拼接篡改图像的色温估计取证方法
图像取证是证据科学规模连年来逐渐成长起来 的一个新兴学科，其首要目标是对一幅图像的原始 性、完备性、真实性举办检讨.图像取证技能的快速 成长源于伪造图像的泛滥与撒播给社会不变、司法 合理带来的隐藏威胁.拼接改动是图像伪造的一种 常见本领，它操作2幅或2幅以上的图像合成一幅新的图像，并通过变造图像内容袒护究竟、诱骗公 众，北京婚外情调查，以实现某些不行告人的目标.海表里科学家已经 对图像取证举办了深人的研究，如从光照偏向预计 的角度研究了拼接改动图像的检讨要领[1_2]，操作图 像中各部门的透视束缚相关[3]、图像JPEG压缩编码 的特点[45]，别离对图像的真伪性举办了深入的检讨研究.上述要领因为涉及伟大的前提假设与物理模 型参数预计，导致算法的推广机能差、样本检出率 低、正确辨认率也广泛不高.按照光学成像道理，在 感光成像进程中，受光照前提影响，差异的图像之间 凡是存在着必然的色温不同[6 7]，因此拼接改动获得 的伪造图像中不行停止地会存在必然水平的色温不 同等征象.
本文提出了一种基于色温预计的拼接改动图像 取证要领，操作色温间隔来描写拼接图像中差异区 域之间存在的色温不同.起首操作改造的均匀色差 计较要领对统一幅图像傍边互不相交的2个闭合连 通子地区别离举办色温预计，然后计较地区之间的 色温间隔并与尝试确定的色温阈值举办较量，以实 现对色温纷歧致征象的鉴别.最终的尝试功效表白， 本文要领对拼接改动合成图像具有较高的检出率和 正确辨认率.
1色温预计较法
今朝，最根基的色温预计要领就是计较整个图 像的均匀色差，凡是回收YCbCr色彩模子来计较图 像的色差.现实应用进程中，为了镌汰计较劲，可以 选取图像中某个特定的色温预计空间中的全部像素 举办计较.可是，假如图像颜色较为单一，可能选定 地区正好落人大的色块，回收上述要领求得的色温 预计值就会很是禁绝确.
基于上述思量，Nakano等[8]提出了如下的色温 预计空间D的束缚前提 Y>S
—a<C*<a (1)
—/?<Cr</?
个中，<5暗示亮度阈值，《和;3别离暗示色度阈值. 式（1)在满意Y值足够大、C6和C足够小的空间X2 中界说了一个相同于立方体的白色地区，在每个 平面上，白色像素都位于一个由Cb和匕 确定的巨细为aXf的矩形傍边；然后用该白色地区 内像素的均匀色差来暗示整个图像的色差.因为G 和G之间具有必然的相干性，而式（1)却未加思量， 因此，式（1)描写的束缚前提具有必然的范围性. Lee等[9]在式（1)的基本之上为色温预计空间增进 了一个新的束缚前提-y<C„ + Cr<y (2)
这样，由CA和C确定的矩形就酿成了六边形,参加 计较的像素则具有更强的白色特性，进步了色差计较的精度.其它，因为Y和之间具有必然的 相干性，假如加以思量，可以进一步进步色差计较的 精度.在Y取值较小时，C4和匕较小的像素示意为 靠近白色的数值;而在Y较大时，G和C较大的像 素仍可以以为是白色物体受到光源污染发生的结 果.基于上述假设，文献[10]改造束缚前提式（1)(2) 后获得束缚前提Y— | C* | — | Cr | (3)
由式（3)可知，当Y较小时，Ct和C范畴节制 的很小，只有少量像素可以参加色差计较；而当Y增 大时，C6和（；的范畴响应放大，使更多的像素可以参 与均匀色差的计较，从而进步了色温预计的精度.
2本文要领概述
本文将包括拼接改动工具的地区界说为要害区 域，而配景地区界说为参考地区，思量图像中仅有一 个要害地区的环境，给出关于图像中要害地区与参 考地区选择的2个假设：
1)令K和i?别离暗示图像傍边2个 互不相交的要害地区与参考地区，即满意K，RCZ f(.x,y), KC[R = 0-,
2)假设图像中选择的要害地区K与参考地区 R是二维单连通的地区，即地区中的恣意点都是内 点，恣意两点都能用完全属于本身的折线毗连.
基于上述假设，令I暗示要害地区K和参考 地区之间的色温间隔，它描写了满意上述假设条 件的2个地区之间的色温差别水平.起首，操作色温 预计较法别离对要害地区K和参考地区i?的举办 色温预计，用))暗示关 键地区K的色温预计值，C? = U(Y2)，t>(C,2)， 扒C~))暗示参考地区K的色温预计值，那么2个区 域之间的色温间隔的计较公式为dc,= y/(d)2 (4)
将C?与C?代人式（4)获得
W2)]z +[幻(C' ) — v(C/,2 )]2 +
lv(cri)-vccrz)yy^ (5)
在原始图像0,(；£：，30(丨=1，2，"*，:《)中，按照约 束前提1)和2)选摘要害地区K与参考地区i?，用 式（5)计较每一幅原始图像0,(x，jO中要害地区K 与参考地区i?的色温间隔4t，在满意束缚前提r>max(^t) (6)
的条件下，计较色温阈值
r = (7)
n nrf
可以将上面的基于色温预计的图像取证要领简 单描写为
g(x’：y)—"j” 卜<ict4(0)? 一bin
个中，况(0,1)为表征取证输出的二值逻辑变量， 其描写情势为
0,发明图像中存在拼接改动怀疑
1.未发明图像中存在拼接改动怀疑‘
将图lc.le中矿泉水瓶地址的地区复制后粘 贴到图le，lc中的对应地区后，获得的合成图像如 图2 a,2 b所示.
a合成图像1 b合成图像2
图2合成图像
凭证要害地区(包括矿泉水瓶的地区)与参考地区 在原始图像素材平分別选择2个地区,令^=—80,对 300幅原始图像举办差异地区的色温预计，并按照 式（7)确定要害地区与参考地区之间的色温间隔阈 值r=21. 3349，对图2所示图像举办色温预计及色 温间隔计较，功效如表1所示.
表1色温预计及间隔计较功效
图像检材 色温预计 地区 有用 像素数 y a Cr 色温间隔
要害地区 2 633 177 132 112
合成图像1 49. 203 7
参考K域 408 181 94 143
要害地区 2 666 189 72 158
合成图像2 26.019 2
本文提出了一种基于色温预计的拼接改动图像 取证要领，操作色温间隔来描写拼接图像中差异区 域之间存在的色温不同.起首操作改造的均匀色差 计较要领对统一幅图像傍边互不相交的2个闭合连 通子地区别离举办色温预计，然后计较地区之间的 色温间隔并与尝试确定的色温阈值举办较量，以实 现对色温纷歧致征象的鉴别.最终的尝试功效表白， 本文要领对拼接改动合成图像具有较高的检出率和 正确辨认率.
1色温预计较法
今朝，最根基的色温预计要领就是计较整个图 像的均匀色差，凡是回收YCbCr色彩模子来计较图 像的色差.现实应用进程中，为了镌汰计较劲，可以 选取图像中某个特定的色温预计空间中的全部像素 举办计较.可是，假如图像颜色较为单一，可能选定 地区正好落人大的色块，回收上述要领求得的色温 预计值就会很是禁绝确.
基于上述思量，Nakano等[8]提出了如下的色温 预计空间D的束缚前提 Y>S
—a<C*<a (1)
—/?<Cr</?
个中，<5暗示亮度阈值，《和;3别离暗示色度阈值. 式（1)在满意Y值足够大、C6和C足够小的空间X2 中界说了一个相同于立方体的白色地区，在每个 平面上，白色像素都位于一个由Cb和匕 确定的巨细为aXf的矩形傍边；然后用该白色地区 内像素的均匀色差来暗示整个图像的色差.因为G 和G之间具有必然的相干性，而式（1)却未加思量， 因此，式（1)描写的束缚前提具有必然的范围性. Lee等[9]在式（1)的基本之上为色温预计空间增进 了一个新的束缚前提-y<C„ + Cr<y (2)
这样，由CA和C确定的矩形就酿成了六边形,参加 计较的像素则具有更强的白色特性，进步了色差计较的精度.其它，因为Y和之间具有必然的 相干性，假如加以思量，可以进一步进步色差计较的 精度.在Y取值较小时，C4和匕较小的像素示意为 靠近白色的数值;而在Y较大时，G和C较大的像 素仍可以以为是白色物体受到光源污染发生的结 果.基于上述假设，文献[10]改造束缚前提式（1)(2) 后获得束缚前提Y— | C* | — | Cr | (3)
由式（3)可知，当Y较小时，Ct和C范畴节制 的很小，只有少量像素可以参加色差计较；而当Y增 大时，C6和（；的范畴响应放大，使更多的像素可以参 与均匀色差的计较，从而进步了色温预计的精度.
2本文要领概述
本文将包括拼接改动工具的地区界说为要害区 域，而配景地区界说为参考地区，思量图像中仅有一 个要害地区的环境，给出关于图像中要害地区与参 考地区选择的2个假设：
1)令K和i?别离暗示图像傍边2个 互不相交的要害地区与参考地区，即满意K，RCZ f(.x,y), KC[R = 0-,
2)假设图像中选择的要害地区K与参考地区 R是二维单连通的地区，即地区中的恣意点都是内 点，恣意两点都能用完全属于本身的折线毗连.
基于上述假设，令I暗示要害地区K和参考 地区之间的色温间隔，它描写了满意上述假设条 件的2个地区之间的色温差别水平.起首，操作色温 预计较法别离对要害地区K和参考地区i?的举办 色温预计，用))暗示关 键地区K的色温预计值，C? = U(Y2)，t>(C,2)， 扒C~))暗示参考地区K的色温预计值，那么2个区 域之间的色温间隔的计较公式为dc,= y/(d)2 (4)
将C?与C?代人式（4)获得
W2)]z +[幻(C' ) — v(C/,2 )]2 +
lv(cri)-vccrz)yy^ (5)
在原始图像0,(；£：，30(丨=1，2，"*，:《)中，按照约 束前提1)和2)选摘要害地区K与参考地区i?，用 式（5)计较每一幅原始图像0,(x，jO中要害地区K 与参考地区i?的色温间隔4t，在满意束缚前提r>max(^t) (6)
的条件下，计较色温阈值
r = (7)
n nrf
可以将上面的基于色温预计的图像取证要领简 单描写为
g(x’：y)—"j” 卜<ict4(0)? 一bin
个中，况(0,1)为表征取证输出的二值逻辑变量， 其描写情势为
0,发明图像中存在拼接改动怀疑
1.未发明图像中存在拼接改动怀疑‘
将图lc.le中矿泉水瓶地址的地区复制后粘 贴到图le，lc中的对应地区后，获得的合成图像如 图2 a,2 b所示.
a合成图像1 b合成图像2
图2合成图像
凭证要害地区(包括矿泉水瓶的地区)与参考地区 在原始图像素材平分別选择2个地区,令^=—80,对 300幅原始图像举办差异地区的色温预计，并按照 式（7)确定要害地区与参考地区之间的色温间隔阈 值r=21. 3349，对图2所示图像举办色温预计及色 温间隔计较，功效如表1所示.
表1色温预计及间隔计较功效
图像检材 色温预计 地区 有用 像素数 y a Cr 色温间隔
要害地区 2 633 177 132 112
合成图像1 49. 203 7
参考K域 408 181 94 143
要害地区 2 666 189 72 158
合成图像2 26.019 2
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