[發明專利]一種顯示器屏幕圖像翻拍的鑒定方法、裝置及存儲介質有效
| 申請號: | 201711396199.4 | 申請日: | 2017-12-21 |
| 公開(公告)號: | CN108171689B | 公開(公告)日: | 2021-12-14 |
| 發明(設計)人: | 張帆;黃繼武 | 申請(專利權)人: | 深圳大學 |
| 主分類號: | G06T7/00 | 分類號: | G06T7/00;G06T7/13;G06T7/45 |
| 代理公司: | 深圳市君勝知識產權代理事務所(普通合伙) 44268 | 代理人: | 王永文;劉文求 |
| 地址: | 518060 廣東*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 顯示器 屏幕 圖像 翻拍 鑒定 方法 裝置 存儲 介質 | ||
本發明提出了一種顯示器屏幕圖像翻拍的鑒定方法、裝置及存儲介質,想將輸入的JPG圖像轉化為灰度圖像并對應獲取第一圖像特征,再將輸入的JPG圖像提取R通道分量、G通道分量、及B通道分量并對應獲取第二圖像特征,將第一圖像特征與第二圖像特征進行融合,得到JPG圖像最終圖像特征;將JPG圖像最終圖像特征傳輸至Ensemble分類器進行分類鑒定,得到輸入的JPG圖像是原始圖像或是翻拍圖像的鑒定結果。對于同一個數據內的分類準確率相比于已有的特征提取方法得到了提高。尤其對于跨庫實驗,本發明的準確率要高于已有的特征提取方法,適用性更廣,并不局限于實驗環境下使用,即使推廣到實際應用也能確保極高準確率。
技術領域
本發明涉及信息取證技術領域,尤其涉及一種顯示器屏幕圖像翻拍的鑒定方法、裝置及存儲介質。
背景技術
現如今,隨著電子設備、數碼相機等數字圖像獲取設備以及各種圖像編輯軟件的普及使用,圖像更加與人們的生活息息相關。然而,越來越多的人使用圖像處理工具,圖像的真實性變的越發的重要起來。篡改后的圖像將會給社會帶來很大的負面影響,尤其是政治、新聞、科研等領域。長此以往,人們將會失去對圖像真實性的信任,“眼見”不一定“為實”。為了確保數字圖像真實可靠,數字圖像篡改檢測技術應勢而生,并得到了重視和發展。
經過翻拍的圖像雖然保留了原始圖像的基本內容,但是拍攝地點、相機的拍攝參數、拍攝的相機型號都發生了變化,因此,圖像的內容與其記錄的信息不一致,相當于更新了圖像的文件頭信息。一旦原始圖像是經過某種篡改后的圖像,導致翻拍后的圖像內容并不真實,而原始圖像的篡改痕跡將被抹除,圖像篡改方法無法識別此類圖像。因此數字圖像取證技術逐漸成為國內外研究的熱點。
關于二次取證圖像的提出最早是在Harry Farid發表的一篇文章,其根據數字圖像的高階小波統計特征來區分非自然圖像與自然圖像。其中,非自然圖像分為計算機生成的圖像和翻拍的圖像。在此之后,陸續有其他學者開始研究特定類型的二次獲取圖像。YuHang和Xinting Gao研究了紙面沖印出的相片翻拍獲得的二次獲取圖像。Yu Hang發表的文章,首先用鏡面反射分量和漫反射分量表示一張圖片,然后通過分析證明,自然圖像的鏡面反射分量和總圖像的比值和翻拍圖像的存在區別,而且翻拍圖像的鏡面反射比值的梯度直方圖為類瑞利分布,而自然圖像的則為類高斯分布。Xinting Gao等發表的文章中,利用了常用的物理特征來對自然圖像和翻拍圖像進行分類。例如背景的上下文信息、表面梯度、鏡面反射量的空間分布、翻拍前后的顏色直方圖、色度、模糊度以及對比度等等。在此之后,Hong Gao針對由液晶顯示屏翻拍得到的圖像做了研究。基于圖像紋理變化提出了LBP(Local Binary Pattern)特征和MsWS特征(Multi-scale Wavelet Statistics)。有研究者提出利用EM(Expectation/Maximization)算法計算每一個像素是為其某個鄰域內的像素的線性組合的概率,根據這個概率可以判斷數字圖像是否經過了重采樣。又有研究者提出通過主成分分析法,降低同幅圖復制-粘貼篡改時的運算量,以及解決魯棒性差的問題。還可以通過翻拍前后圖像的光照方向并不一致來作為鑒定方法。美國SUNY Binghamton大學的研究團隊,將數字圖像取證技術與隱秘分析技術結合在一起,用于鑒別數字圖像的完整性,可以作為判斷通信中是否存在隱蔽的通信的證據。而后,在檢測復制粘貼篡改方面,提出一種滑窗檢測法,為研究取證技術提供了思路。2012年,尹京等人發表的文章中,主要對從液晶顯示屏上翻拍的圖像做了研究。作者主要根據文獻的方法自己建立一個數據庫,其中包括2400幅翻拍圖像和2400幅原始圖像。作者主要考慮了兩個方面,一方面根據圖像的噪聲特性,由于自然圖像和翻拍圖像的拍攝環境不同,所使用的相機也不盡相同,因此會影響圖像的噪聲。可以對圖像采用小波閾值法進行去噪,再用原始圖像與去噪圖像相減得到噪聲,利用這種得到的噪聲特征進行分類,實驗發現這種特征可以區分出翻拍圖像與自然圖像,但是準確率還可以進一步提高。另一方面,由于翻拍圖像經過了雙重JPEG壓縮,因此可以利用圖像是否經過了這種雙重JPEG壓縮來判斷圖像是原始圖像還是翻拍圖像。實驗顯示這種方法特征維數和時間復雜度較低,而檢測率較高。作者又研究翻拍紙面打印圖片,發現翻拍后圖像的細節部分會變模糊,并且在顏色上也與原始圖像不同。
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