數字圖像篡改檢測技術研究

李幸

摘 要：現如今，數碼設備的應用逐漸廣泛，圖像處理軟件的操作也相對簡易，這給我們美化、修飾圖像帶來了諸多便利，但同時也隱藏著一定的危害——圖像篡改的門檻越來越低，且越來越不容易被察覺。這些被篡改的數字圖像如果被別有用心者利用，再借助互聯網進行大肆傳播，造成的不良后果和影響將難以估量。魔高一尺，道高一丈。本文針對當前圖像篡改愈演愈烈的現實，重點研究針對圖像內容的篡改方式以及對各種篡改的檢測技術。

關鍵詞：數字圖像;圖像篡改;信息安全;檢測技術

隨著科技的進步，數碼設備的分辨率越來越高，各種圖像處理軟件的功能也越來越強大，如果這些被篡改的圖像應用到醫學鑒定、新聞報道以及司法取證等環節中時，極易混淆視聽、是非不辨，容易誤導民眾信以為真，給整個社會帶來的負面影響在短期內都無法消除。為了最大限度降低因圖像篡改而給社會、組織、個人帶來的負面影響，本文結合當前圖像篡改常見的幾種類型，重點剖析了每種篡改方式，并根據其篡改原理提出了有針對性的檢測技術。

1.圖像內容真實性篡改

在上述幾種圖像篡改方式中，本文主要介紹其中最為常見、使用最廣泛的——圖像內容篡改，即篡改者通過一定的技術手段篡改圖像內容，使圖像呈現出與原本不同甚至截然相反的信息。

具體來說，圖像內容的篡改大致包括四類，分別是圖像變形、圖像潤飾、圖像增強以及圖像拼接：

（1）圖像變形

這一方法指的是借助某種手段，將將某個對象逐漸演變成另一個對象的過程，或是將幾個對象整合成一個綜合體。

（2）圖像潤飾

這一方法的主要作用是讓篡改之后的圖像更加“真實”，即清除掉所有可能被識別的圖像篡改痕跡，其所借助的手段可以分為修補、羽化、銳化以及模糊等幾種。

（3）圖像增強

這一技術主要用來突出整體圖像中的某一特殊個體，在實際操作過程中主要是改變特定個體的背景色、顏色以及對比等個某一項或幾項數據[1]，淡化或者突出相應的人或物，其最基本的特點是對圖像整體內容的改變不太顯著。

（4）圖像拼接

這一技術是將兩幅圖像具有標志特征的像素點找出，并利用相應的技術手段將一幅圖像中的特征的像素漸變為另一個圖像中的特征像素。

2.基于圖像篡改遺留痕跡特征的鑒別

數字圖像真實性的篡改方式有很多種，如“復制——粘貼”方式、圖像要素的篡改、不同圖像的拼接合成等，利用這些技術篡改之后的圖像僅憑肉眼難以區分，但是我們可以借助技術手段加以甄別。因為無論如何高明的篡改手段，只要應用到了數字圖像之上，并定會遺留下或多或少的痕跡，正如我們用鉛筆在之上寫字，再用橡皮擦掉是同樣的道理，外在的痕跡被擦除了，但深深印在紙上的痕跡缺“入紙三分”[2]。

根據篡改方式，圖像拼接包含了復制、粘貼以及旋轉縮放等操作，復制粘貼分為兩種類型，一種是在同幅圖像內的復制粘貼，這種操作會導致同一幅圖像中不同區域有相同的像素點特性;另一種是不同圖像的復制粘貼，這種會導致不同區域具有不同的來源特征或不同的圖像統計特征。

（1）同幅圖像內的“復制——粘貼”

如果在同幅圖像內采用“復制——粘貼”的篡改方式，那么會造成圖像源區域與篡改區域二者之間的高度一致性。

借助這一特征，我們在針對同幅圖像內的“復制——粘貼”篡改方式時，最常采用的識別技術是匹配搜索。

（2）不同圖像間的“復制——粘貼”

在實際應用中，不同圖像之間“復制——粘貼”的篡改方式更為常見。借助這一技術拼接到一起的圖像，識別難度要低于上述的再同幅圖像內的“復制——粘貼”的圖像。我們在識別這一類被篡改的圖像時，要想檢測出篡改的圖像區域，可以分析圖像本身的特征分析或是對羽化值。

3.基于成像設備一致性的真實性檢測

（1）基于CFA插值一致性的檢測

如果對一幅圖像進行了人為篡改，“彩色濾鏡”（CFA）的插值會留下變化過的痕跡。目前常用的數碼相機大多用CCD/CMOS感光器件，并且一般只有一個單色的感光器件，所以在數字圖像的成像過程中，成像傳感器在一個像素點上只能獲取RGB當中一種信息，每個像素只能得到RGB三通道中的一種顏色，其余兩種顏色信息由“彩色濾鏡”（CFA）插值得到。

（2）模式噪聲一致性檢測

一幅原始的圖像帶有相機特有的模式噪聲。一般而言，如果兩款相機的模式噪聲不同，則證明這是兩款不同型號的相機。如果圖像中的某一區域中的模式噪聲區別于其他區域，那么可證明此區域是被篡改的。

（3）相機響應函數一致性檢測

相機響應函數CRF（camera response function）是相機的特性之一，它將CCD傳感器感應到的輻照度轉換成亮度值，最后以底片或數字的形式記錄下來[5]。不同的相機具有不同的響應函數，根據單幅圖像中不同色彩間的邊緣像素來進行推算，進而估計不同區域的響應函數[3]，如果結果不一致則可認為圖像經過了人為篡改。

（4）基于色差一致性檢測

數字圖像獲取設備的感光器件是圖像獲取的重要因素，它不同于成像相對穩定的膠片相機，不同數字圖像獲取設備對自然場景拍攝出的照片會顯示出不同的視覺效果，這是因為數碼相機等成像設備在對自然場景成像過程中產生失真，我們稱這種由于感光器件對不同光線聚焦不準確的失真為色差。這種失真通常分為兩類：橫向的失真誤差和縱向的失真誤差。基于橫向的色差較為穩定的特點，對橫向色差進行建模，計算后分析對比每個顏色相向通道的關聯情況，以此來實現對可疑區域的定位。

4.結論

針對數字圖像篡改的檢測是一項具有挑戰性的工作.不僅要分析各種圖像篡改技術原理，從圖像形成原理以及固有特性上分析，還必須從包括圖像的存儲特征、圖像的篡改特點以及篡改后處理技術的特點這幾方面出發，正確辨識具體的圖像篡改方式，這樣才能針對各種篡改技術研究出相應的認證算法。

參考文獻

[1] Farid H. Creating and Detecting Doctored and Virtual Image： Implications to the Child Pornography Prevention Act[R].USA：Dartmouth College，2012.

[2] 周琳娜.數字圖像盲取證技術研究[D].北京：北京郵電大學，2007.

[3] 王俊文.數字圖像內容篡改盲取證研究[D].南京：南京理工大學，2010.