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摘 要

本文的研究重点是以PCA变换为基础检测和定位同一图像间的复制-粘贴篡改。全文先是对检测和定位图像篡改的研究背景和意义以及现状进行了解，然后分析对比了各种检测图像篡改方法特点，突出选取基于PCA变换（主成分分析）检测复制-粘贴图像篡改算法的优势。

运用PCA变换的方法检测copy图像篡改的核心思想，运用基于PCA的特征提取和降维。就是先对需检测的图像进行分块，然后用特征变量表示图像分块，这样每个样本数据都可由一个就可以由代表图像分块的特征变量构成，即样本集合就是所有表示该图像的图像分块的特征变量集合。接着就是用主成分分析对图像分块集合进行降维处理，将特征变量通过PCA的核心思想变换为新的可代表原来复杂变量的综合变量，紧接着通过字典排序来处理综合变量，通过查找相似的综合变量，以找到相似或相同的图像分块，从而检测和定位同一图像间的复制-粘贴篡改。

最后，按实际的理论推导出流程图，运用matlab对全过程进行仿真，得到的实验结果表明该检测方法法能够有效的检测同一图像间的复制-粘贴篡改。

关键词：复制-粘贴篡改；特征向量；字典排序；主成分分析

Detection and position based on PCA transform copy image tamper

Abstract

The research focus of this paper is based on the PCA transform for the detection and localization of the same image copy and paste tampering. In this article, the author firstly is to detect and locate the tampered image research background and the significance and the current situation of understanding, then analyzes and compares the various image tamper detection method, characteristics and highlight the selection based on the PCA (principal component analysis) to detect copy paste tampering algorithm advantage.

Using the method of PCA transform to detect the core idea of copy image tampering, and use the feature extraction and dimension reduction based on PCA.. Is the first to image detection of block, and then use the feature variables said image is divided into blocks, so that each sample data is constitute by a can be represented by the image block characteristic variables, i.e., the sample set is the image all of the sets of image block characteristic variables. Then is to use principal component analysis of the image block set of dimensionality reduction, feature variables by PCA the core idea of transform to represent the original complex variables variables of new, followed by sorting through the dictionary to deal with variables, by means of similarity search variables, to find similar or identical image is divided into blocks, thus detecting and locating between images of the same copy paste tampering.

 According to the actual theoretical derivation of a flow chart, the use of MATLAB for the whole process simulation and experimental results show that the detection method can effectively detect the same image copy paste tampering.

Key words: Digital image manipulation by Copy and paste；features vector；Dictionary sort; PCA

目 录

摘 要 I

Abstract II

第一章 绪论 1

1.1 课题的研究背景与意义 1

1.2 检测和定位图像篡改的研究现状 2

1.3 论文的结构安排 3

第二章 关于copy图像篡改的检测及其检测方法 4

2.1 图像篡改的方式 4

2.2 copy图像篡改的概论 5

2.2.1 同一幅图像复制-粘贴篡改 5

2.2.2不同图像之间的复制-拼接篡改 6

2.3 copy图像篡改检测和定位的方法 6

2.3.1检测图像局部噪声的一致性 7

2.3.2 基于DCT系数的图像篡改检测法 7

2.3.3对图像进行不同分块再检测 7

2.3.4基于奇异分解和小波的检测法 8

2.3.5基于 PCA变换的检测算法 8

2.4现有算法的优点与不足 9

第三章 基于PCA变换的复制-粘贴图像篡改检测 10

3.1 关于PCA变换的介绍 10

3.1.1 PCA变换的基本概念 10

3.1.2 主成分分析的基本原理 11

3.2 基于PCA的特征提取 12

3.3算法流程 14

3.4本章小结 15

第四章 基于PCA变换的copy图像篡改检测和定位实验及分析 16

4.1实验的目标和要求 16

4.2 实验的具体实现 16

4.3 本章小结 25

第五章 总结与期望 27

5.1 总结 27

5.2 进一步的研究方向 27

参考文献 28

致 谢 29

附 录 30

第一章 绪论

1.1 课题的研究背景与意义

“有图有真相”似已不适用于当今社会了。对于已经进入信息时代的我们而言，每天都会在电脑，手机，电视等电子设备上接触各种图像信息，单靠人眼实在难分其真伪，所以对图像真假也就无法做出有依据的判断，是人云亦云，还是跟着自己的感觉来，实在难以抉择。近年来，篡改图像引发的事件亦是愈演愈烈，由早期的“羚羊事件”、“华南虎事件”等事件，到如今的“杨幂一分钟视频图像”、“赵本山被PS入狱”等，此类新闻此起彼伏。我们不禁要问“如今的新闻信息能不能信？”现在的图像篡改技术已高明到人眼无法辩认的程度，其已对社会造成了消极恶劣的影响。如今的图像的真伪性问题，已涉及到媒体图像的版权归属、官方信息的权威性、个人隐私的保护甚至法院取证图像的可信度等方面，已经成为一个较为严重的社会问题。

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