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光學特性的數字圖像取證技術的研究論文
第一章 緒論
1.1 研究背景及意義
進入二十一世紀以來，隨著時代的進步，互聯網技術的迅速發展，尤其是數碼設備和多功能電子產品的大量普及，數字多媒體技術在人們的日常生活中扮演的角色越來越重要。相比于傳統的圖像制作技術，數字圖像技術在各方面都有很明顯的優勢和發展空間：獲取圖像簡單，對環境無污染，傳輸速度快，多種存貯格式等，大大促進了數字圖像技術對人們日常生活的影響，使人們更加方便的使用數字圖像作為記錄信息的載體。
計算機時代和數字時代的來臨使人們對數字圖像處理的需求與日俱增，而不再是簡單的記錄工作、學習和生活。在市場需求和科學技術的雙重刺激下，大量的數字圖像編輯和處理軟件應運而生，以著名的Adobe Photoshop，ACDsee 為代表的圖像處理工具的出現，使得即使是非專業人士也能輕而易舉的修改圖像內容，而且很難用肉眼識別圖片被修改的痕跡[1]。
然而，當人們的視覺和聽覺在盡情的享受著現在多媒體技術及數字傳輸技術帶來的愉悅，當人們肆無忌憚地編輯、修改、復制和散步數字音樂、圖像、視頻時，可曾想過這些數字媒體原創者的版權和經濟利益是否得到保護，聽到或者看到的數字媒體是否是完整的、真實的、可信的。
在數字化圖片的背景下，先進的科學技術造就了數字圖像技術這把“雙刃劍”，在方便了人們的同時也給生活帶來了許多負面的影響和困擾。
盡管有部分人偽造的圖片只是為了個人娛樂或者作為藝術品來相互交流，但也有些人利用惡意篡改的數字圖像實現自己不可告人的目的，對社會造成很大的影響。特別是最近幾年，在新聞界、政治界、和學術界等領域，國內外出現了很多令人震驚的篡改或者偽造數字圖像的案例，均造成了嚴重的后果，使人們產生了信任危機。
1.2 國內外研究動態和現狀
現有的數字圖像篡改技術主要是針對圖像的完整性，原始性和真實性的偽造和修改。數字圖像取證技術是對篡改數字圖像完整性的基本概括，就是將攜帶的秘密信息通過特殊的算法嵌入到圖像載體的冗余空間，圖像的冗余信息在視覺感知程度一般都很差，即使將秘密的信息嵌入到數字圖像載體中，也很難通過肉眼來識別，但是這類操作已經破壞了數字圖像載體的完整性。篡改數字圖像的原始性就是變換拍攝的位置，并將原始圖像做后期的二次處理，使獲得的圖片內容不再是原始圖片所呈現出來的那樣。
這些二次處理的過程可以通過掃描原始圖像或者直接用相機拍攝原始圖片來獲得，例如上面提到的藏羚羊照片造假事件，就屬于破壞數字圖像原始性的二次處理篡改。目前，針對數字圖像真實性的篡改的方式有很多，根據達特茅斯學院計算機科學系教授 Hany Farid 教授在數字圖像篡改檢測領域的多年研究經驗，將這些篡改技術分為 4 類：
(1)合成和潤飾。合成主要是對圖片進行復制、粘貼，將不同圖像的某些特定部分整合到一起，以達到隱藏圖像中的某些信息或者制造某些假象，但往往會留下比較明顯的修改痕跡。為了達到以假亂真的效果需要對篡改的部分進行潤飾，即進行模糊、縮放等操作消除痕跡，這樣就可以用想要的局部效果代替原始圖像的目的。
(2)融合變體。融合變體是將兩幅或者多幅圖通過特征點相互演進融合成一幅圖的技術，找到想要相互漸變的圖像的特征點，按照不同的權值將圖片相互疊加融合，得到的變體圖像將具備所有原始圖像的特征。
(3)圖像增強。通過一定手段對原圖像附加一些信息或變換數據，有選擇地突出圖像中感興趣的特征或者抑制(掩蓋)圖像中某些不需要的特征，使圖像與視覺響應特性相匹配，加強圖像判讀和識別效果，滿足某些特殊分析的需要。
第二章 基于光學特性的數字圖像分析
基于光照不一致性的數字圖像取證技術(Digital Image Forensics)是數字圖像取證技術的重要內容，主要研究的對象是在有光照條件下產生的圖像，分析光源在物體上產生的陰影、紋理等光學特性是否一致。同時根據 Lambert 光照模型，估計光源的位置，判斷光源的方向是否一致，本章將根據光照條件的各個影響因素做重點介紹。
2.1 數字圖像取證技術
數字圖像取證技術是通過對圖像中包含的統計特征的分析，來判斷數字圖像內容的真實性、完整性和原始性，判斷并檢測數字圖像真假性的技術。數字圖像取證技術是計算機取證技術的一個分支，是對源于數字圖像資源的數字證據進行確定、收集、識別、分析及出示法庭的過程，補充了傳統加密技術的性能，在保護多媒體信息的真實、完整性等方面得到了廣泛應用。
雖然針對數字圖像篡改取證技術的研究起步相對較晚，但隨著網絡多媒體技術的普及，大量信息的存儲傳輸急需安全性保護，國內外越來越多的科研工作者均致力于該領域的研究。
目前，基于數字圖像篡改檢測技術的算法種類較多，如果按照取證手段類型劃分，這些取證技術能夠分為三類，即主動取證，半主動取證和被動取證。
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2.2 圖像取證技術常用的光學特性
在第一章我們提到，對于復制-粘貼等操作合成的圖片，將不同圖片的某些部位整合到一起以制造某些假象，這種篡改方式很簡單也很常見。但是，因為不同的圖像在獲取時的環境和光照條件都不完全相同，所以經過上述的操作之后也很難將圖片中的光照效果修改得很吻合。
合成圖像中不同目標所反映的光照強度、光源方向、物體陰影等光照條件都會有不一致的情況出現，此時在同一幅圖像中所包含的光照條件不一致性即可作為判斷圖像是否真實的依據。
光照強度是指示光照的強弱和物體表面積被照明程度的量，取決于光源所發出的光線中不同波長中所攜帶的能量和穿過大氣層過濾的情況。經過篡改的圖片中不同物體在各自場景中的光照強度不可能完全一樣，即使在同一個場景在不同時刻拍攝的光照強度也會有不同，因此檢測圖像中不同目標物體所反應的光照強度是否一致作為判斷圖像真實性的依據。
圖像中目標物體的光源反向即為光源照射拍攝場景目標的方向，是產生光照條件不一致性的一個重要原因。由不同圖像中不同目標物體合成的圖片，在原來各自場景中光源所在的方向和位置都不會完全相同，這也使得不同物體所反映的光照方向是不一致的，以此作為檢測圖像是否被篡改過的依據。提取圖像場景中目標物體的光源方向，是光照條件不一致性盲取證技術的一項關鍵技術。
圖像中目標物體的陰影是由于光源產生的光線被其他物體遮擋而產生的，它的形狀、大小和明暗程度都可以反映光源的方向和光照的強度。
被篡改的圖像中拍攝場景的光照環境的一致性必然會被破壞，目標物體所產生的陰影的形狀和大小也可能會被修改，那么可以反映光照強度和光源方向的陰影信息將是不一致的。因此，圖像陰影信息的一致性可以作為判斷圖像是否是真實的依據。
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第三章 圖像中陰影和紋理條件分析........23
3.1 基于陰影約束條件的分析..........23
3.1.1 陰影信息分析原理..........23
3.1.2 特征點的選取..........24
3.1.3 改進基于陰影的分析方法......27
3.2 基于紋理約束條件的分析..........29
3.2.1 光照產生的紋理特性......29
3.2.2 紋理參數分析..........32
3.3 結合陰影與紋理的約束條件......33
3.4 本章小節......35
第四章 楔形參數優化........36
4.1 楔形參數選擇......36
4.2 參數的優化..........37
4.3 分析步驟及線性方程..........40
4.4 本章小結......44
第五章 實驗結果與分析....45
5.1 建立圖像庫..........45
5.2 陰影算法的實驗結果..........46
5.3 改進算法的實驗結果..........47
5.4 改進算法的分析..........51
5.5 本章小結......52
第五章 實驗結果與分析
5.1 建立圖像庫
本文檢測算法的圖片都是通過同一個相機采集的，這樣能夠保證所有的圖片在相機參數上保持一致，相機在不同的場景中表現的畸變現象并不影響圖像中物體的光學特性，因此在分析圖像時不考慮相機的參數。通過該相機采集的圖片，選擇陰影、紋理等光學特性比較明顯的圖片建立圖片分析庫。‘選擇拍攝圖片的場景，主要分為五個方面：
1)自然光源對應的場景：針對室外的場景，我們選擇天氣較好，太陽光線比較明朗、下午 1~3 點的時間。主要涉及的場景有操場、校園、人物、建筑等。
自然圖片的特點是無限遠點光源，對應的楔形分析界面需要延伸到無限遠處，才能看到期望的楔形交集。
2)室內光源對應的場景：針對室內場景，選擇比較空曠的教室，在教室中搭建合適的平臺包含桌布背景、作為點光源的局部光源、圖片中投影的物體等。按照相應的順序將物品擺放整齊，選擇盡量沒有遮擋的一個角度放置點光源。注意在拍攝時應關閉閃光燈。局部點光源的成像特點是局部紋理特性比較明顯，形成的楔形在有限的界面上就能獲得很好的交集。
3)計算機合成的圖片：這類圖片按照真實圖像中光源產生陰影和紋理的特性進行模仿，合成的圖像中光學特性比較明顯。圖像物體上的邊界、顏色、對比度等特性明顯與自然圖像不同，基本沒有物體之間的干擾，而且用肉眼很明顯的識別出這類圖片。這類圖像有兩種作用：
一種是作為被篡改的圖像放入到圖片庫中進行檢測，驗證算法的正確性;另一種是用來描述算法的分析過程，因為在合成的過程中需要按照已知的光學特性進行操作，基本符合算法的分析需求。
4)互聯網搜索：網絡上存在很多有用的信息，特別是作為信息載體的數字圖像。‘通過有效的檢索方式，從互聯網上篩選出帶有明顯光照信息的數字圖像，同時，這些數字圖像帶有共同的特征：明顯的局部光源或者無限光源的光照信息;包含較為規則的物體，方便提供明顯的特征點;數字圖像包含的場景信息比較豐富，對應物體的陰影和紋理信息比較復雜。這類數字圖像的有優點是豐富多樣，主要用來驗證本文算法的檢測率和穩定性。
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總結
本文以光照條件為出發點，對具有較好光照環境下的圖片進行了圖像的真偽鑒別研究，主要研究對象是基于單光源照射的圖像。在無限遠點光源和局部點光源照射下形成的圖像，其光學特性比較明顯，在分析圖像的過程中沒有明顯的噪聲干擾(噪聲來源于拍攝場景中其他光源產生的光線在物體上產生的干擾)。
主要工作為：
(1)總結數字圖像取證技術的研究背景和國內外研究現狀，以及今后發展的方向。闡述了目前比較常見的圖像篡改方法，以及用于鑒別圖像真實性的圖像檢測技術。詳細介紹了基于光學特性的數字圖像取證技術的研究內容，著重分析了紋理信息在特征提取中的理論基礎和采集方法。
(2)對光照條件所涉及的光照方向、陰影信息、紋理特性進行了闡述并分別對現有光照方向和陰影分析的估計方法進行了說明。著重陰影信息的分析原理，引入了特征點的選取流程，使得改進的算法具有更高的適用性。
(3)在獨立分析各個影響因素之后，通過隨機獲取圖像中相應參數的數據，導入到數據分析軟件，獲得各個影響因子的相互關系，從中選擇影響系數最大的幾個參數。引入紋理的參數，對楔形參數的取值范圍加以限制，使得改進的算法具有更高的正確檢測率。
(4)在圖像庫中選擇若干圖像，通過 MATLAB 2014a 對圖像進行軟件仿真，按照文章中給出的分析步驟進行分析，得到判斷結果，并與之前的算法分析結果進行比較，算法的正確檢測率已經穩定在 85.6%。
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參考文獻(略)
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