[发明专利]基于轮廓波变换的图像签名生成及篡改检测与定位方法

说明书

技术领域

本发明属于图像篡改检测技术领域，具体涉及一种基于轮廓波变换的图像签名生成方法，还涉及这种图像签名的篡改检测与定位方法。

背景技术

随着数字采集设备的快速普及以及功能强大的图像编辑软件的广泛使用，对数字图像的编辑和修改变得越来越容易。图像编辑工具在给人们带来方便的娱乐体验的同时，也带来了滥用相关技术而产生的歪曲事实真相的篡改伪造图像的泛滥，以及由此引起的各种不良的社会影响。如何检测数字图像内容的真实性（是否经过篡改伪造）已成为近年来法律界和信息产业界所面临的一个重要的迫切需要解决的问题。展开对数字图像内容真实性检测技术的研究，对维护互联网的公共信任秩序、维护法律公正、新闻诚信、科学诚信等，具有十分重要的意义。

数字图像取证是一种典型的数字图像内容真实性认证技术，包括主动取证和被动取证，它们都可以鉴别图像是否经过了篡改，但各自有着不同的应用领域。主动取证包括数字水印和图像数字签名(Digital signature)。易碎水印用于图像认证存在两个缺点，一是必须嵌入而破坏了图像的原始信息，二是由于太敏感而对常规图像处理操作不具有鲁棒性。图像数字签名是近年来多媒体信息安全保护的一个研究热点。它是在图像采集或产生时，生成依赖于图像本身和密钥的特征信息，该信息具有很强的表示内容可区分性的表现力，并具有简短易于保存的表现形式。主动取证的意义，在于一旦生成了图像签名，该签名值可以被保存用于日后检测原始图像是否被篡改，或用来提供证据，证明原始图像的内容是否被作为伪造图片的素材。主动取证具有检测能力强，适应面广，不易被篡改者回避等优点。图像数字签名的生成包括两个阶段：(1)提取特征；(2)生成签名值。根据生成图像签名时的特征提取方法的不同，现有的图像签名方法可分为以下四类：基于统计量的图像签名方法、基于关系的图像签名方法、基于投影变换的图像签名方法、基于边缘或特征点的图像签名方法。由于提取的图像特征不同，生成的图像签名的特性也不同。图像签名的主要用途有：图像内容完整性认证；大规模图片库的快速检索；数字水印。为了满足这些应用需求，图像签名应该具有多个方面的性质，包括鲁棒性、易碎性、区别性（无碰撞性）、安全性、篡改敏感性、紧凑性和篡改定位能力等。

追踪关于图像签名技术的最新研究结果，当前的研究热点之一是图像签名算法同时具有对内容保持的常规图像处理操作的鲁棒性与篡改定位功能。考虑到轮廓波变换（Contourlet transform）具有多分辨率、多方向选择性以及各向异性的特点，只需少量系数即可有效地捕捉图像的边缘轮廓等主要特征，因此最新的研究工作报告了一种基于轮廓波的图像感知Hash方法。在该方法中，图像的轮廓波变换系数矩阵的奇异值被用来作为图像特征。这种方法虽然具有较高的计算效率，但是不能检测被篡改的图像区域的位置。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于轮廓波变换的图像签名方法，解决了现有技术存在的无法进行篡改检测与篡改定位的问题。

本发明的另一个目的在于提供上述方法生成的图像签名的篡改检测与定位方法。

本发明的目的是这样实现的，基于轮廓波变换的图像签名生成方法，包括特征提取、生成中间签名、密钥生成、加密及数据压缩步骤。

本发明的特点还在于：

具体步骤为

1）特征提取步骤：对大小为N×N的原始图像I₀进行分块，分成大小为P×P的不重叠图像块，每一块记为B_ok，k＝1,.,(N²/P²)，用B_okx,y)表示图像块B_ok中空间位置(x,y)处的灰度值，其中，1≤x,y≤P；

对每个图像块进行1级轮廓波变换，令W_k(i,j)(i,j=1,…,P/2)表示第k个图像块的轮廓波变换的低通子带系数；

2）生成中间签名步骤：计算W_k(i,j)的均值μ_k和方差D_k: