第五章 复制-粘贴篡改操作取证
采用指纹哈希特征的图像复制-粘贴篡改检测算法
145ACADEMIC RESEARCH 学术研究摘要：随着互联网和数字图像处理技术的发展进步，对图像的真实性取证研究已成为信息安全领域的一项重要课题。
论文提出了一种采用指纹哈希特征的图像复制-粘贴篡改检测算法。
首先，对图像进行重叠分块，然后进行DCT变换并量化后，提取图像分块的指纹哈希特征，接着计算特征相似度以寻找可疑篡改匹配块，最后通过可疑块间的空间距离排除误检，确定篡改区域。
实验结果表明，论文算法能够有效检测并定位出图像复制粘贴篡改区域。
关键词：图像取证；复制-粘贴篡改；指纹哈希特征；相似度一、前言随着互联网和数字图像编辑处理技术的不断发展、进步，软、硬件功能越来越强大。
人们可以根据需要轻易地对一张图像进行编辑修改。
对图像的篡改方式有很多，其中，复制-粘贴是一种最简单并且普遍的篡改做法。
它包含同幅图复制-粘贴篡改和不同图复制-粘贴篡改[1]。
本文算法研究针对的是同幅图复制-粘贴篡改的检测，这种篡改方式指的是在一幅图像中复制该图像的部分区域并粘贴到该图像的其它区域以达到掩盖事实或增添信息的目的[2]。
被恶意篡改的图像如果在网络上传播无疑会对社会造成严重影响。
因此，针对图像复制-粘贴篡改的检测研究变得越来越重要[3]。
文献[4]首次提出对图像重叠分块，提取DCT系数的方式检测复制-粘贴篡改区域。
文献[5]提出了通过提取SURF特征点的方式寻找匹配点对，该方法可以定位篡改点，但不能定位篡改边界。
文献[6]提出了一种通过对图像子块进行DWT变换提取特征向量的方式，检测图像是否经过篡改。
把图像信号压缩到一个固定长度的哈希值，对于相同内容的区域，哈希值应相同[7]。
因此，本文提出一种采用指纹哈希特征[8]的图像复制-粘贴篡改检测方法，通过对图像重叠分块，计算每一分块的指纹哈希特征相似度，相似度高的判定为可疑篡改匹配块，最后通过可疑块间的空间距离排除误检，确定篡改区域。
二、篡改检测算法本文提出一种基于指纹哈希特征的图像复制-粘贴篡改检测算法，首先计算量化后的DCT系数平均值，并通过将大于或等于平均值的系数记为1，小于平均值的系数记为0的方式，生成图像分块的指纹哈希特征，然后将所有分块的指纹哈希特征进行字典排序，通过计算曼哈顿距离寻找相似的特征向量，如果相似度大于一定阈值，则判定为可疑篡改匹配块，最后根据可疑篡改匹配块的空间距离消除误匹配，并确定篡改区域。
《数字内容安全》课程设计教学大纲
《数字内容安全》课程设计教学大纲英文名称：Digital Content Security Course Design课程编号：XA350920适用专业：信息安全专业设计周数：2周学 分：2学分一、课程设计的性质、目的和任务《数字内容安全》课程设计是专业核心课——数字内容安全的一个重要实践环节，通过它的学习，能巩固和加深学生对课堂理论知识的理解和掌握，促进学生对数字内容安全的综合应用能力，同时提高学生根据理论原理设计算法流程、编制、运行程序的技能。
该课程设计为学生的理论联系实际提供平台，使学生熟练掌握数字取证技术的基本原理和方法，并能够综合运用，同时培养学生的程序设计和实现能力。
本实验课是基于数字内容安全的基本理论。
主要内容包括：图像复制粘贴篡改取证、中值滤波操作取证、对比度增强操作取证、图像锐化操作取证、JPEG 重压缩篡改取证等。
二、课程设计的方式与基本要求学生以小组为单位，每组3人，选择感兴趣的取证问题，设计并实现取证算法，并集成为一个有操作界面的取证系统。
坚决杜绝抄袭和下载。
一旦发现相同系统、算法或论文，不管谁抄袭谁，一律作为不及格处理。
在课程设计答辩时，如果对所提出的跟系统相关的问题不能回答，也将作为不及格处理。
三、参考选题(1)图像区域复制粘贴型篡改取证(盲检测)(2)图像隐写分析取证(3)二次JPEG压缩检测(4)中值滤波操作取证(5)对比度增强操作取证(6)图像锐化操作取证(7)重采样取证(8)模糊润饰取证(9)图像获取设备取证(10)二次获取图像取证(11)计算机生成图像取证四、课程设计内容要求课程设计，要求根据所选课题：设计一个小型数字图像取证系统（选择自己熟悉的开发工具，如Matlab或者C、C++语言等，实现）；(1)选题：选择四个感兴趣的问题（经老师同意后，也可研究其它取证问题）进行研究分析；(2)算法设计：设计并实现相应取证算法；(3)算法训练测试：设计合理的图像库对每一个取证算法进行训练，以便可以对待测图像给出取证结论；(4)算法整合：对多个算法的取证结果进行整合，得出取证结论；(5)系统展示界面：将设计的图像取证功能展示出来，并集成为一个有操作界面的取证系统五、课程设计报告格式及基本内容（后续会修改）课程设计报告有个方面的要求：(1)前言(2)系统结构(3)原理(4)测试结果(5)界面六、设计报告提交要求1 纸质版：设计报告一份（题目名称、专业名称、班级名称、学号、时间）2 电子版：设计报告一份，取证系统源代码一份（要求能够当场还原取证系统）、另附各算法的训练阶段代码和图像库，以自己的姓名建立文件夹，以班为单位刻盘。
图像内区域复制粘贴篡改鉴定
摘 要 ：区域 复 制 粘 贴 篡 改检 测算 法是 以 图像 块 匹配 为 基 础 的 ， 然 而传 统 的 匹 配算 法 计 算 量 大 ， 匹 配速 度 慢 ， 效率低下．
针 对现 有 的 图像 内区域 复 制 粘 贴 检 测 算 法 计 算 量 大 ， 时 间 复杂 度 高 的 问题 提 出一 种 有 效 快 速 的 检 测 与 定 位 篡 改 区 域 算 法． 首 先 利 用 小 波 变换 获取 图像 低 频 区域 ， 然 后 对 得 到 的 图像 低 频部 分 进 行 分 割 ， 然 后 对 分 割 后 得 到 的 每 个 图像 块
ａ ｎ ｄ ｌ ｏ ｃ ａ ｔ ｅ ｔ ａ ｍｐ ｅ ｒ ｅ ｄ ａ ｒ ｅ ａ ｆ ａ ｓ ｔ ａ ｎ ｄ ｅ ｆ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ ｌ ｙ Ｉ ｎ ｔ ｈ ｉ ｓ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ，Ｆ ｉ ｒ ｓ ｔ ， ｗａ ｖ ｅ ｌ ｅ ｔ ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ｆ ｏ ｒ ｍ ｉ ｓ ｕ ｓ ｅ ｄ ｔ ｏ ｏ ｂ ｔ ａ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｌ ｏ ｗ ｆ ｒ ｅ ｑ ｕ ｅ ｎ ｃ ｙ ａ ｒ ｅ ａ，
ｔ ｒ ａ ｄ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｔ ｅ ｍｐ ｌ ａ ｔ ｅ ｍａ ｔ ｃ ｈ ｉ ｎ ｇ ａ ｌ ｇ ｏ ｉ ｒ ｔ ｈ ｍ ，ｃ ｏ ｍｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｅ ｄ ｃ ａ ｌ ｃ ｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｃ ａ ｕ ｓ ｅ ａ ｓ ｌ ｏ ｗ ｍａ ｔ ｃ ｈ ｉ ｎ ｇ ｓ ｐ ｅ ｅ ｄ ． Ｉ ｎ ａ ｌ ｌ ｕ ｓ ｉ ｏ ｎ ｔ ｏ ｔ ｈ ｅ ｃ ｏ ｍｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｅ ｃ ａ ｌ ｃ ｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｐ ｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍｓ ｉ ｎ ｅ ｘ ｉ ｓ ｔ ｉ ｎ ｇ ａ ｌ ｇ ｏ ｉ ｒ ｔ ｈ ｍ ｏ ｆ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｒ ｅ ｇ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｃ ｏ ｐ ｙ ａ ｎ ｄ ｐ ａ ｓ ｔ ｅ ｔ ａ ｍｐ ｅ ｒ ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ， ｗｅ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ａ ａ ｌ ｇ ｏ ｉ ｒ ｔ ｈ ｍ ｔ ｏ ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ
图像篡改被动检测技术一览：基于特征提取和卷积神经网络的篡改检测
图像篡改被动检测技术一览：基于特征提取和卷积神经网络的篡改检测作者丨正蜀黍编辑丨极市平台本文聚焦于归纳和总结数字图像篡改被动检测方法，对基于特征提取和基于卷积神经网络的两类篡改检测方法进行全面论述，分析其中不足与问题，并讨论了数字图像篡改被动检测技术未来的发展趋势。
>>加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿目录•0 前言•1 基于特征提取的传统篡改检测▪ 1.1 复制黏贴篡改检测方法▪ 1.2 拼接组合篡改检测方法•2 基于卷积神经网络的篡改检测•3 未来发展趋势▪面向互联网共享环境下的数字图像篡改检测研究▪面向大规模图像数据集的数字图像篡改检测研究0前言随着图像编辑技术的不断发展，人们可以轻松地篡改图像内容或者操纵图像生成过程，使得图像的真实性和完整性受到挑战，严重影响了人们对新闻报道、军事经济中图像真实度的信任。
在已有的研究范围里，学者们将图像内容篡改类型总体分为两类：（1）复制粘贴篡改（Copy-move）（2）拼接组合篡改（Splicing）复制粘贴篡改是指是在同一幅图像上，将部分区域复制粘贴到该图中的其它位置；拼接组合篡改是指将一幅图像中的某个区域拷贝到另一幅图像中以生成新的图像。
数字图像篡改检测按照是否预先在数字图像中嵌入附加信息可以分为主动检测和被动检测（也叫盲检测）两种[1]，篡改主动检测技术主要包括数字签名技术和数字水印技术，这两种方法的共同点是：需要图像提供方进行摘要信息的提取或者水印的嵌入，即在实际检测时需要图像提供方进行配合，这一条件在实际操作中很难满足。
因此无须对数字图像进行预前处理的数字图像篡改被动检测技术成为当前图像检测领域的研究热点。
数字图像篡改被动检测技术大体上被分为两类：（1）基于特征提取的传统篡改检测技术（2）基于卷积神经网络的篡改检测技术在早期的研究中，研究者大多将注意力集中在图像本身的统计信息和物理特性上，采用基于图像的特征提取方法来检测篡改区域，比如从镜头失真矫正、颜色插值、传感器噪声等图像生成过程中不同的处理信号入手，大量的篡改被动检测算法和数学模型被提出[2-5]，在信息受限的场景中得到良好的应用，进一步地促进了数字图像取证领域的发展。
图像复制-粘贴篡改快速取证
学
学
报
Ｖｏ ．４Ｎｏ６ １ ． ２
Ｊ ｕ ｎ ｌ ｆ ｎ ｎＵｎ ｖ ｒｉ ｆ ｅ ｈ ｏｏ ｙ ｏ ｒ ａ ｏ Ｈｕ ａ ｉ ｅ ｓｔ ｏ ｃ ｎ ｌ ｇ ｙ Ｔ
Ｎｏ ．２ １ ｖ ００
图像复制 一粘贴篡改快速取证
王 忠美 ，龙 永 红
预处理 ，如提取 摘要或插入 水 印。然而 ，在较 多实际
庆等 人提 出采用 自然 图像 的统计特征 的盲 取证技术对 图像 的真实 性进行判 断 ，其 中主要 有 Ｎｇ提出 图像 的 双相干系数和边 缘百分比特征 方法和 图像质量度量等。
情况 中 ，是要求 在不依 赖任何预签 名提取或 预嵌 入水 印信息 的前提下 对图像 的真伪进行检测 ，这 就是图像
ｕｉｇ ｈ ｄｘ ｏｔＴ ｅ ｉｅｅｃ （ ｉ ｃ ｒｏ ｅ ｏｉｏ ｓ ｆ ｖｒ ｐｉｏ ｊｃｎ ｆａ ｒ ｃ ｒｉ ｅ ｏｔ ｇ ｉ ｓ ｅ ａｉ ｓｒ ｈ ｆ ｒ ｅ ｓ ｆｖ ｔ ） ｆｈ ｓｉｎ ｅ ａ ａ ａｅ ｔｅｔ ｅ ｅｔ ｓｎ ｈ ｒｎ ｓｉ ｎ ｔ ｒ ． ｄｆ ｎ ｈｔｅ ｏ ｔ ｐ ｔ ｏｅ ｙ ｒ ｆｄ ｕ ｖ ｏ ｔ ｓ ｉ ｌｔｓ
操作 获得 最终的 篡改 定位 结 果。
关键词 ：复制 一粘贴篡 改 ；篡 改取证 ；基数排 序 ；数 学形态 学
中图分类号 ： Ｐ ９ ． Ｔ ３１ ４ 文献标志码 ： Ａ 文章编号 ： ６ ３ ９３ （０ ００ —０ ８ ０ １７ — ８ ３ １）６ ０５ — ５ ２
Ｆａ ｔＦｏ ｅ ｉｓｆ ｒＩ ａ ｅＣｏ ｙ— ｏ ｅＦｏ ｇ ｒ ｓ ｒ ｎｓｃ ｏ ｍ ｇ ｐ Ｍ ｖ ｒ ｅｙ
Ａｂｓｒ ｃ ：Ｐ ｏ ｏ ｅ ｏ ｅ ｔ ｄｆ ｒｄ ｔｃｉｇ ｃ ｐ ｍｏ ｅｆ ｒ ｅｙ： ｅｇ ｖ ｎｉ ａ ｅｉ ｉ ｉｅ ｎｏｏ ｅｌｐ ｉｇ ｂｏ ｋ ｔ ａ ｔ ｒ ｐ ｓ ｓａｎ ｖ ｌｍｅｈｏ ｅｅ ｔ ｏ ｙ— ｖ ｏ ｇ ｒ ｔ ｉ ｅ ｇ ｄ ｖ ｄ ｄｉｔ ｖ ｒａ ｐ ｎ ｌｃ ｓ ｏ ｎ ｈ ｍ ｓ ｏ ｑ ａ ｉｅ ｆ ａｕ ｅｏ ａ ｈｂ ｏ ｋｉ ｅ ｘｒｃｅ ｎ ｐ ｅ ｅ ｔｄ ａ ｅ ｔｒ Ａ１ ｔｅｅ ｔ ｃｅ ｅ ｔｒ ｅ ｔ ｒ ｒ ｅ ｏ ｅ ｆｅ ｕ ｌ ｚ ．ｅ ｔｒ ｆ ｃ ｌ ｔ ｎｅ ｔａ ｔｄ ａ ｄｒ ｒ ｓ ｎｅ ｓａｖ ｃｏ ． ｌ ｘｒ ｔｄｆａｕ ｅｖ ｃｏ ｓａｅｔ ｎｓ ￣ ｄ ｓ ｅ ｃ ｓｈ ｅ ｈ ａ ｈ
DWT在数字图像Copy-Move篡改检测中的应用研究
DWT在数字图像Copy-Move篡改检测中的应用研究本文主要分析了离散小波变化（DWT）在数字图像Copy-Move篡改检测中的应用，介绍了Copy-Move篡改检测的研究现状，描述了离散小波变化的概念和特点以及它在Copy-Move篡改检测中的可达到图像降维减少检测运算量的作用。
最后展望了Copy-Move篡改检测技术未来的发展趋势。
标签：数字图像盲取证Copy-Move 篡改检测DWT0 引言Copy-Move篡改是一种图像的局部篡改技术，它把图像中的某一区域进行复制，粘贴到同一图像的不相交区域上，并进行一定的后处理操作，以达到去除或增加图像中某一重要特征的目的。
对图像内容的修改，都是针对图像中某个连通的区域，对离篡改块较远的区域进行复制粘贴，可能还伴随有几何相似变换等操作，从而使得这样得到的图像会更难被人察觉。
由于其篡改的区域往往是人们视觉感兴趣部分，是图像信息的主体，是人们对新闻的认可、案件的取证的根据，如果图像中重要的信息被篡改后，伪造的图片带来虚假的信息和证据，混淆了人们对事实的认识。
更严重的是，一些惡意篡改者为了达到自己的目的而制造带有轰动效应的政治新闻图片，欺骗公众，影响司法公证和社会安定。
因此，对Copy-Move篡改操作的取证技术研究是非常重要的。
图像的Copy-Move篡改检测问题可以描述为：给定一幅图像，其中可能包含位置和数量未知的Copy-Move 篡改区域，通过一定的算法来识别并定位其中的篡改区域。
由于图像在Copy-Move篡改以后往往还需要后续的处理，例如噪声污染、模糊虑波、有损压缩等，这也使得实现对Copy-Move的篡改检测更加困难，并且计算量可观，因此找到一种可以减小篡改检测计算量的有效方法是现在的研究热点。
本文分析了离散小波变换（DWT）在Copy-Move篡改检测算法中如何实现图像降维，从而在保证检测效率的前提下大大减少了运算量。
1 Copy-Move篡改检测研究现状Fridrich等[1]人研究了图像的Copy-Move篡改检测问题，首次提出了通过对图像块的DCT 量化系数进行字典排序的算法来检测图像复制伪造区域。
数据取证中视频篡改技术的研究
计算机教学引言目前多媒体数字取证技术主要可以分为两类；主动取证和被动取证。
主动取证就是在多媒体中加入一些课验证的函数例如数字签名和水印技术。
但是这些技术通常对软件和硬件的要求比较高，不适合大面积的推广。
被动取证则是主要研究多媒体的物理取证和篡改两方面。
其中物理取证则主要是对多媒体设备的采集处理和输出设备的取证识别。
目前主流的方法是CMOS/CCD噪声。
篡改方面的取证就是针对对媒体数据经过篡改后会留下一些痕迹或者改变一些统计变量，基于这些变化的研究。
1.研究现状多媒体数字取证前期的研究主要是针对主动取证法，受到硬件条件的制约发展很缓慢。
今年来研究主要从被动取证研究出发。
研究那些没有被事先保护过的视频。
早期Hany Farid提出的双谱分析法来研究多媒体的篡改，也就是色谱法和质谱法，分别利用色谱对定量的分析精确度高和质谱对定性的精确度高两者结合起来对多媒体数字进行分析。
由于真实的多媒体数字中的信号是具有弱高阶统计相关性，如果发生篡改就会改变这关系。
2009年左右随着Jessica Fridrich 等一大批科学家开始研究多媒体数字取证，数字取证的研究开始步入正轨。
Jessica Fridrich提出基于相机传感其噪声模式简报图像的真实性的方法，其原理就是借鉴主动取证中的数字签名的方法，把传感器噪声看作一种数字签名来对图像进行取证。
Erwin J Alles等针对大压缩比JEPG图像的原像进行研究。
Farid教授从相机硬件规格物理特性，图片的像素，图片的格式及相关几何学分析的常见的三大类对图片篡改的技术及其对应取证方法。
在视频取证方面由于其复杂性高于图片取证，所以很多针对图像的方法不能应用到视频取证。
2007年Farid教授建立了“数字视频取证”的项目，正对视频取证提出了针对逐行、隔行、投影、复制、多重压缩等多种篡改视频的方法。
Chih-Chung Hsu等通过对噪声进行建模的方法。
Michihiro Kobayashi提出的针对视频噪声分布特征的方法。
基于噪声水平估计的帧复制篡改取证算法
基于噪声水平估计的帧复制篡改取证算法嗯，大家好，今天我想跟大家聊聊一个有趣的话题——基于噪声水平估计的帧复制篡改取证算法。
哎呀，听起来是不是有点复杂？其实也不是什么深奥的难题，咱们可以轻松地聊聊。
1. 什么是帧复制篡改？首先，让我们来捋顺一下这个“帧复制篡改”的概念。
简单说，就是在视频处理当中，有人不怀好意地对原始视频进行了一些不可告人的“小动作”。
就像是电影里的反派，偷偷对影片进行剪辑或篡改，最后让观众大吃一惊。
你说，这样的行为可不可以放过？当然不可以！这时候，我们需要一种聪明的手段来帮我们揭露这些“幕后黑手”。
1.1 帧复制的定义帧复制，就是把视频中的某些帧，比如，某个精彩镜头，调皮地重复出来。
这就好比是在你朋友圈里晒自拍，结果把同一张照片发了三遍，难免让人疑惑：“这小子怎么变得那么爱自己了？”1.2 篡改的后果如果视频被篡改了，观众就可能看到了错误的信息，有些甚至会误入歧途。
想象一下，有人把一部感人的电影剪得支离破碎，真是让大家心碎如泥。
而且，在重要场合，比如法庭上，篡改的视频可能造成严重后果，肩上的责任可大着呢！2. 噪声水平估计的重要性那么，怎么来发现这些捣乱分子呢？这就引出了我们今天的主角——噪声水平估计。
说白了，就是通过分析视频中的噪声，来判断哪些部分被篡改过。
“噪声”，就是在视频中那些“多余”的音效和影像，可以理解为是画面质量的一个反映。
就好像你在咖啡馆里听到了杂音，在这个喧嚣的环境中，你要找到那个清澈动听的声音。
2.1 噪声的来源噪声可以来自很多地方，比如摄像头的质量、环境的变化、光线的不同等等。
这就好像你晚上看电视，外面有了轰轰的风声，结果你电影里的对话都听不太清楚。
哎，心烦意乱的事情真是多！2.2 确定噪声水平通过一些算法，可以对视频进行分析，确定出噪声水平的高低。
这就像是我们去看医生，医生会通过各种检查手段来判断我们的身体状况。
要是噪声水平异常，那就说明视频可能被改动过了，咱们的“狡兔三窟”就有了！。
图像复制-粘贴篡改快速取证
图像复制-粘贴篡改快速取证
王忠美;龙永红
【期刊名称】《湖南工业大学学报》
【年(卷),期】2010(024)006
【摘要】提出了一种新的篡改检测算法,将图像分为大小相同的重叠块,然后提取每块的特征向量,并对所求出的特征向量通过基数排序来减少搜索空间,减少运算量.对排序后的特性向量求相邻的特征向量的差异(偏移向量),并对偏移向量进行统计,如果存在大量的相同偏移向量可认定为篡改区域.最后利用数学形态学操作获得最终的篡改定位结果.
【总页数】5页(P58-62)
【作者】王忠美;龙永红
【作者单位】湖南工业大学计算机与通信学院,湖南株洲412008;湖南工业大学计算机与通信学院,湖南株洲412008
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.4
【相关文献】
1.数字图像复制粘贴篡改盲取证算法研究与实现 [J], 杨江涛;马喜宏;邬琦
2.基于复制粘贴篡改的被动图像取证算法的研究 [J], 徐长英;王英
3.数字图像复制粘贴篡改取证技术比较研究 [J], 韩敏;孙晋国
4.数字图像复制粘贴篡改取证 [J], 邢文博; 杜志淳
5.基于RG-SIFT的图像复制粘贴篡改取证算法 [J], 李奇杰;巩家昌;杨洪臣;蔡能斌
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篡改文件鉴定规范
篡改文件鉴定规范篡改（污损）文件鉴定规范2010-04-07 发布2010-04-07 生效司法鉴定技术规范中华人民共和国司法部司法鉴定管理局发布SF/Z JD0201005-2010I目次前言 (II)第 1 部分变造文件鉴定规范 (1)第 2 部分污损文件鉴定规范 (11)第 3 部分文件印压字迹鉴定规范 (14)SF/Z JD0201005-2010II件。
常见的变造手段有：添加、涂改、擦刮、消退、掩盖、粘贴、拼凑、挖补、换页、拆封等。
根据变造手段的不同，变造文件可分为：添改文件、擦刮文件、拼接文件、消退文件、掩盖文件、挖补文件、换页文件、拆封文件等。
3.2 添改文件：指采用添加、改写等手段在原真实文件（或文字）的基础上添加部分内容（或笔画），对原真实文件的局部内容加以改变形成的内容虚假的可疑文件。
3.3 擦刮文件：指利用一定的工具如刀片、橡皮等，采用刮、擦等手段对原真实文件的局部内容加以改变形成的内容虚假的可疑文件。
3.4 拼接文件：指利用原真实文件（一份或多份）的局部内容，采用剪接、粘贴拼凑、复制等手段直接拼接，或利用图像处理软件进行剪裁拼排间接拼接形成的内容虚假的可疑文件。
3.5 挖补文件：指采用挖补、粘贴等手段去除原真实文件的局部内容后在补贴上所需内容变形成的内容虚假的可疑文件。
SF/Z JD0201005-201023.6 消退文件：指采用各种消退手段消除原真实文件的局部内容，必要时添加所需内容形成的内容虚假的可疑文件。
3.7 掩盖文件：指采用各种涂抹、裱糊、遮掩等手段对原真实文件的局部内容加以改变形成的内容虚假的可疑文件。
3.8 换页文件：指采用抽取、替换等手段对原真实文件的局部内容加以改变形成的内容虚假的可疑文件。
3.9 拆封文件：指对已经密封的文件，采用一定手段拆封后替换或抽去有关内容后再密封复原形成的可疑文件。
4 变造文件常用的检验方法4.1 目测：在自然光或照明光源下，通过目视或借助放大镜等其它工具，对检材虚检部位的色泽、状态、宏观形态等特征进行分析和比较。
一种复制-粘贴篡改图像检测方法
（19）中华人民共和国国家知识产权局（12）发明专利申请（10）申请公布号CN110910345A（43）申请公布日 2020.03.24（21）申请号CN201910983926.X（22）申请日2019.10.16（71）申请人广东外语外贸大学南国商学院地址510540 广东省广州市白云区良田中路181号（72）发明人甘艳芬;钟君柳;杨继翔（74）专利代理机构广州蓝晟专利代理事务所(普通合伙)代理人欧阳凯（51）Int.CI权利要求说明书说明书幅图（54）发明名称一种复制-粘贴篡改图像检测方法（57）摘要本发明公开了一种复制‑粘贴篡改图像检测方法，包括步骤：将被检测图像转换成单通道的灰度图像；将灰度图像分割成相互重叠的图像块；将所述二维灰度图像定义在AFMT标准的极坐标系；将所述二维灰度图像的AFMT极坐标系转换到笛卡尔坐标离散域中，将所有图像块的特征向量M组成矩阵V；对所述矩阵V进行字典排序，得到矩阵Vt，矩阵V和Vt的尺寸一致；使用斯皮尔曼秩相关系数去评估和分析字典排序的结果，相似的区域通过斯皮尔曼等级相关系数判断是否是复制‑移动区域。
与现有技术相比，本发明可以检测缩放的复制‑粘贴篡改图像，同时具有较好的旋转不变性，能检测旋转篡改的操作。
法律状态法律状态公告日法律状态信息法律状态2020-03-24公开公开2020-03-24公开公开2020-04-17实质审查的生效实质审查的生效权利要求说明书一种复制-粘贴篡改图像检测方法的权利要求说明书内容是....请下载后查看说明书一种复制-粘贴篡改图像检测方法的说明书内容是....请下载后查看。
一种基于盒子维的图像复制-粘贴篡改检测算法
一种基于盒子维的图像复制-粘贴篡改检测算法叶帼华【期刊名称】《莆田学院学报》【年(卷),期】2012(019)002【摘要】提出了一种基于盒子维的图像复制-粘贴检测算法。
对图像分块后,提取各分块的盒子维与几何矩相结合做为各块的特征量,而后通过对图像块特征向量进行相似性检测来定位篡改区域。
实验表明：该算法有较强检测能力,能抵抗高斯白噪声等后处理操作。
%In this paper,we put forward a new algorithm for detecting image copy-move forgery based on fractal box dimension is proposed in this paper.The image is firstly divided into overlapping blocks,the fractal box dimension and the geometric moment of each blocks is extracted as the eigenvetors.Then the forgery parts are located by the detection of the similarity between these blocks.The experiments show that the validity of the algorithm on various types of post processing such as Gaussian white noise and so on.【总页数】3页(P61-63)【作者】叶帼华【作者单位】福建师范大学数学与计算机科学学院,福建福州350007【正文语种】中文【中图分类】TP301.6【相关文献】1.一种基于逆序广义2近邻的图像多重复制粘贴篡改检测算法 [J], 李岩;刘念;张斌;袁开国;杨义先2.基于分组SIFT的图像复制粘贴篡改快速检测算法 [J], 肖斌; 景如霞; 毕秀丽; 马建峰3.基于亮度特征耦合信息量制约的图像复制-粘贴篡改检测算法 [J], 王欣;徐平平;吴菲4.基于超像素形状特征的图像复制粘贴篡改检测算法 [J], 魏伟一;王立召;王婉茹;赵毅凡5.一种改进的SURF古籍图像复制粘贴篡改检测算法 [J], 王永飞因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
图像区域复制篡改快速鲁棒取证
图像区域复制篡改快速鲁棒取证王俊文;刘光杰;张湛;戴跃伟;王执铨【期刊名称】《自动化学报》【年(卷),期】2009(0)12【摘要】图像区域复制篡改就是将数字图像中一部分区域进行复制并粘贴到同一幅图像的另外一个区域,是一种简单而又常见的图像篡改技术.现有的算法大多对区域复制后处理的鲁棒性比较差,并且时间复杂度高.本文针对该篡改技术,提出一种有效快速的检测与定位篡改区域算法.该算法首先将图像进行高斯金字塔分解,将低频图像进行块分解,提取每块的Hu矩不变特征,并将特征向量排序,然后为每个特征向量搜索符合阈值的相似特征向量;最后利用区域面积阀值去除错误的相似块,并结合数学形态学定位篡改区域.实验结果表明该算法不仅能有效地对抗如高斯白噪声、高斯模糊以及JPEG压缩这些后处理操作,而且减少了块总数,缩小了块匹配搜索空间,提高了运算效率.【总页数】8页(P1488-1495)【作者】王俊文;刘光杰;张湛;戴跃伟;王执铨【作者单位】南京理工人学自动化学院,南京,210094;南京理工人学自动化学院,南京,210094;南京理工人学自动化学院,南京,210094;南京理工人学自动化学院,南京,210094;南京理工人学自动化学院,南京,210094【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.图像复制-粘贴篡改快速取证 [J], 王忠美;龙永红2.基于小波变换和Zernike矩的图像区域复制篡改鲁棒取证 [J], 王俊文;刘光杰;张湛;戴跃伟;王执铨3.旋转鲁棒的图像复制粘贴伪造快速取证检测 [J], 刘勇;林柏钢4.鲁棒的区域复制图像篡改检测技术 [J], 骆伟祺;黄继武;丘国平5.基于自适应提点鲁棒定位的图像复制粘贴篡改检测 [J], 于亮;杨红颖因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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针对图像重采样的取证则是检测JPEG图像合成篡改过程中, 常常 涉及到的重采样操作（如旋转、缩放、平移等）, 由于图像重采 样往往伴随插值操作, 使像素之间的相关性发生变化, 通过检测 重采样引起的原始信息变化规律, 可以来判别图像是否被修改。
基于以上两种针对JPEG图像合成篡改检测的优缺点，从JPEG图像 的块效应提出检测JPEG 合成篡改图像的方法。该方法用JPEG图 像中8*8的块效应网格检测合成篡改的块效应网格失配现象，从 而检测和定位出JPEG图像中被复制-粘贴篡改的部分。
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5.1
复制-粘贴操作
5.1.1 5.1.2
同幅图复制粘贴篡改 不同图复制拼接篡改
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Rr
rm s
5.1.1
同幅图复制粘贴篡改
同幅图复制粘贴篡改就是复制或张贴一幅图像中的一个部分 以覆盖同一幅图像中的人或物体。
用背景掩盖存在物体的复制粘贴操作
不同图复制粘贴篡改图
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5.2
同幅图复制-粘贴篡改取证
5.2.1 同幅图复制粘贴篡改取证分类 5.2.2基于图像自相关降维匹配的复制粘贴检测 5.2.3 基于小波分解的自相关复制粘贴取证
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5.2.1
同幅图复制粘贴篡改取证分类
对同幅图复制粘贴篡改操作取证的主要依据是检测图像中存 在两个完全相同的区域。需要用图像块像素匹配的方法来检 测同幅图中是否有完全相同的两个图像块。其检测方法主要 有下面几种： （1） 遍历搜寻法 这种方法的优点是理论简单,精确度高；缺点是运算量太大, 对自然图像噪声的鲁棒性不好。 （2）图像块自相关矩阵法 这种方法的优点是运算量相对遍历搜寻法小；缺点是只能检 测出较大复制－粘贴图像块（很多文献提出约为原图1/4大小 的图像块）。 （3）图像块匹配法 算法的最大问题都是计算量比较大的问题，另外一个问题是 判断图像。
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《课程名称》课件 《数字图像取证技术》课件
第1章 概论
第2章
第3章 第4章
数字图像篡改
数字图像主动取证 数字图像被动盲取证
第5 章
第6章
复制-粘贴篡改操作取证
双重JPEG压缩、重采样取证 5.1 复制-粘贴操作 第7章 模糊润饰取证 5.2 同幅图复制-粘贴篡改取证 第8章 图像获取设备取证 5.3 不同图复制-粘贴合成取证 第9章 自然图像统计规律取证 5.4 基于JPEG块效应的复制-粘贴取证 第10章 图像隐密取证
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5.3
不同图复制粘贴合成取证
1．图像双谱的幅值和相角 图像的归一化的双谱的表达式：
计 算 图 像 双 谱 特 征 的 方 法
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5.3
不同图复制粘贴合成取证
2．估计原图与待测图像的双谱的幅值之差和相角之差 对应于取证的图像特征可以分为两类：一类特征在图像经过篡改前后不 变；而另一类特征在图像经过篡改前后发生了变化。第二类特征可以用 来考证检测图像是否经过篡改，而图像的双谱的幅值和相角无疑属于第 二类特征，它们在图像经过粘贴篡改操作后会发生变化。
《课程名称》课件 《数字图像取证技术》课件
第1章 第2章 第3章 第4章 第5章 第6章 第7章 第8章 第9章 概论 数字图像篡改 数字图像主动取证 数字图像被动盲取证 复制-粘贴篡改操作取证 双重JPEG压缩、重采样取证 模糊润饰取证 图像获取设备取证 自然图像统计规律取证
第10章
图像隐密取证
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1
穷举搜索
穷举搜索的计算量太大问题主要体现在字典排序上，并且计 算量还随着图像扩大而成倍增长，对于一幅512×512的灰度 图，用编写的VC程序对其进行穷举搜索一遍，大约需要的运 行时间为50个小时。 而对于搜索结果判定阈值的不好设定问题是穷举搜索中的判 定阈值某些参数的设定跟搜索图像块的匹配要求及图像大小 都有关系，这些值是需要通过大量试验而得出的经验值。 所以，在新的模糊图像块匹配算法中不能直接采用穷举搜索 的方法，而是需要抓住图像本身特征对所需计算图像块进行 块成份降维表达来较好地解决这两个问题。
块效应网格失配现象
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5.4.2
块效应网格提取算法
可以通过水平、竖直差分图像来提取块效应网格，并对块效应在 JPEG图像中进行准确定位。基于水平、竖直差分图像的块效应网 格提取算法的步骤如下： 步骤一、 利用式5-7计算水平、竖直差分图像HT和VT；水 平（竖直）差分图像指水平（竖直）方向相邻像素差的绝对 值的图像。 步骤二、块效应网格提取算法的核心是如何提取宏块中的块 效应网格草图，具体方法是利用参数k=1，2，3 生成草图R1， R2，R3 。 步骤三、整合块效应网格S= R1+2R2+2R3，得出图像S。
2. 块匹配检测算法兼顾小图像块的近似检测。
3. 该算法在允许的误检率的前提下，其运算速度需要可行。
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5.2.2 基于图像自相关降维匹配的复制粘贴检测
1
穷举搜索
图像分块量化和块成份自 相关降维表达 字典排序寻找 复制粘贴图像块
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2
3
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5.2.2 基于图像自相关降维匹配的复制粘贴检测
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各个特征量对粘贴图和非粘贴图的分类结果
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5.3
不同图复制粘贴合成取证
由于本技术是通过将图像分块，分别检测每一块是否含有粘贴区域，因 此它对图像中复制粘贴的检测只能精确到图像块而不能精确到像素点， 下图通过在不同的图像中经过复制－粘贴来篡改图像，并对篡改图像的 定位检测结果：
Lena图像进行用式5-4进行一级小波变换的各个分量
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5.2.3
基于小波分解的自相关复制粘贴取证
1
图像的小波分解 和特征向量提取
一幅图像进行一级、二级小波变换后的结果。
图像进行一级（右上）和二级（右下）变换后的结果
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5.2.3
基于小波分解的自相关复制粘贴取证
(a) 高斯噪声(PSNR=35.6dB, ρ=0.95)
(b) 低通滤波(PSNR=34.2dB, ρ=0.95)
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5.2.3
基于小波分解的自相关复制粘贴取证
3
取证技术抵抗 各种攻击的能力
(c) JPEG压缩(Q=35, ρ=0.95)
(d) JPEG压缩(Q=70, ρ=0.95)
不同相关系数检测阈值ρ下的Jeep篡改图像检测结果
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5.2.3
基于小波分解的自相关复制粘贴取证
3
取证技术抵抗 各种攻击的能力
为了测试稳健性，对篡改后图像叠加高斯噪声(PSNR=35.6dB)、33高斯低 通滤波(PSNR=34.2dB)、JPEG压缩等处理，在这几种情况下检测的情况分别 如图5-9所示。特别是对JPEG压缩，当Q=35时检测效果亦较为理想。
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5.2.2 基于图像自相关降维匹配的复制粘贴检测
2
图像分块量化和块成份自 相关降维表达
由于基于原始和伪造块的自相关检测是计算它们之间的自相关函 数r的峰值，然而，如果直接对整幅图像进行计算，由于图像的 低频段包含有很大的能量，则在图像的角落周围将有很大的峰值， 因此，在本技术中，先用高通滤波对待检图像进行滤波处理后再 计算自相关函数峰值，对设定自相关函数的判别阈值会有比较好 的帮助。
2
特征向量字典排序 的图像相同块匹配
常用的块相似性检测和匹配方法有：基于直方图统计的检测方法、基于 像素统计的检测方法和基于像素差的检测方法。
其中，X、Y分别为两个大小相同图像块的小波分解低频逼近子带系数， cov(X,Y)为X、Y的协方差，σX、σY分别为X和Y标准差。
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5.2.2 基于图像自相关降维匹配的复制粘贴检测
3
字典排序寻找 复制粘贴图像块
基于量化后图像特征降维表达检测算法相对于文献[1][5]的运算 量减少了许多，而对于图像特征的降维表达可以抵抗由于JPEG 压缩和引入少量的噪声所带来的攻击，提高了算法的鲁棒性。
用量化后图像特征降维表达检测算法结果
5.2.3
基于小波分解的自相关复制粘贴取证
3
取证技术抵抗 各种攻击的能力
原始Jeep图像和篡改后的Jeep图像
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5.2.3
基于小波分解的自相关复制粘贴取证
3
取证技术抵抗 各种攻击的能力
当相关系数阈值较小时对于重复出现相似内容的真实图像也会 产生虚警，当相关系数阈值较大时又可能会产生漏检，设定合 适的阈值往往需要多次试验。
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5.3
不同图复制粘贴合成取证
Tian-Tsong Ng和Shih-Fu Chang提出利用高阶统计量来检测在不同 图像之间进行复制－粘贴的图像篡改操作。 这种方法的适用范围是：1. 只是简单的复制粘贴，而不包括任何 其他的图像处理操作，如粘贴后的边界模糊、润色等；2. 这种方 法只是针对灰度图。 具体方法是要寻找图像的5个特征，然后训练分类。在本技术中， 我们选取了三类5个特征进行训练分类，这三类5个特征是：①图像 双谱的幅值和相角，②估计原图与待测图像的双谱的幅值之差和相 角之差，③图像的纹理复杂度。