导读:本文包含了篡改检测和修复论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:脆弱水印,图像篡改检测,图像修复,伪认证攻击
篡改检测和修复论文文献综述
沈嘉琪[1]（2017）在《基于脆弱水印的图像篡改检测与修复算法研究》一文中研究指出目前,数字图像被广泛应用于各行各业中。在一些重要的行业,比如司法诉讼的图像证据和新闻媒体报刊行业的图像被篡改后将对社会造成极大的影响。因此,如何在保证图像的内容不被篡改的同时,又能很好地发挥图像的价值是目前所面临的难题。脆弱水印技术通过提前在数字图像中嵌入水印来确保图像的有效性,从而能够有效解决该问题。对于脆弱水印技术的研究无论是在学术还是应用前景上都有着巨大的价值。本文针对图像篡改检测与修复技术进行了研究,指出了当前算法存在的不足与缺陷,提出一种基于脆弱水印具有分层检测与修复功能的算法。围绕该算法,本文做了下面一些较有特色的工作。针对目前算法的水印容量不足而导致篡改检测性能低下的问题,本文混合使用两种不同的分块策略,4×4像素的分块方式用于增加水印容量,提高算法的篡改检测效果。2×2像素的分块方式则用来修复图像,以提高图像的修复质量。针对目前算法抗攻击性弱的问题,本文采用两种不同的方式来生成检测水印。两种不同方式生成的检测水印的结合使得攻击者制造伪认证攻击的难度大大提升,从而提高了算法的安全性能。针对采用块独立的方法容易遭受拼贴攻击,以及线性块映射安全性不够高的问题,将混沌映射用于块映射序列生成,确保块映射序列的安全。基于MATLAB的GUI开发环境,设计并实现了一个图像仿真系统,使用该系统可以对图像进行篡改检测与修复实验。实验结果表明,本文提出来的算法不仅具有良好的篡改检测与修复性能,而且能够有效抵抗各类伪认证攻击。与同类篡改检测与修复算法相比,本文提出的算法在篡改检测与修复,以及抗攻击性能方面都有着明显的优势。(本文来源于《华中科技大学》期刊2017-05-01）
李建[2]（2016）在《基于数字水印算法对音频信号进行篡改检测与修复》一文中研究指出本文提出了一种新颖的水印算法,该水印算法为易碎水印算法。该水印算法将水印信息嵌入到原始信号的六位最低有效位中(least significant bit,LSB)。该水印算法主要用来对音频信号进行保护。我们所谓的保护区别于传统的对音频信号进行版权保护,加密等。我们所谓的保护即通过嵌入的水印信息对语音信号进行篡改检测定位与修复。传统的数字音频水印技术大多用来对音频信号进行版权保护。而对于数字媒体进行受损定位检测与修复主要在图像研究方面发展的比较成熟。由于人类听觉系统比视觉系统要敏感很多,所以该种水印算法在音频信号保护方面应用的比较少。即使有相关研究,相关水印算法也是相对比较简单。恢复效果不是特别好。由于水印算法在图像保护方面比较成熟,所以我们创新性的将图像的算法成功的移植到音频信号篡改定位与修复。在本研究中,将原始信号的离散余弦变换系数作为水印信息嵌入到原始的音频信号中,该水印信号用于对受损部位进行恢复,并且不包括任何额外的冗余信息。本文采用的是帧组共享的机制,对水印信息的浪费问题与受损巧合问题进行了综合解决。当加入水印的语音信号受损时,我们可以准确无误的定位语音受损区域。定位受损语音区域后,我们将没有受损区域的语音信号中的水印信息提取出来。然后利用压缩感知技术对受损区域的语音信号进行恢复。受损区域越小,恢复语音信号的质量越高。实验表明,我们的水印信号是不可感知的。并且当受损率高达百分之五十的情况下,我们恢复的语音信号依然是可懂的。(本文来源于《天津大学》期刊2016-11-01）
李倩,王让定,徐达文[3]（2016）在《基于视频修复的运动目标删除篡改行为的检测算法》一文中研究指出将运动对象从视频中删除是视频篡改的一种常见形式,针对删除视频运动对象这一篡改操作,提出了基于视频修复痕迹的检测方法。运动对象删除后需采用数字视频修复技术填补由于移除操作产生的黑洞,使得篡改后的视频遗留有修复痕迹;通过深入分析篡改视频中遗留的修复痕迹,对篡改后未压缩视频采用对称帧差法检测运动对象删除区域;对压缩后的篡改视频从运动光流场的角度,由视频帧光流方向的不一致性进行检测。实验结果表明,本文方法不依赖于原始视频,计算复杂度低,能够有效检测运动对象删除操作,并在空时域上对篡改区域进行定位。(本文来源于《光电子·激光》期刊2016年02期）
王兴元,张继明[4]（2014）在《一种基于抖动和混沌技术的数字图像篡改检测及修复算法》一文中研究指出本文提出了一种基于抖动和混沌技术的数字图像篡改检测及修复算法.该算法使用小波变换后的低频子图和抖动技术生成图像的认证及修复信息,在有效减少水印数据量的同时,将水印嵌入小波变换后的高频子图,从而达到水印的不可见性.运用混沌技术完成水印的嵌入和加密,并结合中国余数定理,进一步减少水印嵌入对图像质量的影响.实验证明,该算法兼顾了水印的不可见性和鲁棒性,并且能够一定程度修复篡改图像,在图像认证和修复方面具有较高的实用意义.(本文来源于《物理学报》期刊2014年21期）
张继明[5]（2014）在《基于混沌的数字图像篡改检测及修复技术》一文中研究指出近年来,随着数字媒体技术和信息技术的不断发展更新,不仅为数字媒体包括数字图像的产生、制作和传播提供了便利,更使得数字媒体的编辑、复制和篡改更为容易,这就导致数字图像很容易遭到未经授权者的使用和破坏。因此,研究数字图像的认证保护算法及修复的方法是十分必要的。基于混沌技术的数字图像认证技术利用混沌系统嵌入或生成图像的认证及修复信息,可以有效地进行图像的内容保护和篡改检测,并能够在一定程度上进行修复。本文重点研究了基于混沌系统的数字图像篡改检测及修复技术,主要内容如下：(1)提出了一种基于块均值和双混沌映射的彩色图像篡改检测算法。采用混沌技术生成图像的认证信息,克服了传统基于块均值算法的缺点,在提高彩色图像篡改检测能力的同时,能有效抵御保持块均值不变的伪造攻击。采用双混沌映射保证了算法的安全性,具有良好统计性能。(2)提出了一种基于汉明码和混沌技术的数字图像篡改检测及修复算法。采用了目前在信道编码中广泛使用的编组码汉明码,将差错控制应用于图像认证和修复,并使用混沌映射保证算法的有效性和安全性,能有效进行数字图像篡改检测,并能够完成一定程度的图像修复。(3)提出了一种基于抖动和混沌技术的数字图像篡改检测及修复算法。使用小波变换后的低频子图和抖动技术生成图像的认证及修复信息,并将水印嵌入小波变换后的高频子图。运用混沌技术完成水印的嵌入和加密,并结合中国余数定理,进一步减少了水印嵌入对图像质量的影响。(本文来源于《大连理工大学》期刊2014-05-07）
王兴元,张继明[6]（2014）在《一种基于混沌和汉明码的数字图像篡改检测及修复算法》一文中研究指出提出了一种基于混沌映射和汉明码的数字图像篡改检测及修复算法.该算法采用了目前在信道编码中广泛使用的编组码汉明码,将差错控制应用于图像认证和修复,并使用混沌映射保证算法的有效性和安全性.分析及实验表明:该算法在保证良好的视觉效果,嵌入较少认证信息的前提下,可以有效地进行数字图像篡改检测,并能够完成一定程度的图像修复.(本文来源于《物理学报》期刊2014年02期）
王向阳,王春鹏,杨红颖,牛盼盼[7]（2013）在《局部彩色图像的篡改检测与内容修复方法研究》一文中研究指出彩色图像的篡改检测与内容修复是一项富有挑战性的研究工作.以四元数指数矩理论为基础,提出了一种适合于彩色图像的局部图像篡改检测与内容修复方法.该方法首先根据四元数指数矩幅值的旋转不变特性,对彩色图像的复制-旋转-粘贴篡改进行检测,以检测出篡改区域和被复制区域;然后结合噪声估计技术对篡改区域与被复制区域进行区分,以定位出篡改区域;最后利用总体变分模型对篡改区域进行修复,以得到修复后的彩色图像.仿真实验表明,该方法具有良好的局部图像篡改检测、定位和自修复能力.(本文来源于《辽宁师范大学学报(自然科学版)》期刊2013年04期）
张娜[8]（2013）在《基于DWT和PDE的图像篡改检测及修复技术研究》一文中研究指出图像不仅仅是互联网通信最重要的工具,同时也是传播信息非常重要的载体。随着微博、微信等新型的交流工具涌入我们的生活,使用图像记录每时每刻的状态已经成为人们生活最重要的一部分。由于各种图片处理软件的出现,人们在处理图像时更加游刃有余,但是,也给那些心怀不轨的人创造了机会,他们可以随意篡改、损坏别人的图片,甚至利用这些图片实施犯罪行为。因此,非常有必要对图像的安全性、真实性、有效性进行合理地保护,且采取有效地措施予以防治。本文针对已经存在的一些图像篡改行为进行检测,主要利用离散小波变换(DWT)来实现篡改检测。通过分析小波变换模极大值与信号突变点之间存在的联系,以及图像信息相关性的强弱,实现对图像的篡改部分进行检测。由于对图像进行篡改操作之后,通常会在两幅图像的结合处出现突变点(或者奇异点),形成强边缘。因此,利用小波变换的多分辨率分析,求得模极大值进行多项式曲线拟合的结果,根据拟合误差的大小对图像的强边缘进行检测定位,再通过图像分块之间相关性的强弱,对篡改区域进行更准确地篡改检测和定位分析。文中针对不同的图像进行了实验,并且针对不同的图像分块做了实验。实验证明,该方法能够检测到篡改信息、,并且可对图像中的篡改部分进行准确定位。对图像进行检测之后,下一步要做的工作就是修复,即对检测到的篡改区域尽可能地修复,使得修复后的信息接近原始图像的信息。本文图像修复研究主要基于偏微分方程方法(PDE),根据传统的TV模型算法,进行了改进。现有的TV模型算法对于待修复区域面积较小且周围已经信息较充足的情况下,修复效果良好。本文在此基础上,利用图像梯度的大小与方向信息对损坏像素直接加权合成,同时根据待修复像素点邻域内的已知信息确定修复优先级。从而,实现从待修复区域边缘逐渐向待修复区域内部扩散,一层一层,最终完成整个修复工作。文中对待修复区域面积较小的图片进行了试验,得到了较好地效果,但是针对不满足图像修复基本原则的几幅图像,修复效果较差。(本文来源于《东北林业大学》期刊2013-04-20）
吴琼,孙韶杰,朱为,李国辉,涂丹[9]（2009）在《数字图像盲取证对样本合成修复应用的篡改区域检测算法》一文中研究指出提出了一种图像盲取证算法,用于检测利用样本合成修复技术制作的伪造图像.该算法采用零连通特征来描述修复技术导致的图像块之间异常的相似性,然后构建升半梯形隶属函数将该相似性特征转换成块属于篡改块的模糊隶属度,通过截集划分并结合高隶属度块的位置信息,进行伪造图像的检测和篡改区域的定位.实验结果表明该算法能够有效区分自然图像和修复伪造图像,并可进一步定位图像的篡改区域.(本文来源于《自动化学报》期刊2009年03期）
篡改检测和修复论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文提出了一种新颖的水印算法,该水印算法为易碎水印算法。该水印算法将水印信息嵌入到原始信号的六位最低有效位中(least significant bit,LSB)。该水印算法主要用来对音频信号进行保护。我们所谓的保护区别于传统的对音频信号进行版权保护,加密等。我们所谓的保护即通过嵌入的水印信息对语音信号进行篡改检测定位与修复。传统的数字音频水印技术大多用来对音频信号进行版权保护。而对于数字媒体进行受损定位检测与修复主要在图像研究方面发展的比较成熟。由于人类听觉系统比视觉系统要敏感很多,所以该种水印算法在音频信号保护方面应用的比较少。即使有相关研究,相关水印算法也是相对比较简单。恢复效果不是特别好。由于水印算法在图像保护方面比较成熟,所以我们创新性的将图像的算法成功的移植到音频信号篡改定位与修复。在本研究中,将原始信号的离散余弦变换系数作为水印信息嵌入到原始的音频信号中,该水印信号用于对受损部位进行恢复,并且不包括任何额外的冗余信息。本文采用的是帧组共享的机制,对水印信息的浪费问题与受损巧合问题进行了综合解决。当加入水印的语音信号受损时,我们可以准确无误的定位语音受损区域。定位受损语音区域后,我们将没有受损区域的语音信号中的水印信息提取出来。然后利用压缩感知技术对受损区域的语音信号进行恢复。受损区域越小,恢复语音信号的质量越高。实验表明,我们的水印信号是不可感知的。并且当受损率高达百分之五十的情况下,我们恢复的语音信号依然是可懂的。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
篡改检测和修复论文参考文献
[1].沈嘉琪.基于脆弱水印的图像篡改检测与修复算法研究[D].华中科技大学.2017
[2].李建.基于数字水印算法对音频信号进行篡改检测与修复[D].天津大学.2016
[3].李倩,王让定,徐达文.基于视频修复的运动目标删除篡改行为的检测算法[J].光电子·激光.2016
[4].王兴元,张继明.一种基于抖动和混沌技术的数字图像篡改检测及修复算法[J].物理学报.2014
[5].张继明.基于混沌的数字图像篡改检测及修复技术[D].大连理工大学.2014
[6].王兴元,张继明.一种基于混沌和汉明码的数字图像篡改检测及修复算法[J].物理学报.2014
[7].王向阳,王春鹏,杨红颖,牛盼盼.局部彩色图像的篡改检测与内容修复方法研究[J].辽宁师范大学学报(自然科学版).2013
[8].张娜.基于DWT和PDE的图像篡改检测及修复技术研究[D].东北林业大学.2013
[9].吴琼,孙韶杰,朱为,李国辉,涂丹.数字图像盲取证对样本合成修复应用的篡改区域检测算法[J].自动化学报.2009