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        基于光影成像關(guān)系的數(shù)字圖像檢驗方法研究

        2016-05-23 01:08:47李春宇王以江黃哲影
        關(guān)鍵詞:鑒別方法

        李春宇, 槐 森, 王以江, 黃哲影, 郭 舜, 徐 姌

        (中國人民公安大學刑事科學技術(shù)學院, 北京 100038)

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        基于光影成像關(guān)系的數(shù)字圖像檢驗方法研究

        李春宇,槐森,王以江,黃哲影,郭舜,徐姌

        (中國人民公安大學刑事科學技術(shù)學院, 北京100038)

        摘要目的 以數(shù)字圖像中光影關(guān)系為研究內(nèi)容,對圖像中的陰影角度進行量化分析,進而確定數(shù)字圖像是否經(jīng)過篡改;方法 建立以主體和陰影為研究對象的光影量化關(guān)系,確定該圖像拍攝時光源的方向,進一步判斷光影關(guān)系是否與圖像中的客觀事實相一致;結(jié)果 通過研究光源在多種角度、多種高度時形成陰影的分布規(guī)律發(fā)現(xiàn),當光源角度過大時,誤差會隨之變大,但測量結(jié)果仍然具有參考性;結(jié)論 此方法可以作為偽造圖像檢驗的一種方法,且測量結(jié)果準確性高,參考價值大。

        關(guān)鍵詞光影關(guān)系; 偽造圖像; 圖像篡改; 鑒別方法

        0引言

        隨著中國司法體系的不斷完善,尤其是刑事訴訟法的不斷完善,法庭審判中對數(shù)字圖像的重視程度在不斷加深,針對數(shù)字圖像的取證方法也在不斷規(guī)范。數(shù)字圖像作為物證的一種,其地位舉足輕重。但隨著科學技術(shù)手段的更新?lián)Q代,數(shù)字圖像的篡改手段也層出不窮。因此,數(shù)字圖像真?zhèn)蔚蔫b別便顯得尤為重要。數(shù)字圖像盲取證技術(shù)作為一種不依賴任何預(yù)簽名提取或預(yù)嵌入信息來鑒別圖像真?zhèn)蔚募夹g(shù), 因而有了廣泛的應(yīng)用前景,成為了數(shù)字圖像取證的重要手段。根據(jù)鑒別圖像時采取的方法不同, 可以將圖像盲取證技術(shù)劃分為3類: 基于圖像篡改痕跡的盲取證技術(shù)、基于成像設(shè)備一致性的盲取證技術(shù)、基于自然圖像統(tǒng)計特性的盲取證技術(shù)。本文將著重闡述第3點,即基于自然圖像統(tǒng)計特性的盲取證技術(shù):通過探究光源方向與成像陰影的角度關(guān)系,對數(shù)字圖像進行鑒定與判斷,從而判斷圖像是否經(jīng)過篡改的圖像檢驗方法。

        1基于光照一致性的數(shù)字圖像盲鑒別技術(shù)的應(yīng)用現(xiàn)狀

        計算機技術(shù)發(fā)展至今,數(shù)字圖像的篡改技術(shù)手段層出不窮。其中,將不同圖像中的元素合成在同一張圖像中以制造某種預(yù)期結(jié)果的做法是一種很常見的圖像篡改方式。但由于不同的照片在拍攝時所處的光照環(huán)境不會完全相同,往往導致合成的照片中不同元素的光影效果很難保持一致。而這種不一致性往往是不符合自然圖像統(tǒng)計特性的。從而我們可以將這種合成圖像中所存在的光照不一致性作為圖像遭到合成篡改的證據(jù)。以藏羚羊假照事件為例,如圖1所示。假照中的藏羚羊遷徙隊伍實為后期合成,其破綻就在于藏羚羊隊伍的腳底并沒有陰影,而照片中的車輛卻有著棱角分明的影子。很明顯,這副圖片是出于某種利益需求才被人篡改成圖中的場景,在社會上造成了很大的負面影響。

        圖1 藏羚羊假照(圖片來自網(wǎng)絡(luò))

        由此可見,基于光影特性的數(shù)字圖像取證方法具有很大的發(fā)展前景以及廣泛的應(yīng)用需求。此項技術(shù)的優(yōu)勢在于可以在宏觀上為照片定性,而無需對圖像的底層數(shù)據(jù)進行分析,這樣既精簡了鑒別方法,提高了效率,同時也增加了鑒定結(jié)果的說服力,在圖像的真實性判斷中有著重要的應(yīng)用價值。

        2經(jīng)典造假圖片的鑒別試驗

        利用photoshop放大,觀察圖像中可疑細節(jié)特征,辨別圖片合成篡改部位。一般情況下,在篡改合成圖像的時候會破壞圖像的光照一致性,并且使得圖像光照效果和定向的光源難以相匹配,導致篡改合成部位出現(xiàn)陰影方向與圖像中其他部位不一致,因此通過觀察發(fā)現(xiàn)可疑細節(jié)特征,并與圖中其他細節(jié)特征比較,便可對圖像進行初步的判別,如圖2所示。

        圖2 偽造圖像示例

        經(jīng)過大量的造假圖片的分析研究,為了在實際操作中能夠更好地選擇實驗方法,我們將圖像的合成篡改程度分為3級,即初級、中級、高級。

        圖2中的A代表初級一類,該類圖片合成篡改程度較低,篡改痕跡明顯,容易發(fā)現(xiàn)篡改合成的地方。經(jīng)觀察可以明顯看到圖片中人物沒有影子,且人物亮度與背景明顯不一致,通過這兩個細節(jié)特征可知該圖片經(jīng)過篡改。

        圖2中的B代表中級一類,該類圖片合成篡改程度較初級高,但通過利用photoshop進行處理,依舊可以找出合成篡改部位,并能夠利用下面實驗確定的水平夾角提供數(shù)據(jù)支撐。中間領(lǐng)導人為合成的部分,通過photoshop進行放大處理,首先可以發(fā)現(xiàn)合成部分的陰影與圖像中其他部分陰影角度不一致,而且人物背后的臺階黑線缺少了一段,然后對陰影角度進行分析,利用數(shù)據(jù)進行比較,最終判斷出篡改部分。

        圖2中的C代表高級一類,該類圖片合成篡改程度很高,處理手法嚴謹,難以發(fā)現(xiàn)篡改痕跡,因此很難利用光照規(guī)律進行研究,本文中對此類圖片暫時不做探討。

        3實驗

        3.1實驗器材

        (1)圖像處理用計算機3臺。

        (2)Nikon D70 單鏡頭反光數(shù)碼相機2臺。

        (3)多功能光源1個。

        (4)三腳架2個。

        (5)數(shù)據(jù)線、讀卡器若干。

        3.2實驗設(shè)計

        自然光條件下用單反相機拍攝多組人物照片,在電腦上用Photoshop標注出特征點和投影點,使用Photoshop中的標尺工具測量每個以特征點到投影點為一邊,照片平面水平線為另一邊的夾角的角度,并一一記錄下來,計算出角度的平均值,和角度值的極差(波動范圍)。多人對同樣的照片執(zhí)行以上同樣的操作,將計算出的值進行對比,研究實際人為測量誤差。

        3.3實驗步驟和方法

        3.3.1特征投影點角度測量法

        測量自然光條件下的人物特征點到投影點連線與水平線的夾角,并記錄該值。

        目標1:測量自然光下人物特征點到投影點連線與水平線夾角的平均值,如圖3所示。

        注釋:由于自然光源(太陽)與被照射物體的距離比物體到投影的距離數(shù)值十分巨大,所以可以認為同一物體上自然光的照射為平行光,那么,圖3所示自然光條件下的特征點指的是圖中物體上明顯的突出點,圖中的紅點處(衣物邊角突出點),黃點即為對應(yīng)的投影點,如圖4所示將紅黃兩點連線,再作出水平線,兩線的夾角即為然光條件下的人物特征點到投影點連線與水平線夾角值。

        步驟:將待測圖像用Photoshop打開,在Photoshop中的背景層上新建一個透明空白層,在照片人物身上選取有明顯突出的特征點,用紅點標出,在對應(yīng)的投影點上用黃點標出,并對每一組紅黃點標注序號,然后隱藏紅黃點標號的圖層,使用“標尺工具”,左鍵單擊特征點突出部位(盡量準確點擊尖端部位),按住左鍵不放拖動鼠標至對應(yīng)投影點突出部位(盡量準確至尖端)后放開左鍵,即可測量出此處特征點到投影點連線與水平線夾角的值。將此值記錄在圖中對應(yīng)部位,測量完所有值后,如圖5所示將隱藏的紅黃點標號圖層顯示。去掉一個最大值和一個最小值后用計算器計算出角度平均值。以本案為例平均角度值為83.1°。

        圖3 特征點和投影點

        圖4 特征點和投影點連

        目標2:測量自然光下人物特征點到投影點與水平夾角的極差(波動范圍),如圖6所示。

        步驟 :利用上述方法測量出各個特征點到投影點和水平夾角的值,如圖6所示記錄下每個值,去掉一個最大值和一個最小值后用最大的值減去最小的值,得出這組數(shù)據(jù)的極差(波動范圍)。以本案為例極差為10.1°。

        圖5 待測圖像及測量后結(jié)果

        圖6 測量后結(jié)果

        3.3.2圖像中人物與其他物體特征投影點角度的比較研究

        目標:對圖像中人物和其他物體的特征投影點角度進行比較

        步驟:讓人倚靠墻壁,旁邊放一個三角架(高度為1.50 m)作為參照物,將相機固定在人的正前方,人與相機的連線垂直于墻壁,然后在人的左側(cè)用光源(保持光源高度為12.5 cm)照射人和三角架,利用相機進行拍照。拍完后改變光源與墻壁的垂直距離,即改變了光源—人物連線與墻壁的夾角,拍攝多組照片。圖7為本方法的示意圖。

        圖7 示意圖

        利用photoshop打開所拍攝的圖片,在Photoshop中的背景層上新建一個透明空白層,在照片人物身上選取有明顯突出的特征點,用紅點標出,在對應(yīng)的投影點上用黃點標出,然后隱藏紅黃點標號的圖層,使用直線工具連接兩點,并記錄菜單欄上顯示的直線角度。然后,在三腳架上進行相同的操作并記錄直線角度。

        結(jié)論:如圖8所示為不同光照角度結(jié)果圖,表1為不同光照角度下所得出的連線平均角度。

        表1 不同光照角度下的連線平均角度

        圖8 不同光照角度結(jié)果圖

        確定光源—人物連線與墻壁的夾角為45°,依次改變光源高度為110 cm、125 cm、150 cm、170 cm、180 cm、190 cm、200 cm,拍攝多組圖片,然后利用photoshop,測量并記錄直線角度。圖9為不同光照角度結(jié)果圖,表2為不同光照高度下所得出的連線平均角度。

        圖9 不同光照高度結(jié)果圖

        實例分析:將本論文中研究的方法對實際篡案例進行應(yīng)用,如圖10所示案例中薩科齊的圖片懷疑被篡改,將圖片用Photoshop打開后,我們先在圖中尋找比較明顯突出的特征點,薩科齊的掌骨末端比較符合特征點條件且投影比較清晰,所以選擇掌骨末端凸出點作為特征點,新建標記點圖層,將薩科齊兩個掌骨末端骨節(jié)凸出點用紅點標記,并在對應(yīng)投影處用黃點標記,然后隱藏標記點圖層,用“標尺工具”在凸出點部位尋找最尖端部位,左鍵單擊后拖動鼠標至對應(yīng)投影點最尖端部位,放開鼠標,讀出測量的角度值,如圖11所示,得出測量圖。本案例中兩個角度值分別為63.6°和64.3°,相似度很高,綜合得出改圖特征點到投影點與水平夾角平均角度64°,極差范圍在5°~10°,然后,對圖中的可疑點用64°角度值進行測量,發(fā)現(xiàn)椅子靠背處的的特征點到對應(yīng)角度的投影范圍不存在,即可找到篡改部位,如圖12所示,對比原圖發(fā)現(xiàn)測量實驗結(jié)論正確。

        表2 不同光照角度下的光源高度

        圖10 檢材

        圖11 測量結(jié)果

        圖12 測量結(jié)果圖和照片原圖對比

        4結(jié)論及注意事項

        圖4為特征投影點角度測量法的測量結(jié)果;表1為比較實驗中不同光源角度的測量結(jié)果;表2為比較試驗中不同光源高度的測量結(jié)果。實驗中,通過利用特征投影點角度測量法進行多次實驗,可以發(fā)現(xiàn)圖像中人物的光影關(guān)系可以用于圖像真實性的鑒別,通過將不同的陰影角度進行比較,判斷光照方向,鑒別圖像合成篡改部分。而通過進行圖像中人物與其他物體特征投影點角度的比較實驗,可以確定盡管圖像存在透視變形等問題,但相同平面下的人物或物品與其陰影都存在穩(wěn)定的關(guān)系。當比較的對象陰影投射位置一致時,兩者陰影角度在誤差范圍內(nèi),可以確定是相同的,可用于鑒別圖像合成篡改部分。

        實驗中誤差的排除:特征投影點角度測量法存在一定的人為誤差,誤差主要源于對于特征點最突出部位選擇的因人而異,因為特征點的概念本身具有一定范圍性。但是,只要采取一定措施去避免,誤差可以得到有效地縮小和控制,使測量值準確有效。

        減小誤差方法一:為了方便識別特征點,操作中我們會用紅黃點標記特征點,在用標尺工具測量角度時,必須將紅黃點隱藏,直接在特征點上取點測量,這樣能縮小人為因素造成的誤差。

        減小誤差方法二:將待測的特征點放大,呈現(xiàn)像素塊狀,依此選擇特征點的最突出部分能極大縮小人為誤差。

        參考文獻

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        (責任編輯陳小明)

        中圖分類號D918.9

        作者簡介李春宇(1980—),男,遼寧人,碩士,副教授。研究方向為視頻檢驗技術(shù)。

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