赵 杰 吴晓云 王 博 毕秀丽 梁东云

（1.商洛学院电子信息与电气工程学院 商洛 726000）（2.重庆邮电大学计算智能重点实验室 重庆 400065）

1 引言

互联网和信息技术的快速发展使得图像、音频、视频的数字内容安全性、真实性等问题成为社会的热点。数字水印作为数字内容认证的重要手段已经成为研究的热点。但水印技术仍具有很大局限性［1］。近年来，图像被动取证技术得到人们的重视。数字图像篡改方式很多，有区域复制粘贴、重采样、双重压缩等，人们也提出了相应的算法［2～5］。Copy-Move 是最常见的一种篡改操作。Jessica Fridrich 等提出基于量化DCT 系数匹配检测的办法，而文献［6］提出了改进算法，通过截断操作生成降低维数的图像块特征，该方法可以抵抗JPEG 压缩和模糊攻击。文献［7］提出对图像中每个圆形块进行对数极坐标变换，然后对变换结果再做傅里叶变换来提取特征，该方法虽然对旋转和缩放攻击具有鲁棒性，但是不能抵抗常见的后处理操作。文献［8］运用灰度归一化和不变矩阵提取各个对象的盲取证特征。文献［9］提出一种采用尺度不变特征变化（SIFT）的方法，当复制区域经过旋转和尺度缩放，这种方法仍能成功检测出篡改区域，然而，其缺陷在于其仅利用匹配的特征点对篡改区域进行标记，特征向量较长。有学者提出采用kernel PCA（KPCA）算法提取分块特征，得到的基于KPCA 的特征对于加噪和JPEG 压缩具有较好的鲁棒性［10］。此外，还有利用奇异值分解的方法等［11～12］。

本文提出一种利用图像块局部特征的Copy-Move 篡改检测方法，首先提取图像块的分块特征，然后进行特征向量排序，并进行相似匹配，得到初步标记结果，然后使用形态学运算滤除误孤立的误匹配块，从而得到最终检测结果。……