數字圖像被動取證技術綜述

趙俊紅

(華南理工大學自動化科學與工程學院，廣東廣州510640)

0 引 言

隨著數字圖像處理技術的飛速發展，對圖像的篡改變得越來越容易和方便了。人們可以利用各種圖像處理工具，對圖像進行篡改而不留下人眼可以看到痕跡。有的圖像篡改是屬于娛樂大眾，如www.worth1000.com網站上的各種篡改圖片；但是還有一些對社會造成嚴重影響，如韓國黃禹錫造假事件和周正龍華南虎事件，于是圖像的真偽鑒別變得非常重要。針對圖像的真偽鑒別目前有兩大類技術：主動取證技術和被動取證技術。主動取證技術是往圖像中加入數字水印信息或者數字簽名信息，通過判斷數字水印信息和數字簽名信息的完整性來判斷圖像是否被篡改[1]。主動取證技術需要事先向圖像中加入水印或簽名信息才可以使用，這限制了它的使用范圍。而數字圖像被動取證則不需要水印或簽名信息，直接利用圖像本身信息來判斷圖像的真偽，應用范圍十分廣泛，是數字圖像領域的新興前沿領域。

1 被動取證技術研究現狀

國內外的學者對數字圖像被動取證展開了大量的廣泛的研究，針對一些典型的圖像篡改手段取得了一些有益的效果，但是都是針對某一類具體的篡改展開的，針對性太強，缺乏系統的研究，系統的理論。現階段的圖像被動取證本文認為可以分為3大類：基于圖像內容的被動取證，基于成像過程的被動取證，基于物理原理的被動取證，如圖1所示。

1.1 基于圖像內容的被動取證

按照圖像內容被篡改的手段不同，基于圖像內容的被動取證可分為以下幾小類：

1.1.1 圖像的復制—粘貼檢測

圖像的復制—粘貼是圖像篡改中最普遍的一種方式，可以利用此操作達到移除某一物體或人物的功能。針對此種手段，最簡單直接的方法是窮舉搜索法，即在圖像中找出相同的圖像區域就是相應的復制區域和粘貼區域。窮舉法優點是簡單直接，缺點是運算量太大。Fridich提出了利用DCT量化系數來進行字典排序的方法，將點操作改進成了塊操作，提高了運算速度[2]。Posucue提出了一種類似的算法，將圖像進行分塊，分塊的方法是一次移動一個像素的方法，然后運用PCA主成分分析法將分塊好的子圖像進行降維，最后利用降維后的圖像塊進行字典排序，按照一定的閾值找出復制—粘貼區域[3]。這兩種算法都是對原始圖像分塊、降維特征提取、字典排序，當圖像比較大時，耗時也較大。所以有學者提出其它的改進方法。吳瓊改進了對原始圖像直接分塊的方法，利用離散小波變換得到1/4大小的原始圖像的近似圖像，然后對近似圖像進行分塊操作，利用奇異值分解進行降維，仍然采用了字典排序，找出復制—粘貼區域，效果良好[4]；Bayram則在兩方面進行了改進。一方面，利用Fourier-Mellin變換得到圖像塊的特征值，經試驗比較，Fourier-Mellin變換比用圖像塊的DCT系數和PCA降維后得到特征根在抗JPEG壓縮、抗旋轉變換、抗縮放變換都有更好的表現；另一方面，用bloomfilters搜索算法替代字典排序方法，在減少查找時間上有較好的表現[5]；值得一提的是，通常意義上的圖像復制—粘貼是人工完成，而現在新興的圖像修復技術可以自動的利用圖像現有的信息來對圖像信息缺損區域，移走目標物體進行信息補充，相當于一種智能的圖像復制—粘貼，吳瓊對Criminisi提出的基于樣本的區域填充和目標移除算法進行了篡改區域檢測算法研究，效果良好[6]。

圖1 圖像被動取證框架結構

1.1.2 圖像模糊操作檢測

為了在圖像篡改中不留下痕跡，往往會使用模糊操作來潤飾圖像邊緣，如果能夠找出圖像中人工模糊操作的證據，則可以作為圖像被篡改的證據。

針對高斯模糊，孫堡壘等提出一種基于Benford定律得高斯模糊取證方法[7]。該方法利用經過高斯低通濾波后的自然圖像RGB這3通道有趨向一致的性質，在大量實驗的基礎上總結出模糊圖像的DCT域交流系數在Benford域的兩個性質，從而構造特征，根據篡改前后差異的顯著性水平來設定閾值對待檢對象的真實性做出判決；針對人工模糊和離焦模糊，周琳娜利用同態濾波縮小離散模糊邊緣的動態范圍，而同時增強了人工模糊的拼接邊緣，使得拼接邊緣變強，自然正常邊緣便弱，再通過腐蝕運算，排除自然邊緣，提取定位出圖像拼接邊緣[8]；基于在圖像聚焦的區域找到模糊區域，則圖像被篡改過的認識，Hsiao將圖像DCT變換后把每一個DCT塊的能量譜與整個圖像的能量譜比較，分別得到模糊區域和銳化區域，如果能在銳化區域找到模糊區域，則認為圖像被篡改過[9]；Sutcu則利用圖像小波變換的規律性來估計圖像邊緣的清晰度和模糊度來檢測定位圖像篡改區域[10]；王波等則認為模糊操作破壞了圖像的局部相關性和局部一致性，提出了一種利用局部異常色調率隊模糊操作進行檢測和定位的方法[11]。

1.1.3 圖像拼接檢測

Ng在假設拼接的圖像不存在拼接后的邊界模糊等操作時，提出了一種圖像拼接模型，通過找出圖像的5個特征—圖像雙譜的幅值和相角，估計原圖與待檢測圖像的雙譜的幅值之差和相角之差，圖像的紋理復雜程度，然后將這5個特征送入SVM中進行分類，最后獲得取證[12-13]。

1.1.4 基于JPEG格式的取證檢測

JPEG格式是使用最廣泛的數字圖像格式，數碼相機都支持此種格式。大部分原始圖像和篡改圖像都是用JPEG格式存儲，這樣篡改圖像就會經歷雙重JPEG壓縮。經試驗表明，圖像的DCT系數直方圖會在單次JPEG壓縮時呈現類高斯分布，在雙重JPEGA壓縮時會產生周期性，Popescu A C.則這種周期性來檢測出圖像經過了雙重量化[14]；He也利用雙重量化效應，能檢測出惡意修改的JPEG圖像，還能定位篡改區域[15]；圖像在進行篡改時，通常要對篡改部分圖像進行一些幾何操作，如旋轉、放大、縮小等，這些操作就給圖像帶來了重采樣。重采樣部分的像素值通常是周圍像素的線性組合。Popescu采用最大期望EM方法，計算出每個像素是其周圍像素線性組合的概率而獲得圖像概率矩陣，在判斷此矩陣頻譜，如果在非中心區域出現異常亮點，則能判斷圖像經過了雙重采樣[16]。由于圖像的常規操作也可以涉及到壓縮和放大縮小，也會帶來雙重量化和雙重采樣，所以以上的方法只能為判斷圖像是否被篡改的一種間接證據。

另外，JPEG圖像存在塊效應，當JPEG圖像進行復制—粘貼時，復制—粘貼區域常常不能與周圍的塊效應網格匹配，YE S則利用快效應的不連續性確定圖像的篡改[17]。

1.2 基于成像過程的取證

1.2.1 光照條件的取證

成像過程中光源是不可或缺的，因此在假設圖像是在單光源或者某一方向光源占主導的情況下，檢測圖像中的光照是否一致來作為圖像是否被篡改的證據.Johnson通過一定的假設條件簡化數字圖像成二維模型，再通過該二維模型表面的光影來估算出場景平行光方向及點光源方向[18]；Micah K.J Johnson針對更特殊的人物合成型篡改圖像提出了利用人眼睛對光線的高亮反光來估計光源方向[19]；他還對多光源復雜環境下的成像進行研究，得出了復雜光源環境的低參數近似模型[20]。

1.2.2 圖像的設備來源取證

自然原始圖像在獲取的過程中會將獲取設備的一些特征信息帶入到自然圖像中去，對自然原始圖像篡改則會改變特征信息，通過分析這些特征信息來完成對數字圖像的取證。按照圖像獲取的來源設備不同可以分成數碼相機獲取圖像，計算機生成圖像，掃描儀獲取圖像和手機獲取圖像。

(1)數碼相機獲取圖像

1)CFA插值：由于相機成本和體積的限制，大多數數碼相機制有一個感光元件，一個像素點只有一個通道顏色。要想獲得逼真的彩色圖像，每個像素點必須經過CFA(colorfilterarray)插值獲得另外兩個通道顏色。不同的數碼相機采用不同的CFA插值方法是數碼相機的核心技術之一，不同的廠商、不同的型號相機都有不同的CFA插值方法。CFA利用顏色缺失點領域像素的線性組合來估計該點的顏色值，會帶來像素之間的相關性，篡改圖像會破壞這種相關性。因此對CFA插值的檢測可以用于對數字圖像來源認證。Popescu將這種周期相關性簡化成一個線性模型，再用EM算法計算評估這種線性關系[21]；

2)色差檢測法：光學鏡頭在獲取圖像時會有失真作用而引入失真相差到自然圖像中去，整個圖像的色差具有一致性。Johnson利用橫向色差在篡改區域較小時獲得較好的檢測效果[22]，縱向色差則未見研究。

3)相機噪聲模式：圖像中不可避免的會引入傳感器的模式噪聲。這種模式噪聲是由于相機傳感元件的不一致性引起的，是不可避免的，對每個相機都是唯一確定的，與拍攝的場景無關，所以可以通過獲得模式噪聲來進行圖像取證，如果圖像中找到某一區域未包含應有的模式噪聲，則判斷圖像被篡改。Lukas在假設獲取待測圖像的相機已知或可以獲得由同一相機獲取的其它圖像的前提下，模式噪聲由多幅已知原始圖像減去其自身的低通濾波后的多幅差值圖像再求平均而獲得；將待檢圖像的噪聲與模式噪聲關聯，進行概率分析，將概率與閾值比較，獲得取證[23]。

4)伽瑪校正和相機響應函數取證：由于傳感器的不一致性，數碼相機獲得的圖像在亮度上具有非線性，為了糾正這個非線性給圖像視覺上的帶來的影響，絕大部分會利用伽瑪校正來糾正圖像亮度的非線性。但是同時，伽馬校正會在頻域帶來特殊的高階相關性。Hany Farid則是利用此相關性來估計不同相機的伽瑪校正曲線[24]；另外，每種數碼相機都有其獨特的CRF(相機響應函數)曲線，Shi-Fu Chang提出了利用圖像的幾何不變量對相機響應函數曲線進行估計的方法，然后再利用SVM進行分類[25]，從而達到對圖像是否出自同一相機的判斷，最終達到取證目的。

(2)計算機生成圖像(Computer Graphics)取證

隨著技術的發展，一些3D圖像生成軟件如3DMaxs，Maya等能夠生成逼真的圖片，能夠以假亂真。因為對計算機生成圖像進行取證也非常重要，但是這方面的研究更是不多。Farid提出了基于小波多尺度分解的基礎上，利用均值、方差、偏態、峰態4個統計量構成自然圖像的統計特征，然后再將這些特征向量進行分類，但效果不是很好，對于CG只有不到40%的辨識率[26]。

(3)掃描儀和手機獲取圖像取證

由于不同手機型號拍攝的圖像的二進制相關模型是不同的，Celiktutan對同一RGB圖像塊R分量、G分量、B分量、R-G分量、R-B分量、G-B分量的不同位平面進行二進制相關性分析，結果表明對3種品牌手機區分較有效[27]；掃描圖像的過程與數碼相機成像過程類似，可以利用掃描儀的噪聲模式的分布模型來進行取證[28]。

1.3 基于物理原理的被動取證

圖像在成像過程中應該遵循影像的透視幾何規律：物體遵循遠大近小的規律、景深是有限的，不可能出現前后清洗中間不清晰的情況；圖像中景物透視滅點是同一個，圖像的比例等等。這些都涉及到圖像的理解，所以現階段，這些規律很難做到自動檢測，自動用到圖像取證中去，常見于一些公安部門的人工手動分析中[29]。另外，檢測圖像的色溫是否一致經常在各種專業攝影論壇上用于圖像真實性的鑒別[30]。

圖像中相機的投影點成為主點。一般來說，對于真實圖像，主點在圖像中心附近。Johnson針對人物合成類型的篡改，提出了利用人的眼睛來求取主點位置。針對畫面上不同的人的眼睛估計出主點位置，如果主點位置不一致，則可證明圖像經過篡改[31]。

2 存在問題及展望

國內外數字圖像被動取證技術展開了研究，也取得了一些研究成果，但是離真正的成熟利用被動取證還差得很遠，主要表現在以下幾個方面：

(1)缺乏完善的理論體系：由于數字圖像被動取證技術是新興前沿領域，現有的方法都是一些探索，還沒有做到系統理論的研究，連它的通用體系結構都還尚無定論，所以理論體系的完善十分必要，也是未來的一個發展方向。

(2)現有的方法針對性太強：現有的方法都是針對某一類具體的篡改手段進行的取證，如前面提到的復制—粘貼或模糊操作等，而圖像的篡改通常會使用多種手段，因此，如果將現有的取證手段融合，快速而準確的進行取證分析是非常關鍵的，同時也是未來的一個發展方向；

(3)需要進一步挖掘真實圖像的特征向量：由于心理學的發展限制，圖像的理解的自動實現還很難，對于沒有先驗知識的數字圖像被動取證更難。如前文所提及，Farid在小波多尺度分解的基礎上，利用均值、方差、偏態、峰態等量構成自然圖像的統計特征，然后再將這些特征向量進行分類，但效果不是很好。這說明如果能夠進一步挖掘出真實圖像的新的特征向量，則可以利用新的特征進行取證；

(4)基于物理過程的被動取證研究不足：對基于物理過程的被動取證研究嚴重不足，因該在這方面展開進一步研究，能夠將人工手動分析的知識用于自動或者半自動圖像取證分析。

3 結束語

由于數字圖像復雜性和篡改技術越來越先進，數字圖像被動取證將是一項復雜的任務。現有的數字圖像被動取證可以分為基于圖像內容的被動取證、基于成像過程的被動取證、基于物理原理的被動取證等3大類，但是這些典型算法離實際應用還有一大段距離。預計在將來，會在現有典型算法的融合、真實圖像特征向量的挖掘、基于物理過程的被動取證研究以及被動取證理論的完善等方面進一步發展。

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