第 39 卷第 3 期 2009 年 5 月 东南大学学报 ( 自然科学版 ) JOURNAL OF SOUTHEAST UNIVERSITY(NaturalScienceEdition) Vol 39 No 3 May 2009 doi: /j.isn

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1 第 39 卷第 3 期 2009 年 5 月 东南大学学报 ( 自然科学版 ) JOURNAL OF SOUTHEAST UNIVERSITY(NaturalScienceEdition) Vol 39 No 3 May 2009 doi: /j.isn 基于边缘 CFA 内插特征一致性的图像拼接检测 曹刚赵耀倪蓉蓉 ( 北京交通大学信息科学研究所, 北京 ) 摘要 : 为了有效检测数字图像是否被篡改, 提出了一种新颖的数字图像拼接快速检测算法. 首先, 利用 Canny 边缘检测算子, 依据阶跃性约束条件, 筛选出阶跃型边缘像素点. 分别针对自然图像中的阶跃型边缘和由拼接操作所形成的阶跃型边缘, 建立垂直于边缘方向单像素序列的颜色滤波阵列 (CFA) 内插模型. 通过计算该单像素序列的局部灰度直方图, 设计 CFA 内插特征量, 以测度拼接前后灰度水平级在直方图两端分布的差异. 然后, 基于此特征量, 利用阈值法实现对自然边缘像素点和拼接边界像素点的分类, 进而实现图像拼接检测与定位. 标准拼接图像数据集上的测试结果表明, 虚警概率仅为 0 05 时, 本检测算法仍能达到 0 97 的高准确率. 此外, 该算法还具有较好的鲁棒性, 可抵抗一定程度的 JPEG 压缩和模糊等后处理. 关键词 : 图像拼接 ;CFA 内插 ; 阶跃型边缘 ; 局部直方图中图分类号 :U459.2 文献标志码 :A 文章编号 : (2009) Imagesplicingdetectionbasedonconsistency ofedge basedcfainterpolationfeatures CaoGang ZhaoYao NiRongrong (InstituteofInformationScience,BeijingJiaotongUniversity,Beijing100044,China) Abstract:A noveldigitalimagesplicingdetectionalgorithm isproposedtodetectimagetamper. First,stepedgepixelsarescreenedoutbyCannyadetectorandstepconstraintconditions.A color filteraray(cfa)interpolationmodelofasingle pixelsequenceiscreatedforthenaturalstepedges andthesplicingstepedges.suchasequencecentersatanedgepixelandarangesalongthevertical directionofthelocatededge.bycalculatingthesequence slocalgray levelhistogram,acfainter polationmetricisdesignedtomeasurethedistributiondiscrepancybetweenthenaturaledgesandthe splicingedges.finaly,athreshold basedmethodisemployedtoclasifythenaturaledgepixelsand thesplicingedgepixels,andfurthertodetectanddiscoverthesplicingtrails.theresultsonastand ardtestdatasetshowthatwithalowfalsepositiverateof0 05,theprecisionoftheproposedmethod canreachashighas0 97.Besides,thesplicingdetectorissorobustthatitcanresistpost procesing suchasjpegcompresionandbluroperationtoacertainextent. Keywords:imagesplicing;colorfilterarayinterpolation;stepedge;localhistogram 随着现代数字媒体获取与编辑技术的发展, 越来越多的人开始对数码照片进行处理和修饰, 从而润饰照片 增强视觉效果. 与此同时, 恶意者也会对数字图像进行篡改 伪造, 以达到破坏原始信息记录 恶意制造虚假新闻 提供司法伪证等目的. 因 此, 对数字图像内容提供版权保护和完整性认证已成为现代媒体应用的基本需求. 数字图像盲取证技术是一种常用的认证技术, 其基本原理是 : 原始多媒体数据本身的固有特征具有一致性和独特性, 可作为自身的 固有指纹, 任 收稿日期 : 作者简介 : 曹刚 (1982 ), 男, 博士生 ; 赵耀 ( 联系人 ), 男, 博士, 教授, 博士生导师,yzhao@bjtu.edu.cn. 基金项目 : 国家重点基础研究发展计划 (973 计划 ) 资助项目 (2006CB303104) 国家高技术研究发展计划 (863 计划 ) 资助项目 (2007AA01Z175) 国家自然科学基金资助项目 ( , ) 北京市自然科学基金资助项目 ( ). 引文格式 : 曹刚, 赵耀, 倪蓉蓉. 基于边缘 CFA 内插特征一致性的图像拼接检测 [J]. 东南大学学报 : 自然科学版,2009,39(3): [doi: /j.isn ]

2 460 东南大学学报 ( 自然科学版 ) 第 39 卷 何篡改操作都会在一定程度上破坏它们的完整性. 作为图像篡改的一种常用方式, 图像拼接通常被用来恶意修改原始照片中的真实内容, 其基本操作是利用 Photoshop 等图像编辑软件将来自 2 幅或多幅不同原始图像中的对象区域拼接成 1 幅新的合成图像. 如何成功实现对拼接操作的盲检测已成为当前数字图像盲取证研究方向的一个重要课题. Popescu 和 Farid 等提出了 JPEG 双重压缩检测 [1] 重采样检测 [2] [3] 光源方向估计等图像篡改检测算法.Fridrich 等利用数码相机传感器固有的噪声分布特性对图像数据进行认证 [45].Hsu 和 Chang 建立了数字图像拼接检测的标准测试库, 并先后提出了 2 种基于相机响应函数一致性的图像拼接检测算法 [67]. 这些方法虽然已经实现了基本的拼接检测任务, 但在算法运行过程中需要人工干预和大量的统计学习, 并存在 CRF 估计的鲁棒性无法保证 拼接检测的准确率较低等缺陷. 为克服以上不足, 本文提出了一种基于阶跃型边缘颜色滤波阵列 (CFA) 内插特征一致性分析的图像拼接快速检测算法. 在深入分析成像过程中阶跃型边缘信号 CFA 内插规律的基础上, 利用由拼接操作所引起的异常 CFA 内插特征, 引入局部边缘直方图作为测度工具, 实现对图像真伪的判别, 并进一步定位出拼接边界. 1 边缘 CFA 内插特征的一致性分析 1.1 边缘 CFA 内插特征提取图像传感器是数码相机用于感光成像的部件. 目前广泛使用的图像传感器是电荷耦合元件 (chargecoupleddevice,ccd). 出于成本与系统体积的考虑, 大部分的数码相机都采用单层 CCD 阵列作为接收图像的传感器. 为记录完整的彩色场景信息, 一般在 CCD 表面覆盖 CFA [8]. 最常用的 CFA 类型是 BayerCFA, 其基本单元由 1 个蓝色滤镜 1 个红色滤镜和 2 个沿对角方向排列的绿色滤镜组成. 任何一个单独的 CCD 单元仅记录红 (r) 绿 (g) 或蓝 (b) 中的 1 种颜色分量, 如图 1 所示. 缺失的颜色信息由相应通道中一定邻域范围内的记录信息近似估计得到, 即 CFA 内插, 这是数码成像过程中的一个重要步骤 [9]. 图 1 数码相机中的成像模型图像中的边缘是视觉场景中光照辉度不连续性的反映, 阶跃型边缘是其中最常见的一种, 如图 2 所示. 对于自然场景中的阶跃型光学边缘, 由于其辉度过渡区必存在一定宽度, 设定为 w, 则相应的信号模型可表示为 s(x)= { A x x 1 H w (x-x 1)+A x 1 <x x 2 (1) H+A x>x2 式中,A 和 H 分别表示边缘的强度基值和幅度偏移值 ;x 表示局部实数坐标 ;x 1 和 x 2 分别表示过渡区 2 个边界点的位置坐标. 阶跃型光学边缘的成像过程主要包括 CFA 滤波与 CFA 内插 2 个步骤. 设 CCD 感光单元的物理尺寸为 Δ, 则光学辉度信号的采样间隔也为 Δ. 对于不同强度的阶跃型光学边缘, 在其对应的数字成 图 2 阶跃型光学边缘的 CFA 内插示意图 (w Δ) 像结果中, 相应数字边缘过渡区内的像素灰度分布可能存在以下 2 种情况 : 1)w>Δ 对应于光学边缘的辉度过渡区存在一定宽度 视觉效果模糊的情形. 依据彩色滤波阵列的色彩记录模式, 辉度过渡区所对应的 CCD 域内至少分布有 1 个 CCD 传感单元. 因而, 在最终成像的数字照片中必有 1 个以上的像素记录下辉度过渡区内的亮度信息, 这些像素的记录值将明显介于所在边缘两端的灰度级水平之间.

3 第 3 期 曹刚, 等 : 基于边缘 CFA 内插特征一致性的图像拼接检测 461 2)w Δ 对应于光学边缘的辉度过渡区比较狭窄 低于 CCD 最小可分辨尺寸 Δ 的情形, 这在高分辨率成像中经常遇到. 如果在辉度过渡区所对应的 CCD 域内, 刚好分布有 1 个 CCD 感光单元, 则成像后相应数字边缘过渡区内的像素灰度分布特性等同于 1) 中的情形. 如果在辉度过渡区所对应的 CCD 域内, 没有分布 CCD 感光单元, 则过渡区内相应的辉度记录信息缺失, 缺失值将由 CFA 内插获得, 如图 2 所示. 因此, 在最终成像结果中, 相应数字边缘过渡区附近的一定邻域内必存在 2 种以上的灰度级分布. 在数字照片图像中, 为定量测度阶跃型边缘过渡区内的灰度统计分布特性, 设某一阶跃型边缘像素点 E 的位置坐标为 (x E,y E ), 统计其局部灰度直方图如下 : H E (i)=h [p(x)] δ x [ x 1 - D 2,x 2 + D 2 ];i=1,2,,n (2) 式中,p(x) 表示以像素点 E 为中心 沿垂直于所在边缘方向提取的一个单像素灰度序列 ;D 为边缘两侧平坦区域的统计宽度 ;h [ ] 为局部灰度直方图 δ 统计函数,δ 为统计精度即直方图箱柜宽度 ;N 为直方图箱柜总数. 基于此, 设计对应于边缘像素点 E 的 CFA 内插特征量为 f E = H E(q(A))+H E (q(h+a)) (3) N H E (i) i=1 式中,q(A) 和 q(h+a) 分别表示局部直方图中幅度值 A 和 H+A 被量化后所对应的直方图箱柜序号. 由以上分析不难看出, 不论真实场景中的阶跃型光学边缘经由何种分辨率的图像传感器及 CFA 内插算法处理, 其成像后所对应边缘点的 CFA 内插特征量必远小于 1, 这是由数码相机内在的成像规律所决定的. 1 2 拼接类阶跃型边缘的 CFA 内插特征分析 数字图像拼接操作通常会将一些具有清晰轮廓的对象从一幅图像复制粘贴到另一幅图像, 在拼接边界处常会形成新的阶跃型边缘 ( 见图 3), 称之为拼接类阶跃型边缘. 在未出现其他类型后续操作的情况下, 拼接类阶跃型边缘可直接建模成阶跃序列, 即 { 1 u(x)= A x x 1 (4) H+A x>x 此时, 过渡带宽度仅为 1 个像素单元尺度, 即 w = x 2 -x 1 =1. 由于拼接操作本身只是将不同的二维数字矩阵进行组合, 在边界处无类似于 CFA 内插的估值处理. 依照 1 1 节中的分析方法, 这类边缘点处的局部直方图 H E 将呈现出明显的二值化分布特征, 即在 q(a) 和 q(h+a) 灰度级水平上形成非常突出的峰值, 从而使相应的 CFA 特征值也趋近于 1. 这与自然照片图像中阶跃型边缘所表现出来的特性是完全不同的, 依此可实现对拼接类阶跃型边缘的准确鉴别. 图 3 低通滤波处理前后的拼接类阶跃型边缘强度较弱的模糊操作和 JPEG 压缩等常被用于平滑拼接边界, 掩饰拼接痕迹. 从信号处理的角度来看, 此类后处理可等效于低通滤波处理. 弱低通滤波处理前后拼接类阶跃型边缘的信号模型如图 3 所示. 此时, 紧邻边界的像素会被扰动, 灰度水平向中间值 A+0 5H 靠近. 当模糊强度限制在一定范围内时, 灰度变化量 σ 也会限定在一定幅度内, 只要 σ 不超过 CFA 特征测度时所采用的直方图统计精度 δ, 拼接操作的痕迹仍可被准确检测出来. 2 图像拼接检测算法 阶跃型边缘 CFA 内插特征量 f E 在全局图像中的一致性可作为鉴别拼接操作和定位拼接痕迹的有效测度, 完整的图像拼接检测主要分以下 4 个步骤 : 1 边缘检测. 利用 Canny 算子对待测图像进行边缘检测 [10], 生成边缘像素点集 Φ ={(x i,y i ) i=1,2,,p}, 其中,(x i,y i ) 表示第 i 个边缘像素点所在的位置坐标,P 表示边缘点总数. 如果测试对象为彩色图像, 则只对其绿色通道图像进行取证分析. 2 阶跃型边缘定位. 以 Φ 中每一个位置坐标为中心, 提取垂直于所在边缘方向的单像素带. 然后沿左右两侧, 分别计算出与中心点相距 ω 的 ξ 范围内像素集合均值和方差, 依次表示为 (μ l,σ l ) 和 (μ r,σ r ), 如图 4 所示. 此处,ω 和 ξ 为预先设定的经验值, 并设定阶跃型边缘点的约束条件为

4 462 东南大学学报 ( 自然科学版 ) 第 39 卷 μ l -μ r >τ μ } σ l <τ l σ r <τ r (5) 式中,τ μ 为保证边缘强度的控制阈值 ;τ l 和 τ r 为约束边缘两侧平滑性的控制因子. 按此约束条件, 在 Φ 中遴选出 K 个阶跃型边缘像素点, 即 Ψ={(x i, y i ) i=1,2,,k}. 图 4 阶跃型边缘检测时的相关参量定义 3 计算 CFA 内插特征量. 对于集合 Φ 中的每一个边缘像素点 (x i,y i ), 记为点 E. 首先以其为中心, 沿垂直于所在边缘方向 2(ω+ξ) 长度的单像素带内, 统计出局部灰度直方图 H E. 对于普通 24 bit 彩色图像而言, 直方图中每个箱柜的宽度为 w b =256/N b, 其中,N b 为直方图统计精度控制值, 由自适应的寻优搜索确定. 寻优目标是保证灰度区间 [A,A+H] 始终能被量化进预期的 N b 个箱柜. 对于阶跃型边缘两侧区间内的集合均值 μ l 和 μ r, 搜索出其对应的直方图箱柜序号 q(a) 和 q(h+a). 依据式 (3), 可计算出该边缘点处的 CFA 内插特征值 f E. 4 定位拼接操作的痕迹. 利用阈值法, 对集合 Φ 中每一个边缘像素点进行如下拼接状态评估 : IFf E >1-τ f THENE 点是拼接边界点 ELSEE 点不是拼接边界点 其中,τ f (0,1) 为预设阈值, 其大小取决于取证主体对漏检率以及拼接后处理容忍度的要求.τ f 越接近于 0, 算法抵抗后处理的能力就越弱, 但判决结果的可信度相对较高. 利用二值图记录所有拼接边界点的位置, 可实现对全图拼接痕迹的定位. 如果一幅测试图像中判决为拼接边界点的数量与阶跃型边缘像素点总数的比值超过某一预定阈值, 则该图像将被分类为拼接图像, 否则为原始自然图像. 试库包含 183 幅真实照片图像和 180 幅经过拼接处理的合成图像, 将它们分别作为正例和负例测试样本集, 进行基于阈值法的二分类实验. 实验中各参数设置为 :ω=2,ξ=15,τ μ =20,τ l =τ r =10,N b =5,τ f =0 2. 本文算法与文献 [6 7] 中算法的拼接检测性能比较结果见表 1. 表中, 准确率表示测试图像被正确分类的概率 ; 虚警率表示拼接图像被检测为真实图像的概率. 结果表明, 本文算法的整体性能优于文献 [6 7] 的算法, 在较低的虚警概率 (0 05) 下, 获得了较高的准确率 (0 97). 值得注意的是, 文献 [6] 的方案中需要人工交互的干预, 文献 [7] 的算法需要大量的统计学习, 而本文算法不需要任何训练, 算法的空间和时间复杂度较低, 可实现快速自动拼接检测, 尤其适用于高分辨率图像环境下的拼接检测. 这充分证明本文设计的阶跃型边缘 CFA 内插特征具有高效的拼接鉴别能力. 表 1 图像拼接检测算法的性能比较 算法 准确率 虚警率 本文 文献 [6] 文献 [7] 为了验证本文算法的鲁棒性, 在测试图像经历不同质量因子 (Q) 的 JPEG 压缩处理后, 拼接检测结果如图 5 所示. 图中, 接收者工作 (ROC) 曲线用于评估算法的分类性能,s 表示 ROC 曲线下所覆盖的面积 ; 正检率表示真实照片图像被正确分类的概率. 结果显示, 随着 JPEG 压缩强度的增加, 检测性能虽然有所下降, 但在中高等 JPEG 压缩质量 (Q 60) 下, 仍优于文献 [6 7] 中算法在无压缩情形下的性能. 在测试图像经历不同程度的高斯模糊处理后, 本文算法的分类结果显示, 当模糊核的尺度不大于 0 5 时, 拼接图像检测的准确率均能达到 90% 以上. 这说明本算法可成功抵抗一定强度的模糊后处理. 3 实验结果与分析 下面通过已公开发布的图像拼接检测标准测试库 (ColumbiaUncompresedImageSplicingDe tectiondataset) 检验本算法的拼接检测性能. 该测 图 5 不同质量因子 JPEG 压缩下的拼接检测结果

5 第 3 期 曹刚, 等 : 基于边缘 CFA 内插特征一致性的图像拼接检测 463 最后, 对同时经历 JPEG 压缩和高斯模糊 2 种后处理的合成图像进行拼接检测与定位. 在测试库中选取 2 幅合成图像, 首先对其进行了 Q=70 的 JPEG 压缩, 然后进行高斯模糊润饰 ( 标准偏差为 0 5), 处理后的图像见图 6(a) 和 (c). 测试结果显示, 图 6(a) 和 (c) 中白色标记区域内, 拼接痕迹被正确检测并定位. 图 6(b) 和 (d) 为拼接边界的二值定位图. 由此可见, 本算法具有较好的鲁棒性, 可抵抗一定程度的 JPEG 压缩和模糊等后处理. 图 6 图像拼接边界的检测与定位 4 结语 通过详细分析拼接操作对照片图像 CFA 内插属性的影响, 讨论了拼接操作对成像过程中边缘处局部直方图特征一致性的破坏, 提出了一种利用阶跃型边缘 CFA 内插特征异常对拼接操作进行检测和定位的方法. 实验结果表明, 该方法对拼接图像, 尤其是高分辨率图像中的拼接操作, 具有准确的快速检测和定位能力. 同时, 本算法还可抵抗一定强度的 JPEG 压缩 局部模糊等后处理, 具有较好的 鲁棒性和稳定性. 这种图像拼接取证算法可协同其他各类数字图像盲取证算法共同实现对可疑目标的安全取证. 参考文献 (References) [1] PopescuAC.Statisticaltoolsfordigitalforensics[D]. Dartmouth:DartmouthColege,2005. [2]PopescuAC,FaridH.Exposingdigitalforgeriesbyde tectingtracesofre sampling[j].ieeetransactionson SignalProcesing,2005,53(2): [3] JohnsonM K,FaridH.Exposingdigitalforgeriesin complexlightingenvironments[j].ieeetransactions oninformationforensicsandsecurity,2007,2(3): [4] Luk J,FridrichJ,GoljanM.Detectingdigitalimage forgeriesusingsensorpaternnoise[c]//procofthe Security,Steganography,andWatermarkingofMultime diacontentsⅧ.sanjose,usa:spie,2006: [5] ChenM,FridrichJ,GoljanM,etal.Determiningimage originandintegrityusingsensornoise[j].ieeetrans actionsoninformationforensicsandsecurity,2008,3 (1): [6]HsuYF,ChangSF.Detectingimagesplicingusingge ometryinvariantsandcameracharacteristicsconsistency [C]//ProcofInternationalConferenceMultimediaand Expo.Toronto,Canada:IEEE,2006: [7] HsuY F,ChangSF.Imagesplicingdetectionusing cameraresponsefunctionconsistencyandautomaticseg mentation[c]//procofinternationalconferencemulti mediaandexpo.beijing:ieee,2007: [8] BahadirK G,JohnG,YucelA,etal.Demosaicking: colorfilterarayinterpolation[j].ieeesignalproces ingmagazine,2005,22(1): [9] SwaminathanA,WuM,LiuK JRay.Non intrusive componentforensicsofvisualsensorsusingoutputima ges[j].ieee TransactionsonInformationForensics andsecurity,2007,2(1): [10] CannyJ.A computationalapproachtoedgedetection [J].IEEETransactionsonPaternAnalysisandMa chineinteligence,1986,8(6):

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