基于彩色空间特征分析的数字图像被动防伪鉴定研究

数字图像被动防伪鉴定是近年来信息安全领域中的一个新兴并且难点研究课题。鉴于该方面的研究起步晚，且其所涉及的一些核心理论与技术尚未得到很好解决，目前这一方面的研究成果相对来说很少且性能上存在较大不足。该项目的研究目标是为数字图像被动防伪鉴定难题提出有效的解决方案并在此基础上实现相应原型系统，为此，项目在HSV/HSI、CIE-L*a*b*、YCbCr等彩色空间分析并分别给出可用于检测篡改图像的高/低阶统计特征，提出适合于上述特征有效组合的基于遗传算法等的多特征优化方法，提出面向数字图像防伪鉴定的基于关联向量机RVM的快速高效分类方法，构建较完善的彩色图像样本库并给出样本库完善程度的层次性评估方法。预期研究成果可望对信息防伪鉴定、网络媒体内容安全等相关领域的研究在理论上起到促进作用，也可望在司法鉴定、网络内容安全管控等方面具有良好的应用前景。

数字图像被动防伪鉴定是信息安全领域中的热点和难点研究课题之一。本课题在深入调研分析相关研究现状的基础上，研究了数字图像防伪鉴定关键技术并开发了相应原型系统。本课题的主要成果包括：1）针对篡改图像被动检测问题，提取了RLRN特征、灰度共生矩阵、高阶局部模式特征、二阶Markov转移概率矩阵特征、二维非因果拓扑结构特征、熵特征、多步马尔科夫特征等若干新的可区分篡改和非篡改图像的特征，研究了基于遗传算法的组合特征优化降维方法和基于关联向量机的新分类判决技术，并在此基础上，形成了面向彩色图像拼接检测的最优类色度通道设计方法、基于高阶局部模式的图像中值滤波盲检测方法、基于局部二值模式的图像拼接篡改盲检测方法、基于RLRN特征的色度空间图像拼接盲检测方法、基于图片DCT域共生矩阵的图像拼接盲检测方法、基于CCPM/二阶Markov转移概率矩阵/二阶CPM的图像拼接盲检测方法、基于熵/多步马尔科夫特征和遗传算法的图像拼接检测方法、基于非因果模型的图像拼接检测方法、基于新的转移概率表达形式的图像篡改检测方法、基于关联向量机的图片拼接检测方法、面向图像拼接检测的分布式架构、基于块内和块间相关的移位JPEG双压缩篡改盲检测方法、基于条件共生概率矩阵的移位JPEG双压缩篡改盲检测方法、基于小波变换的计算机生成图像与自然图像的检测方法、基于小波域的图像拼接盲检测算法等一组篡改图像被动检测方法；2）针对图像主动防伪鉴定问题，从数字水印等角度，提出了基于人类视觉特性压缩感知的灰度图像篡改检测方法、基于误差校正码的主动篡改检测方法等图像主动防伪鉴定方法；3）研发了数字图像被动防伪鉴定原型系统；4）基于上述研究成果，发表/录用学术论文33篇（SCI/EI分别收录8/28篇），申请国家技术发明专利3项并获发明专利授权9项，获国际学术会议论文奖和上海市科技进步一等奖各1项。本课题的相关研究成果可望对信息防伪鉴定、网络媒体内容安全等相关领域的研究起到促进作用，也可望在司法鉴定、网络内容安全管控等方面具有良好的应用前景。