數字圖像真偽鑒別技術研究

姚園園

河南警察學院，河南 鄭州 450003

隨著高性能數字圖像采集設備與智能化圖像編輯處理軟件的普及應用，數字圖像的篡改變得更簡單且更難于識別，給圖像信息與圖像證據的可靠性帶來危機。因此，對數字圖像資料的真實性、原始性、完整性的檢驗已逐漸成為一項常規檢驗工作對司法鑒定人員提出了挑戰，也成為圖像處理、信息安全等領域的研究熱點。目前的技術方法主要分為兩大類:手工鑒別方法和計算機自動圖像鑒別技術。

1 手工鑒別方法

1.1 初步檢驗

1.1.1 查看EXIF元數據信息

數碼照片的EXIF信息是鑲嵌在JPEG格式中的數碼相機原始拍攝信息，包括生產信息、攝影參數和照片的修改信息等，可以使用專門軟件來查看。如果EXIF信息完整且顯示沒有使用軟件處理過，該照片就是原始照片；反之則修改過，需要進一步進行真實性檢驗。

1.1.2 分析圖像內容是否合理

攝影作品通過畫面內容反映一定的攝影意圖，是一個有機的整體。而偽造照片是將不同的內容元素重組來表達一種虛擬的內容。通過解讀攝影意圖，分析攝影畫面的不合邏輯之處可以判斷照片的真偽。例如分析攝影時的季節氣候、地理環境與人物衣著、動植物的分布及生長狀況是否一致；人物與背景關系、表情肢體動作是否符合情節等。

1.1.3 對圖像細部進行像素級分析

將圖像放大至邊緣輪廓及線條至像素級，可以清晰顯示出由剪切、拼接等操作所形成的色調統一性、連續性的破壞；線條錯位、邊緣粗糙；改變圖像比例形成的局部圖像分辨率差異等。

1.2 根據攝影成像景深原理進行檢驗

照片上清晰景物的縱深范圍即為景深，景深范圍外的被攝物距離對焦點平面越遠的景物成像越模糊。景深的大小受到焦距、光圈等因素的影響，使得在添加性篡改中很難做到實現畫面景深的一致性。例如偽造照片可能出現不同縱深段的兩個景深范圍，或同一平面景物有的清晰而有的不清晰。在對圖像進行檢驗時，首先尋找景深范圍，然后根據景深前后縱深范圍物體的清晰度變化是否與景深原理相符合，查找篡改部位。

1.3 根據攝影成像透視規律進行檢驗

圖像上物體之間的立體關系通過在二維平面上的大小、遠近、虛實等透視現象表現出來，符合透視規律。例如近大遠小規律；互相平行的線段向遠方逐漸靠攏并消失于滅點；非水平的傾斜線條消失于天點或地點；與畫面不平行的水平線條消失于視平線上心點兩旁的滅點等。如果照片中各個成像物的比例關系違背透視規律，則說明該照片存在篡改。應注意鏡頭的焦距不同產生的透視效果也不同，焦距越小透視效果越強，影像的畸變越強烈。

1.4 根據攝影用光特性進行檢驗

光是攝影成像的必備條件。光對物體照明，塑造物體形象和質感，描繪影調與色調。光源性質不同，光強度不同，照射方向與距離不同均產生不同的造型效果。可以根據圖像所攝物體中光線性質、數量、角度、亮度以及照片的色調、反差以片影調的一致性來判斷照片中的可疑點，再進行量化檢驗。例如，可根據人的眼睛反映出的光源的數量一致性進行篡改檢測。

2 計算機數字圖像鑒別技術

數字圖像鑒別技術是計算機取證技術的一個分支，用來檢驗數字圖像原始性、真實性、完整性。目前數字圖像鑒別技術可分為主動式鑒別技術和被動盲鑒別技術兩大類。

2.1 主動鑒別技術

主動鑒別技術預先向圖像中嵌入數字水印、數字簽名等驗證信息，在取證時中提取該信息，以確定是否被非法篡改。現有的用于圖像真偽鑒別的圖像主動取證技術包括脆弱數字水印和圖像哈希。脆弱水印是在圖像的空域或頻域中嵌入易碎水印信息，當圖像被篡改時水印信息就遭到破壞從而暴露出篡改行為。每個數字文件包括數字圖像都具有獨有的字符串哈希值。哈希具有敏感性，即使圖像修改1比特也會使哈希值產生改變，因此可以通過查看哈希值判斷圖像是否為原始圖像。

2.2 被動鑒別技術

數字圖像被動取證技術不需預先嵌入信息，僅根據圖像自身特性對圖像的真偽和來源進行鑒別和取證。

2.2.1 基于圖像處理操作的遺留痕跡特征進行鑒別

1）復制—粘貼檢測

目前應用較廣泛的一種圖像篡改方法是將圖像中的一部分復制后粘貼至同幅圖像的其他部分來覆蓋掉場景中的人或物。根據復制區域和粘貼區域在內容上基本相似的特點可以設計相關算法進行檢測，目前的檢測方法主要有窮舉搜索法、圖像塊自相關矩陣法和圖像塊匹配法等。

2）重采樣檢測

為了使篡改圖像更自然，操作者往往采用縮放、旋轉等操作，這就對圖像做了重采樣。重采樣會造成像素值之間的特殊關聯性，利用這種特性可檢測圖像中經過重采樣的區域。目前該檢測算法有數學期望最大化（EM）算法等。

3）模糊操作檢測

模糊操作來常用來潤飾經過剪切、拼接的圖像邊緣，消除偽造痕跡。模糊操作檢測能夠找出圖像中人工模糊操作的證據，判斷圖像真偽。目前的小波域檢測法、基于異常色調率的模糊操作檢測法等都有很高的檢測率。

4）JPEG壓縮檢測

JPEG是數碼相機通用的照片格式，也是網上廣泛傳輸的一種圖像格式。JPEG又是一種有損壓縮標準，JPEG圖像修改后保存時，會再次進行壓縮。當圖像中不同區域呈現不同的雙重壓縮特征時，說明該圖像不是正常的保存性壓縮，而是經過了篡改。目前有雙重量化效應檢測法、塊效應檢測法等。

2.2.2 基于圖像獲取設備引入的特征進行鑒別

數字成像設備在獲取圖像的過程中會將自身固有的屬性特征引入圖像，如果對圖像進行修改必將影響這些特征。若將不同來源的圖像進行合成篡改，相應區域將呈現出不同的設備特征。

因此，通過分析這些特征信息也可以進行圖像真偽鑒別。目前有基于不同品牌型號的色彩濾鏡陣列（CFA）插值算法唯一性特征的CFA插值關聯性檢測法；基于相機光學鏡頭引入的色差一致性的橫向色差檢測算法；基于相機傳感器引入噪聲一致性的噪聲模式檢測法；基于幾何不變量和相機響應函數(CRF)的一致性特征的CRF檢測等。

2.2.3 基于數字圖像自身的場景特征進行鑒別

1）基于自然圖像統計特性進行鑒別

自然圖像具有類似的統計學特征，因此可以采用一定的統計特征和區分閾值來判斷圖像是否被篡改。這種方法通常目前常用來區分自然圖像與計算機生成圖像。目前有多尺度小波分解和高階統計建模的檢測方法等。

2）基于物理學原理進行鑒別

基于物理學原理的圖像檢測涉及到圖像理解的問題，研究較少，目前有主要針對單個光源進行用光具有一致性建模的檢測方法，利用相機的投影點（主點）一致性來判斷圖像真偽的檢測法等。

3 各類鑒別方法比較及展望

1）手工檢測方法常用在司法鑒定部門的聲像資料鑒定工作中，目前尚無完整的體系和規范的操作標準，鑒別結果受檢測人的知識、經驗、主觀認知的影響較大；

2）數字圖像主動鑒別技術檢測準確性較高，但要先期對圖像進行特殊處理，并且需要特殊的閱讀程序才能讀取出來。這使該技術的應用受到限制；

3）被動鑒別技術不依賴于額外信息，只通過圖像本身特征進行真偽鑒別的特性，使它具有更廣闊的應用前景。但是目前的技術往往只針對特定的篡改類型有效，魯棒性差。

數字圖像的真偽鑒別技術目前還是一個新興領域，在今后的發展中應注意如下幾個方面:建立通用體系結構；融合現有自動鑒別手段，增強適應性，全面鑒別偽造圖像；研究成像過程中的物理原理，加強圖像內容理解，創新半自動式鑒別技術。

[1] 楊用文，金志祥.淺談偽造照片常規檢驗方法[J].云南警官學院學報，2009(1).

[2] 王朔中，吳酋珉.真偽之辯—數字圖像的防偽認證[J].自然雜志，32(5).

[3]趙俊紅.數字圖像被動取證技術綜述[J].計算機工程與設計，2010，32(8).

[4]馬婷婷.碩士學位論文[D].長沙:長沙理工大學，2011.