistical characteristics of each m-th block is compared with digested vectors of statistical characteristics of obviously unmodified electronic images and with generated vectors of statistical characteristics of test modified blocks, then the mth block is identified as modified if the difference between its vector of statistical characteristics and the nearest preformed vector of statistical characteristics of obviously unmodified electronic images is less than the difference between its statistical vector ha akteristik and the nearest vector formed by the statistical characteristics of the modified test unit. 8. Способ по п.7, отличающийся тем, что из идентифицированных предположительно немодифицированных блоков проверяемого электронного изображения формируют тестовые модифицированные блоки путем стирания примерно половины пикселов каждого блока и вставкой на место стертых пикселов пикселов из блоков других электронных изображений.8. The method according to claim 7, characterized in that from the identified allegedly unmodified blocks of the checked electronic image, test modified blocks are formed by erasing about half of the pixels of each block and inserting the erased pixel pixels from the blocks of other electronic images. 9. Способ по п.7, отличающийся тем, что статистические характеристики коэффициентов вейвлет преобразования m-го блока вычисляют в виде математического ожидания, дисперсии, асимметрии и эксцесса горизонтальных, вертикальных, высокочастотных и низкочастотных коэффициентов вейвлет преобразования этого блока.9. The method according to claim 7, characterized in that the statistical characteristics of the wavelet transform coefficients of the m-th block are calculated in the form of mathematical expectation, dispersion, asymmetry and excess of horizontal, vertical, high-frequency and low-frequency wavelet transform coefficients of this block. 10. Способ по п.7, отличающийся тем, что вектор статистических характеристик m-го блока формируют путем последовательной записи значений математического ожидания, дисперсии, асимметрии и эксцесса горизонтальных, вертикальных, высокочастотных и низкочастотных коэффициентов вейвлет преобразования этого блока.10. The method according to claim 7, characterized in that the vector of statistical characteristics of the m-th block is formed by sequentially recording the values of the mathematical expectation, variance, asymmetry and excess of horizontal, vertical, high-frequency and low-frequency coefficients of the wavelet transform of this block. 11. Способ по п.7, отличающийся тем, что различие между вектором статистических характеристик m-го блока и ближайшим к нему предварительно сформированным вектором статистических характеристик заведомо модифицированных электронных изображений вычисляют суммированием значений разницы между значениями вектора статистических характеристик m-го блока и соответствующими значениями каждого из предварительно сформированных векторов статистических характеристик заведомо модифицированных электронных изображений, и определяют в качестве ближайшего к вектору статистических характеристик m-го блока предварительно сформированный вектор статистических характеристик заведомо модифицированного электронного изображения, имеющий наименьшую сумму значений разницы.11. The method according to claim 7, characterized in that the difference between the vector of statistical characteristics of the m-th block and the closest pre-formed vector of statistical characteristics of the obviously modified electronic images is calculated by summing the difference between the values of the vector of statistical characteristics of the m-th block and the corresponding values of each of the preformed vectors of statistical characteristics of deliberately modified electronic images, and is determined as the m-th block that is closest to the statistical characteristics vector is a pre-formed vector of statistical characteristics of a deliberately modified electronic image having the smallest sum of difference values. 12. Способ по п.7, отличающийся тем, что различие между вектором статистических характеристик m-го блока и ближайшим к нему предварительно сформированным вектором статистических характеристик заведомо немодифицированных электронных изображений вычисляют суммированием значений разницы между значениями вектора статистических характеристик m-го блока и соответствующими значениями каждого из предварительно сформированных векторов статистических характеристик заведомо немодифицированных электронных изображений, и определяют в качестве ближайшего к вектору статистических характеристик m-го блока предварительно сформированный вектор статистических характеристик заведомо немодифицированного электронного изображения, имеющий наименьшую сумму значений разницы.12. The method according to claim 7, characterized in that the difference between the vector of statistical characteristics of the m-th block and the nearest pre-formed vector of statistical characteristics of obviously unmodified electronic images is calculated by summing the values of the difference between the values of the vector of statistical characteristics of the m-th block and the corresponding values each of the preformed vectors of statistical characteristics of obviously unmodified electronic images, and determined as ie nearest to the vector of the statistical characteristics of m-th unit vector preformed known statistical characteristics of unmodified electronic image having the least amount of difference values. 13. Способ по п.7, отличающийся тем, что различие между вектором статистических характеристик m-го блока и ближайшим к нему сформированным вектором статистических характеристик тестового модифицированного блока вычисляют суммированием значений разницы между значениями вектора статистических характеристик m-гo блока и соответствующими значениями каждого из сформированного вектора статистических характеристик тестового модифицированного блока и определяют в качестве ближайшего к вектору статистических характеристик m-го блока сформированный вектор статистических характеристик тестового модифицированного блока, имеющий наименьшую сумму значений разницы. 13. The method according to claim 7, characterized in that the difference between the vector of statistical characteristics of the m-th block and the nearest generated vector of statistical characteristics of the test modified block is calculated by summing the values of the difference between the values of the vector of statistical characteristics of the m-th block and the corresponding values of each the generated vector of statistical characteristics of the test modified block and is determined as the closest to the vector of statistical characteristics of the m-th block formed ovanny test vector statistical characteristics of the modified block having the least amount of difference values.
RU2011136401/08A 2011-09-02 2011-09-02 Method of detecting modification of electronic image (versions) RU2477891C1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2011136401/08A RU2477891C1 (en) 2011-09-02 2011-09-02 Method of detecting modification of electronic image (versions)

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2011136401/08A RU2477891C1 (en) 2011-09-02 2011-09-02 Method of detecting modification of electronic image (versions)

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2477891C1 true RU2477891C1 (en) 2013-03-20

Family

ID=49124451

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2011136401/08A RU2477891C1 (en) 2011-09-02 2011-09-02 Method of detecting modification of electronic image (versions)

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2477891C1 (en)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2568268C1 (en) * 2014-12-04 2015-11-20 Федеральное государственное казенное военное образовательное учреждение высшего профессионального образования "ВОЕННАЯ АКАДЕМИЯ СВЯЗИ имени Маршала Советского Союза С.М. Буденного" Министерства обороны Российской Федерации Authentication of electronic image
RU2589345C1 (en) * 2014-12-26 2016-07-10 Акционерное общество "Концерн радиостроения "Вега" Method of authenticating electronic image (versions)

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1158779A2 (en) * 2000-05-25 2001-11-28 Eastman Kodak Company Color image reproduction of scenes with preferential color mapping and scene-dependent tone scaling
US20030089778A1 (en) * 1998-03-24 2003-05-15 Tsikos Constantine J. Method of and system for automatically producing digital images of a moving object, with pixels having a substantially uniform white level independent of the velocity of said moving object
RU2237267C2 (en) * 2001-11-26 2004-09-27 Волков Леонид Викторович Method for forming images in millimeter and submillimeter waves range (variants) and system for forming images in millimeter and submilimeter waves range
RU2323541C2 (en) * 2002-08-06 2008-04-27 Моторола, Инк. Method and device for conducting high quality fast search for predicted movement
RU2335845C2 (en) * 2002-04-02 2008-10-10 Нокиа Корпорейшн Conversion factor coding in image/video signal coders and/or decoders
RU2372743C2 (en) * 2005-03-10 2009-11-10 Квэлкомм Инкорпорейтед Scalable video coding with two-level coding and one-level decoding
RU2381630C2 (en) * 2002-08-06 2010-02-10 Моторола, Инк. Method and device for determining block conformity quality

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20030089778A1 (en) * 1998-03-24 2003-05-15 Tsikos Constantine J. Method of and system for automatically producing digital images of a moving object, with pixels having a substantially uniform white level independent of the velocity of said moving object
EP1158779A2 (en) * 2000-05-25 2001-11-28 Eastman Kodak Company Color image reproduction of scenes with preferential color mapping and scene-dependent tone scaling
RU2237267C2 (en) * 2001-11-26 2004-09-27 Волков Леонид Викторович Method for forming images in millimeter and submillimeter waves range (variants) and system for forming images in millimeter and submilimeter waves range
RU2335845C2 (en) * 2002-04-02 2008-10-10 Нокиа Корпорейшн Conversion factor coding in image/video signal coders and/or decoders
RU2323541C2 (en) * 2002-08-06 2008-04-27 Моторола, Инк. Method and device for conducting high quality fast search for predicted movement
RU2381630C2 (en) * 2002-08-06 2010-02-10 Моторола, Инк. Method and device for determining block conformity quality
RU2372743C2 (en) * 2005-03-10 2009-11-10 Квэлкомм Инкорпорейтед Scalable video coding with two-level coding and one-level decoding

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2568268C1 (en) * 2014-12-04 2015-11-20 Федеральное государственное казенное военное образовательное учреждение высшего профессионального образования "ВОЕННАЯ АКАДЕМИЯ СВЯЗИ имени Маршала Советского Союза С.М. Буденного" Министерства обороны Российской Федерации Authentication of electronic image
RU2589345C1 (en) * 2014-12-26 2016-07-10 Акционерное общество "Концерн радиостроения "Вега" Method of authenticating electronic image (versions)

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Hong et al. Reversible data hiding using Delaunay triangulation and selective embedment
CN109102452B (en) Image encryption method based on Latin square array scrambling and bidirectional diffusion
CN107395557A (en) A kind of processing method and processing device of service request
KR20080002244A (en) Watermarking method, watermark validation method, watermarking device and watermark validation device
CN101976428B (en) Binary image fragile watermark embedding and extraction method based on topology structure
CN106548092A (en) File processing method and device
JP6543764B2 (en) Security authentication method for digital video content and system therefor
Wandji et al. Detection of copy-move forgery in digital images based on DCT
CN117437108B (en) Watermark embedding method for image data
CN114998080A (en) Face tamper-proof watermark generation method, tamper detection method and attribute detection method
RU2477891C1 (en) Method of detecting modification of electronic image (versions)
Bhuiyan et al. An improved image steganography algorithm based on PVD
JPWO2018061391A1 (en) Secret calculation system, secret calculation device, secret calculation method and secret calculation program
Kosuru et al. Digital image steganography with error correction on extracted data
Fadhil et al. Improved Security of a Deep Learning-Based Steganography System with Imperceptibility Preservation
Lin et al. Applying projection and B-spline to image authentication and remedy
Pinjari et al. A pixel based fragile watermarking technique using LBP (Local Binary Pattern)
CN108876691B (en) Self-adaptive reversible watermarking method and system
RU2448370C1 (en) Method of detecting electronic image modification
Tralic et al. Robust image encryption based on balanced cellular automaton and pixel separation
CN114245116A (en) Color image steganography method based on edge enhancement and channel correlation algorithm
Swain Advanced Digital Image Steganography Using LSB, PVD, and EMD: Emerging Research and Opportunities: Emerging Research and Opportunities
CN115361237B (en) Data encryption transmission method and system for cloud terminal interaction
CN114004725A (en) Image encryption method and device
Fei et al. A hypothesis testing approach to semifragile watermark-based authentication