盲环境下数字图像篡改鉴定的数学模型研究

本项目对数字图像内容的原始性、真实性和完整性认证进行数学理论基础研究，主要包括：(1)基于成像设备的一致性特征，针对成像设备的复杂性，对常见成像设备研究建立具有达到实用检测精度、同时计算复杂度又在可接受范围的数字图像篡改鉴定数学模型。(2)使用差分方程进行图像篡改遗留痕迹分析，研究图像篡改行为引起的图像连续性变化特征。针对常见的图像篡改方法，研究建立可以跟踪图像所经历篡改行为的数学模型。(3)研究自然图像特性的统计模型，分析图像隐写与图像篡改对自然图像特征改变的区别，降低数字图像篡改鉴定的虚警率。(4)使用模糊模式识别、模糊综合评判方法，研究建立盲环境下基于多因素、多层次的数字图像篡改鉴定可信性评估模型。项目的研究将解决数字图像篡改鉴定技术的数学基础理论问题，对解决数字图像日益严重的"信任危机"以及司法鉴定等具有重要的应用价值。

项目的完成情况与研究计划相符，取得主要研究成果有：.在基于成像设备一致性的数字图像篡改鉴定数学模型研究方面，研究了针对CFA插值特征的相机设备一致性鉴定方法，完成了基于图像CFA插值特征的图像来源认证实验，给出了基于相机瑕疵点的图像来源认证以及基于CFA的图像拼接篡改检测的检测算法。在基于相机内部参数的取证模型研究中，对现有的取证方法进行了大幅的改进，不仅扩大了标定物选择的范围，同时还通过改进模型使得取证中不必简化内部参数就能实现单幅图像的篡改鉴定。.在基于图像伪造过程遗留痕迹取证方面，提出了能完整找到图像依次经历过的JPEG压缩痕迹的量化误差一致性检测方法，并通过对JPEG压缩痕迹的分析判断照片是否遭到篡改，同时通过分块逐步求精的思想定位篡改区域。通过对图像文字信息遭到篡改的遗留痕迹检测以及图像增强修饰操作对图像噪声特征的遗留痕迹检测研究，提出了一种基于相机标定的文字篡改鉴定技术，实现对图像中汉字的篡改检测。.在图像自然特征一致性研究方面，根据光照强度的朗伯模型，建立了物体边缘处的法线以及光照方向的光照强度模型，进而求解光照方向，并通过不同物体边缘处的光照方向是否具有一致性来判断照片的真实性；提出了使用投影与光照方向一致性来检测照片中物体的篡改检测方法,解决了图像光源取证方面对目标物体个数的限制；对马氏隐写检测算法进行了改进，实现了对图像隐写与图像篡改的分类检测；利用平行线在成像过程中退化的自然现象建立消隐模型，对数字照片的主点进行标定，并结合消隐规律进行图像篡改检测。.在数字图像篡改鉴定综合评判的数学模型研究方面，突破了传统的“修改=篡改”的检测方式，按照修改对图像的影响将修改行为分为颠覆类、严重类以及一般类，通过结合对图像中修改行为的分类以及对篡改鉴定技术的分类，提出了层次化的图像真实性评价模型，并在此框架下提出了对新闻类照片进行真实性评价的一般流程。.项目组在取得丰富的理论研究成果的同时还将研究成果进行了实际应用，应邀对遭到众多摄影爱好者质疑的第八届国际新闻摄影比赛金奖作品《利比亚冲突》进行了检测，使用基于消隐的方法进行特征检测，结合实际物体的大小以及成像原理，再综合重采样检测及其它特征检测，给出了该照片是真实的鉴定结论，维护了我国新闻照片评选的国际声誉。