一种基于形态学操作的精准图像篡改取证方法

本发明涉及图像篡改取证，尤其涉及一种基于形态学操作的精准图像篡改取证方法。

背景技术：

1、由于多媒体编辑技术与深度伪造技术的发展，数字图像的可信度经常受到合理的怀疑。目前很难直接通过人眼区分篡改图像和未篡改图像，大多数需借助取证技术对数字图像的真伪进行判断。

2、在相关现有技术中，主动取证技术通过在数字图像中预先嵌入认证认证信息信息，通过在篡改图像中提取进行取证认证信息篡改区域。由于图像像素间的相关性、篡改操作的多样性与复杂性，大多数方法都存在较高的虚警率，即无法准确定位真正的篡改区域。

3、主动取证方法根据定位精度可分为像素级取证方案和块级取证方案；像素级取证方案的取证单元是每个独立的像素，当篡改发生时，通过判断每个像素提取的授权信息确定是否将该像素标记为篡改像素；而块级取证方案的认证单元是一个图像块，当图像块内的像素受到篡改时，将该块标记为篡改块；发明人结合了像素级认证和块级认证的优势，实现在篡改检测阶段实现更精准的篡改定位。

4、因此，有必要提供一种基于形态学操作的精准图像篡改取证方法，以解决上述技术问题。

技术实现思路

1、本发明提供一种基于形态学操作的精准图像篡改取证方法，解决了相关技术中，无法准确定位真正的篡改区域的问题。

2、为解决上述技术问题，本发明提供的基于形态学操作的精准图像篡改取证方法，包括以下步骤：

3、s1，自适应授权信息嵌入；

4、s11，利用失真函数s_uniward和显著性函数salient_lc分别计算出图像的嵌入代价fcost(i)；

5、s12，利用stc算法生成载体图像x的失真显著性特征fs，其可以度量图像的每个局部区域的显著特性与失真特性；

6、s13，根据特征fs，设计适应于每个块的授权信息嵌入算法；

7、s2，基于形态学的自适应图像篡改定位；

8、s21，获得一幅篡改图像t；

9、s22，将其划分为不重叠的4×4图像块，并依赖之前计算的特征fs，采用提取算法进行授权比特提取；

10、s23，将提取得到的授权比特与原始授权比特执行xor操作，生成初步的检测结果；

11、s24，结合形态学操作生成最终的检测结果。

12、优选地，所述步骤s11中图像进行4×4分块b1、b2、b3、…bn，再根据代价函数fcost计算图像的每个块bi的失真代价；

13、第bi个4×4图像块的嵌入代价函数fcost(i)为：

14、fcost(i)＝γi+α+δi；

15、其中，γi代表第bi个4×4图像块的失真代价，其值由s_uniward失真函数计算而来；δi代表第bi个4×4图像块的显著性代价，其值由salient_lc显著性函数计算而来；α为代价平衡因子，被设置为常数1.5。

16、优选地，用stc算法对原始载体x嵌入秘密比特bits生成含秘载体y：

17、y＝stc(x，fcost,bits)。

18、优选地，用原始载体x与含秘载体y做差分运算，生成失真显著性特征fs；

19、fs＝|x-y|。

20、优选地，对失真显著性特征fs进行4×4分块，统计每个块内值为“1”的数量；根据每个块内“1”的数量的不同，调用不同的嵌入算法实现授权信息的嵌入。

21、优选地，所述步骤s13中基于特征fs，将一个图像分成3大类，分别使用不同的嵌入算法es1，es2和es3来自适应的嵌入授权信息。

22、优选地，es1算法为改进的非直接lsb算法，给一个特定的像素p，将其转换为8位二进制；选择其第二位p2为参考位，lsb位p1为嵌入位，嵌入一位授权比特m：

23、

24、优选地，es2算法为基于子块像素对的自参考嵌入算法，给定一个4×4块，将其分为4个2×2的子块，对每个子块，其有4个像素(p1,p2,p3,p4)；以对角线的规则将4个像素两两配对{(p1,p2),(p3,p4)}，其中每对嵌入一位授权比特m：

25、

26、其中，代表一对配对的像素对，k代表取其第k位二进制数，k被设置为1。

27、优选地，es3算法为作用于dct域的qim算法，给定一个4×4块，使用dct变换，转换空域像素到dct变换域；使用zigzag扫描其dct系数，执行qim算法来嵌入授权信息m：

28、

29、其中，xi,δ分别代表第i个dct系数和量化步长，最后采用逆dct变换将转换回空域图像块。

30、与相关技术相比较，本发明提供的基于形态学操作的精准图像篡改取证方法具有如下有益效果：

31、本发明在维持较高图像质量的前提下，有效的进行篡改检测，并且对非恶意攻击具有一定的鲁棒性；与形态学操作有效结合，从而大幅提升篡改定位的准确度；在非恶意攻击的条件下，有效的进行篡改定位；最终实现采用基于图形学操作定位篡改区域的方法，提高图像篡改取证的精度，还能提升因信息嵌入后的图像质量；形态学操作使本发明在定位篡改时不受噪声干扰。

技术特征：

1.一种基于形态学操作的精准图像篡改取证方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于形态学操作的精准图像篡改取证方法，其特征在于，所述步骤s11中图像进行4×4分块b1、b2、b3、…bn，再根据代价函数fcost计算图像的每个块bi的失真代价；

3.根据权利要求1所述的基于形态学操作的精准图像篡改取证方法，其特征在于，用stc算法对原始载体x嵌入秘密比特bits生成含秘载体y：

4.根据权利要求3所述的基于形态学操作的精准图像篡改取证方法，其特征在于，用原始载体x与含秘载体y做差分运算，生成失真显著性特征fs；

5.根据权利要求4所述的基于形态学操作的精准图像篡改取证方法，其特征在于，对失真显著性特征fs进行4×4分块，统计每个块内值为“1”的数量；根据每个块内“1”的数量的不同，调用不同的嵌入算法实现授权信息的嵌入。

6.根据权利要求5所述的基于形态学操作的精准图像篡改取证方法，其特征在于，所述步骤s13中基于特征fs，将一个图像分成3大类，分别使用不同的嵌入算法es1，es2和es3来自适应的嵌入授权信息。

7.根据权利要求6所述的基于形态学操作的精准图像篡改取证方法，其特征在于，es1算法为改进的非直接lsb算法，给一个特定的像素p，将其转换为8位二进制；选择其第二位p2为参考位，lsb位p1为嵌入位，嵌入一位授权比特m：

8.根据权利要求7所述的基于形态学操作的精准图像篡改取证方法，其特征在于，es2算法为基于子块像素对的自参考嵌入算法，给定一个4×4块，将其分为4个2×2的子块，对每个子块，其有4个像素(p1,p2,p3,p4)；以对角线的规则将4个像素两两配对{(p1,p2),(p3,p4)}，其中每对嵌入一位授权比特m：

9.根据权利要求8所述的基于形态学操作的精准图像篡改取证方法，其特征在于，es3算法为作用于dct域的qim算法，给定一个4×4块，使用dct变换，转换空域像素到dct变换域；使用zigzag扫描其dct系数，执行qim算法来嵌入授权信息m：

技术总结
本发明提供一种基于形态学操作的精准图像篡改取证方法，涉及图像篡改取证技术领域，包括以下步骤：S1，自适应授权信息嵌入；S11，利用失真函数S_UNIWARD和显著性函数Salient_LC分别计算出图像的嵌入代价f<subgt;cost</subgt;(i)；S12，利用STC算法生成载体图像X的失真显著性特征FS，其可以度量图像的每个局部区域的显著特性与失真特性；S13，根据特征FS，设计适应于每个块的授权信息嵌入算法；S2，基于形态学的自适应图像篡改定位。该方案最终实现采用基于图形学操作定位篡改区域的方法，提高图像篡改取证的精度，还能提升因信息嵌入后的图像质量；形态学操作使本发明在定位篡改时不受噪声干扰。

技术研发人员：陈延利,刘铭
受保护的技术使用者：贵州师范大学
技术研发日：
技术公布日：2024/1/16