一种基于局部特征的图像Copy-Move篡改取证方法∗

赵 杰 吴晓云 王 博 毕秀丽 梁东云

（1.商洛学院电子信息与电气工程学院 商洛 726000）（2.重庆邮电大学计算智能重点实验室 重庆 400065）

1 引言

互联网和信息技术的快速发展使得图像、音频、视频的数字内容安全性、真实性等问题成为社会的热点。数字水印作为数字内容认证的重要手段已经成为研究的热点。但水印技术仍具有很大局限性［1］。近年来，图像被动取证技术得到人们的重视。数字图像篡改方式很多，有区域复制粘贴、重采样、双重压缩等，人们也提出了相应的算法［2～5］。Copy-Move 是最常见的一种篡改操作。Jessica Fridrich 等提出基于量化DCT 系数匹配检测的办法，而文献［6］提出了改进算法，通过截断操作生成降低维数的图像块特征，该方法可以抵抗JPEG 压缩和模糊攻击。文献［7］提出对图像中每个圆形块进行对数极坐标变换，然后对变换结果再做傅里叶变换来提取特征，该方法虽然对旋转和缩放攻击具有鲁棒性，但是不能抵抗常见的后处理操作。文献［8］运用灰度归一化和不变矩阵提取各个对象的盲取证特征。文献［9］提出一种采用尺度不变特征变化（SIFT）的方法，当复制区域经过旋转和尺度缩放，这种方法仍能成功检测出篡改区域，然而，其缺陷在于其仅利用匹配的特征点对篡改区域进行标记，特征向量较长。有学者提出采用kernel PCA（KPCA）算法提取分块特征，得到的基于KPCA 的特征对于加噪和JPEG 压缩具有较好的鲁棒性［10］。此外，还有利用奇异值分解的方法等［11～12］。

本文提出一种利用图像块局部特征的Copy-Move 篡改检测方法，首先提取图像块的分块特征，然后进行特征向量排序，并进行相似匹配，得到初步标记结果，然后使用形态学运算滤除误孤立的误匹配块，从而得到最终检测结果。

2 本文算法

主要检测步骤如下:

1）如果输入图像为彩色图像，则首先将其转换为灰度图像。

其中，RI、GI、BI分别代表输入图像I的三个颜色分量，YI为亮度信息。

2）假设输入图像大小为M×N ，将灰度图像分割为互相重叠的小块，分块大小为B×B，则共有(M-B+1)×(N-B+1)个分块。

3）计算每个分块的算术均值，记为BAij。对分块内部再分为若干n×n 子块（n ＜B/3），计算每个子块的均值。分块的均值BAij及其内部子块的一系列均值组成该分块的特征向量。特征向量长度为L=1+(B/n)×(B/n)。

4）每个图像块的特征向量组成(M-B+1)(N-B+1)×L 的特征矩阵，然后对特征矩阵进行字典排序。

5）计算排序后特征矩阵中相邻两行的相似度，如果相似度大于阈值Tc，则计算这两行的位移矢量。假设两行代表的图像块左上角坐标为(i1,j1)和(i2,j2)，则位移矢量为

对排序后的特征矩阵按行进行遍历，当相邻两行代表的图像块左上角像素点间距离D 大于距离阈值Td时，计算相应的位移矢量，并对相同的位移矢量进行计数。像素点间距离可用欧式距计算，即

6）特征矩阵遍历完成之后，会得到若干位移矢量，每种位移矢量有若干计数值。由于区域复制后有可能会进行旋转操作，因此，统计近似的位移矢量的计数值之和C，如果C大于阈值Tf，则将满足条件的对应图像块进行标记。

7）对初步标记的结果进行形态学运算的后处理，消除小的孤立的错误匹配块，得到最终标记结果。

整体流程如图1所示。

图1 基本流程图

3 仿真测试

实验仿真通过Matlab R2014 完成，首先进行基本Copy-Move篡改测试，复制原图中小鸟及其边一定区域，粘贴至其他区域，形成Copy-Move篡改，然后对篡改图像进行检测，测试结果如图2所示。

图2 基本Copy-Move篡改检测结果

对篡改后图像分别进行加噪滤波、模糊、亮度调整、对比度调整、JPEG 压缩、复制区域小幅度旋转/缩放等篡改，然后进行检测，结果分别如图3～图9所示。

图3 Copy-Move+图像加噪滤波篡改检测结果

图4 Copy-Move+图像模糊篡改检测结果

图5 Copy-Move+图像亮度调整篡改检测结果

图6 Copy-Move+图像对比度调整篡改检测结果

图7 Copy-Move+图像JPEG压缩篡改检测结果

图8 Copy-Move+区域旋转检测结果

图9 Copy-Move+区域缩放检测结果

对篡改图像的综合处理操作进行测试，结果如表1所示。

表1 综合篡改检测结果

4 结语

本文利用图像的区域统计特征对Copy-Move篡改进行检测，采用分块的方式进行匹配，虽然重叠分块较多，但每块的特征矢量构建简单，运算复杂度并不高。实验结果表明该方法对综合了旋转等几何变化、加噪、滤波等多种润饰对的Copy-Move篡改有一定效果，可以标记出篡改区域，但对较大程度的几何变换修饰效果不理想，出现较多误匹配块，这也是后期需要进一步研究的方向。