利用圖像重采樣過程中直方圖變化規(guī)律檢驗圖像真?zhèn)涡?/h1>
2014-04-21 03:11:56劉皓
中國刑警學院學報 2014年3期
劉皓
（中國刑警學院 遼寧 沈陽 110035）
利用圖像重采樣過程中直方圖變化規(guī)律檢驗圖像真?zhèn)涡?/p>
劉皓
（中國刑警學院 遼寧 沈陽 110035）
目前數(shù)字圖像已廣泛應用于人們的生活和工作中，同時圖像編輯軟件的迅速發(fā)展，使得人們更容易利用這些圖像編輯工具破壞圖像原始性和真實性，數(shù)字圖像篡改和偽造如被用于正式媒體、科學發(fā)現(xiàn)和法庭證物等，將會對政治和社會穩(wěn)定產(chǎn)生重要的影響?；诖吮尘埃岢隽艘环N圖像真?zhèn)螜z驗的新方法，以直方圖的平均值和標準偏差值為具體的參考量，對數(shù)字圖像重采樣處理前后直方圖參數(shù)變化規(guī)律進行研究，并利用此規(guī)律判斷數(shù)字圖像的真?zhèn)涡浴?/p>
圖像重采樣 直方圖 圖像真?zhèn)螜z驗
1 數(shù)字圖像直方圖概述
從數(shù)學上來講，圖像的灰度直方圖是圖像各灰度值統(tǒng)計特征與圖像灰度值的函數(shù)，它反映了圖像中每種灰度值出現(xiàn)的頻率。直方圖可用于判斷圖像量化時數(shù)字化參數(shù)是否恰當，在圖像的閥值分割技術(shù)中選取圖像邊界閥值，均衡化和規(guī)定化增強圖像等應用領(lǐng)域。直方圖的統(tǒng)計數(shù)據(jù)包括平均值、中間值和標準偏差。在數(shù)字圖像處理過程中，正常情況下圖像直方圖是一條連續(xù)而平滑的曲線，當對圖像進行調(diào)整時，這條曲線就會發(fā)生變化，出現(xiàn)規(guī)則的不連續(xù)。
2 數(shù)字圖像重采樣
圖像的放大、縮小是圖像處理的一項基本操作。圖像縮放也叫圖像分辨率轉(zhuǎn)換、圖像重采樣。通常情況下，數(shù)字圖像的重采樣是指給定的圖像在x軸方向縮放a倍，在y軸方向縮放b倍，獲得一副新的圖像，如果a=b，即在x軸方向和y軸方向縮放比例相同，稱這樣的縮放為圖像的全比例縮放。如果a≠b，則圖像的比例縮放會改變原始圖像像素間的相對位置，產(chǎn)生幾何畸變。在本研究中，我們只研究a=b的情況，即全比例縮放。
數(shù)字圖像是離散化的點陣數(shù)據(jù)，如果圖像按比例縮放后產(chǎn)生的圖像像素在原圖像中找不到相應的像素點，就需要進行近似處理，即圖像的插值運算。圖像插值是數(shù)字圖像處理中一項重要技術(shù)，插值算法的好壞將直接關(guān)系到圖像的失真程度。一般有三類插值處理方法。一類是直接賦值為和它最相近的像素值，稱為最鄰近插值法；另一類為線性內(nèi)插方法，根據(jù)像素點四個相鄰點的灰度值，通過兩次插值計算出灰度值，稱作雙線性插值法；還有一類稱為雙三次插值，它考慮了鄰近的4×4像素，一共16個像素，因此它在圖像質(zhì)量上有明顯的優(yōu)勢。
3 直方圖在圖像重采樣過程中的變化規(guī)律研究
原始圖像在重采樣過程中，直方圖參數(shù)表現(xiàn)出規(guī)則變化現(xiàn)象，利用多組實驗，統(tǒng)計出直方圖參數(shù)的變化規(guī)律。具體的實驗過程如下：
（1）應用相機在采用分辨率分別為320×240和2240×1680，運用全自動拍照模式獲取實驗素材各25組。
（2）對實驗素材通過PhotoShop CS4軟件，分別應用最鄰近插值、雙線性插值和雙三次插值三種插值算法將原始分辨率為320×240的圖像依次放大1倍，同時將分別率2240×1680的圖像依次縮小1倍，比較每次縮放前后直方圖參數(shù)的變化，分析應用三種插值算法縮放圖像直方圖參數(shù)的差別。
（3）根據(jù)直方圖參數(shù)統(tǒng)計結(jié)果，繪制直方圖平均值和標準偏差的變化曲線。由于圖像縮放操作對圖像直方圖參數(shù)變化的影響較小，為了更好地繪制變化曲線圖總結(jié)參數(shù)變化規(guī)律，本實驗將變化前后的參數(shù)做差值，然后再擴大100倍，根據(jù)差值的變化，繪制變化曲線。
3.1 圖像放大操作結(jié)果分析
以25張分別率為320×240的原始圖像為素材，應用最鄰近插值法放大，直方圖平均值實驗結(jié)果如下表所示。
表 對25張圖像應用最鄰近插值法放大直方圖平均值參數(shù)結(jié)果表
運用同樣方法可以得到標準偏差參數(shù)結(jié)果，并依據(jù)兩個參數(shù)結(jié)果繪制25張圖像應用最鄰近插值法放大前后直方圖平均值和標準偏差的變化曲線，如圖1所示。
圖1 25張圖像最鄰近插值法放大前后直方圖平均值和標準偏差變化曲線
采用同樣的方法，對這25張原始圖像，應用雙線性插值法和雙三次插值法放大，并繪制直方圖平均值和標準偏差的變化曲線。實驗結(jié)果分析如下：
（1）應用最鄰近插值第一次放大操作后，圖像直方圖平均值參數(shù)基本不發(fā)生變化，在第二次放大后，平均值大幅增加，并隨放大操作逐漸增加。標準偏差無明顯變化規(guī)律，但變化范圍較小。
（2）應用雙線性插值放大圖像，圖像直方圖平均值參數(shù)逐漸增大，但第一次放大操作后，平均值增幅不大，在第二次放大后，平均值大幅增加，幾乎是第一次增加量的一倍，之后增幅趨于平穩(wěn)。標準偏差呈逐漸減少狀態(tài)，第一次放大后，減少的幅度最大，之后趨于平穩(wěn)。
（3）應用雙三次插值放大圖像，圖像直方圖平均值和標準偏差參數(shù)變化規(guī)律與最鄰近插值一致。
（4）在三種插值算法中，應用雙線性插值算法擴大后，圖像直方圖參數(shù)變化范圍最大，而另外兩種算法變化較小，并且變化趨勢基本一致。
3.2 圖像縮小操作結(jié)果分析
采用與圖像放大同樣的方法和操作過程所得實驗分析結(jié)果如下：
（1）應用最鄰近插值縮小圖像，圖像直方圖平均值呈減小趨勢，前三次縮小后，直方圖平均值逐漸減小，減小幅度相近，在第四次縮小操作后，平均值變化趨于平緩。在兩次縮小操作后標準偏差小幅度增加，在進行第三次縮小后，標準偏差增加幅度變大，而第四次縮小時，標準偏差又呈減小趨勢。
（2）應用雙線性插值縮小圖像，圖像直方圖平均值呈現(xiàn)逐漸增加趨勢，并且增加幅度很大。標準偏差在前三次縮小后基本沒有變化，但在第四次縮小后，標準偏差大幅度減小。
（3）應用雙三次插值縮小圖像，前三次縮小操作后，圖像直方圖平均值呈減小趨勢，減小幅度相近，而在第四次縮小后，平均值基本不發(fā)生變化。在進行三次縮小操作后，圖像直方圖標準偏差呈增加趨勢，而第四次縮小時，標準偏差出現(xiàn)拐點，呈大幅減小趨勢。
（4）從三張變化曲線圖標可以看出，應用最鄰近插值和雙三次插值算法縮小圖像，圖像直方圖參數(shù)變化規(guī)律基本相同，而雙線性插值算法在直方圖平均值參數(shù)變化上與另外兩種插值算法相反，在標準偏差參數(shù)變化上，前三次縮小操作后雙線性插值算法與其它兩種算法略有不同，但在第四次縮小操作后，三種算法標準偏差參數(shù)變化趨勢一致，都呈現(xiàn)大幅度減小狀態(tài)。
（5）在三種插值算法中，應用雙線性插值算法縮小后，圖像直方圖參數(shù)變化范圍最大，而另外兩種算法變化較小，并且變化趨勢基本一致。
4 圖像重采樣實驗測試
在圖像篡改過程中，常伴有對圖像的重采樣操作。在實驗素材中選取5組分辨率為640×480的原始圖像，應用PhotoShop CS4軟件選取圖像中的一部分做自由變換處理，將局部圖像分辨率更改為320× 240，此圖像即為利用PhotoShop CS4軟件生成的新圖像。其中一組如圖2和圖3所示。
圖2 原始圖像分別率為640×480
圖3 局部放大后圖像分辨率為320×240
將5組經(jīng)過PhotoShop CS4按照上述方法篡改后的圖像分別應用三種插值算法進行圖像放大實驗，得到平均值及標準偏差，并繪制5組測試圖像分別用三種插值算法放大后直方圖平均值和標準偏差變化曲線，如圖4和圖5所示。
圖4 5組測試圖像三種插值算法放大前后直方圖平均值變化曲線
圖5 5組測試圖像三種插值算法放大前后直方圖標準偏差變化曲線
實驗結(jié)果分析如下：
在對測試圖像應用最鄰近插值放大圖像后，圖像直方圖平均值參數(shù)在第二次放大后的變化與圖像放大實驗中的結(jié)論相違背。在應用雙線性插值放大圖像時，平均值參數(shù)沒有在第二次放大后出項大幅增加狀態(tài)，與實驗結(jié)論相違背。在做雙三次插值放大圖像實驗時，在第三次和第四次放大圖像時的實驗現(xiàn)象與實驗結(jié)論不符。所以可以判斷出，這5組圖像均不是原始數(shù)字圖像。
5 結(jié)論
本研究對百余張照片的千余組實驗，通過分析實驗數(shù)據(jù)，繪制相關(guān)的圖表，得出利用圖像重采樣過程中直方圖參數(shù)變化規(guī)律來判斷數(shù)字圖像真?zhèn)蔚臋z驗方法結(jié)論。一是查看EXIF信息確定拍攝條件（包括相機類型、環(huán)境、分辨率等）；二是確定圖像的敏感部分，如人物頭像、文字、物體連接處等細節(jié)；三是根據(jù)可疑部分的實際情況分別進行重采樣實驗；四是查看圖像直方圖參數(shù)是否符合實驗規(guī)律。此規(guī)律可以作為一種輔助手段與其他檢測手段一起檢測圖像是否經(jīng)過了篡改。同時通過比較室內(nèi)和室外的曲線圖發(fā)現(xiàn)，室內(nèi)外直方圖參數(shù)變化規(guī)律基本相同，曲線的走向一致，但由于室外光線條件變化復雜，室外圖像直方圖參數(shù)變化范圍和曲線斜率變化明顯大于室內(nèi)。
[1]胡學龍，許開字．數(shù)字圖像處理[M]．北京：電子工業(yè)出版社，2006.
[2]馮清枝．基于直方圖修正的圖像增強技術(shù)[J]．廣東公安科技，2003，5(2).
[3]汪志云，黃夢為，等．基于直方圖的圖像增強及其MTALAB實現(xiàn)明[J]．計算機工程與科學，2006，28(2).
[4]周琳娜．數(shù)字圖像盲取證技術(shù)研究[D]．北京：北京郵電大學，2007.
（責任編輯：孟凡騫）
TP391.4
A
2014-6-12
2014年遼寧省自然科學基金項目（編號：2014020193）。
劉皓（1981-），男，山東單縣人，中國刑警學院網(wǎng)絡信息中心實驗師，碩士，主要從事高校信息化、數(shù)字圖像處理、圖像真?zhèn)涡詸z驗研究。
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劉皓
（中國刑警學院 遼寧 沈陽 110035）
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圖像重采樣 直方圖 圖像真?zhèn)螜z驗
1 數(shù)字圖像直方圖概述
從數(shù)學上來講，圖像的灰度直方圖是圖像各灰度值統(tǒng)計特征與圖像灰度值的函數(shù)，它反映了圖像中每種灰度值出現(xiàn)的頻率。直方圖可用于判斷圖像量化時數(shù)字化參數(shù)是否恰當，在圖像的閥值分割技術(shù)中選取圖像邊界閥值，均衡化和規(guī)定化增強圖像等應用領(lǐng)域。直方圖的統(tǒng)計數(shù)據(jù)包括平均值、中間值和標準偏差。在數(shù)字圖像處理過程中，正常情況下圖像直方圖是一條連續(xù)而平滑的曲線，當對圖像進行調(diào)整時，這條曲線就會發(fā)生變化，出現(xiàn)規(guī)則的不連續(xù)。
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數(shù)字圖像是離散化的點陣數(shù)據(jù)，如果圖像按比例縮放后產(chǎn)生的圖像像素在原圖像中找不到相應的像素點，就需要進行近似處理，即圖像的插值運算。圖像插值是數(shù)字圖像處理中一項重要技術(shù)，插值算法的好壞將直接關(guān)系到圖像的失真程度。一般有三類插值處理方法。一類是直接賦值為和它最相近的像素值，稱為最鄰近插值法；另一類為線性內(nèi)插方法，根據(jù)像素點四個相鄰點的灰度值，通過兩次插值計算出灰度值，稱作雙線性插值法；還有一類稱為雙三次插值，它考慮了鄰近的4×4像素，一共16個像素，因此它在圖像質(zhì)量上有明顯的優(yōu)勢。
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（1）應用相機在采用分辨率分別為320×240和2240×1680，運用全自動拍照模式獲取實驗素材各25組。
（2）對實驗素材通過PhotoShop CS4軟件，分別應用最鄰近插值、雙線性插值和雙三次插值三種插值算法將原始分辨率為320×240的圖像依次放大1倍，同時將分別率2240×1680的圖像依次縮小1倍，比較每次縮放前后直方圖參數(shù)的變化，分析應用三種插值算法縮放圖像直方圖參數(shù)的差別。
（3）根據(jù)直方圖參數(shù)統(tǒng)計結(jié)果，繪制直方圖平均值和標準偏差的變化曲線。由于圖像縮放操作對圖像直方圖參數(shù)變化的影響較小，為了更好地繪制變化曲線圖總結(jié)參數(shù)變化規(guī)律，本實驗將變化前后的參數(shù)做差值，然后再擴大100倍，根據(jù)差值的變化，繪制變化曲線。
3.1 圖像放大操作結(jié)果分析
以25張分別率為320×240的原始圖像為素材，應用最鄰近插值法放大，直方圖平均值實驗結(jié)果如下表所示。
表 對25張圖像應用最鄰近插值法放大直方圖平均值參數(shù)結(jié)果表
運用同樣方法可以得到標準偏差參數(shù)結(jié)果，并依據(jù)兩個參數(shù)結(jié)果繪制25張圖像應用最鄰近插值法放大前后直方圖平均值和標準偏差的變化曲線，如圖1所示。
圖1 25張圖像最鄰近插值法放大前后直方圖平均值和標準偏差變化曲線
采用同樣的方法，對這25張原始圖像，應用雙線性插值法和雙三次插值法放大，并繪制直方圖平均值和標準偏差的變化曲線。實驗結(jié)果分析如下：
（1）應用最鄰近插值第一次放大操作后，圖像直方圖平均值參數(shù)基本不發(fā)生變化，在第二次放大后，平均值大幅增加，并隨放大操作逐漸增加。標準偏差無明顯變化規(guī)律，但變化范圍較小。
（2）應用雙線性插值放大圖像，圖像直方圖平均值參數(shù)逐漸增大，但第一次放大操作后，平均值增幅不大，在第二次放大后，平均值大幅增加，幾乎是第一次增加量的一倍，之后增幅趨于平穩(wěn)。標準偏差呈逐漸減少狀態(tài)，第一次放大后，減少的幅度最大，之后趨于平穩(wěn)。
（3）應用雙三次插值放大圖像，圖像直方圖平均值和標準偏差參數(shù)變化規(guī)律與最鄰近插值一致。
（4）在三種插值算法中，應用雙線性插值算法擴大后，圖像直方圖參數(shù)變化范圍最大，而另外兩種算法變化較小，并且變化趨勢基本一致。
3.2 圖像縮小操作結(jié)果分析
采用與圖像放大同樣的方法和操作過程所得實驗分析結(jié)果如下：
（1）應用最鄰近插值縮小圖像，圖像直方圖平均值呈減小趨勢，前三次縮小后，直方圖平均值逐漸減小，減小幅度相近，在第四次縮小操作后，平均值變化趨于平緩。在兩次縮小操作后標準偏差小幅度增加，在進行第三次縮小后，標準偏差增加幅度變大，而第四次縮小時，標準偏差又呈減小趨勢。
（2）應用雙線性插值縮小圖像，圖像直方圖平均值呈現(xiàn)逐漸增加趨勢，并且增加幅度很大。標準偏差在前三次縮小后基本沒有變化，但在第四次縮小后，標準偏差大幅度減小。
（3）應用雙三次插值縮小圖像，前三次縮小操作后，圖像直方圖平均值呈減小趨勢，減小幅度相近，而在第四次縮小后，平均值基本不發(fā)生變化。在進行三次縮小操作后，圖像直方圖標準偏差呈增加趨勢，而第四次縮小時，標準偏差出現(xiàn)拐點，呈大幅減小趨勢。
（4）從三張變化曲線圖標可以看出，應用最鄰近插值和雙三次插值算法縮小圖像，圖像直方圖參數(shù)變化規(guī)律基本相同，而雙線性插值算法在直方圖平均值參數(shù)變化上與另外兩種插值算法相反，在標準偏差參數(shù)變化上，前三次縮小操作后雙線性插值算法與其它兩種算法略有不同，但在第四次縮小操作后，三種算法標準偏差參數(shù)變化趨勢一致，都呈現(xiàn)大幅度減小狀態(tài)。
（5）在三種插值算法中，應用雙線性插值算法縮小后，圖像直方圖參數(shù)變化范圍最大，而另外兩種算法變化較小，并且變化趨勢基本一致。
4 圖像重采樣實驗測試
在圖像篡改過程中，常伴有對圖像的重采樣操作。在實驗素材中選取5組分辨率為640×480的原始圖像，應用PhotoShop CS4軟件選取圖像中的一部分做自由變換處理，將局部圖像分辨率更改為320× 240，此圖像即為利用PhotoShop CS4軟件生成的新圖像。其中一組如圖2和圖3所示。
圖2 原始圖像分別率為640×480
圖3 局部放大后圖像分辨率為320×240
將5組經(jīng)過PhotoShop CS4按照上述方法篡改后的圖像分別應用三種插值算法進行圖像放大實驗，得到平均值及標準偏差，并繪制5組測試圖像分別用三種插值算法放大后直方圖平均值和標準偏差變化曲線，如圖4和圖5所示。
圖4 5組測試圖像三種插值算法放大前后直方圖平均值變化曲線
圖5 5組測試圖像三種插值算法放大前后直方圖標準偏差變化曲線
實驗結(jié)果分析如下：
在對測試圖像應用最鄰近插值放大圖像后，圖像直方圖平均值參數(shù)在第二次放大后的變化與圖像放大實驗中的結(jié)論相違背。在應用雙線性插值放大圖像時，平均值參數(shù)沒有在第二次放大后出項大幅增加狀態(tài)，與實驗結(jié)論相違背。在做雙三次插值放大圖像實驗時，在第三次和第四次放大圖像時的實驗現(xiàn)象與實驗結(jié)論不符。所以可以判斷出，這5組圖像均不是原始數(shù)字圖像。
5 結(jié)論
本研究對百余張照片的千余組實驗，通過分析實驗數(shù)據(jù)，繪制相關(guān)的圖表，得出利用圖像重采樣過程中直方圖參數(shù)變化規(guī)律來判斷數(shù)字圖像真?zhèn)蔚臋z驗方法結(jié)論。一是查看EXIF信息確定拍攝條件（包括相機類型、環(huán)境、分辨率等）；二是確定圖像的敏感部分，如人物頭像、文字、物體連接處等細節(jié)；三是根據(jù)可疑部分的實際情況分別進行重采樣實驗；四是查看圖像直方圖參數(shù)是否符合實驗規(guī)律。此規(guī)律可以作為一種輔助手段與其他檢測手段一起檢測圖像是否經(jīng)過了篡改。同時通過比較室內(nèi)和室外的曲線圖發(fā)現(xiàn)，室內(nèi)外直方圖參數(shù)變化規(guī)律基本相同，曲線的走向一致，但由于室外光線條件變化復雜，室外圖像直方圖參數(shù)變化范圍和曲線斜率變化明顯大于室內(nèi)。
[1]胡學龍，許開字．數(shù)字圖像處理[M]．北京：電子工業(yè)出版社，2006.
[2]馮清枝．基于直方圖修正的圖像增強技術(shù)[J]．廣東公安科技，2003，5(2).
[3]汪志云，黃夢為，等．基于直方圖的圖像增強及其MTALAB實現(xiàn)明[J]．計算機工程與科學，2006，28(2).
[4]周琳娜．數(shù)字圖像盲取證技術(shù)研究[D]．北京：北京郵電大學，2007.
（責任編輯：孟凡騫）
TP391.4
A
2014-6-12
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