數(shù)字圖像內(nèi)容取證

內(nèi)容概要

　　《數(shù)字圖像內(nèi)容取證》從數(shù)字圖像來(lái)源取證、篡改取證和模糊退化圖像復(fù)原取證的角度對(duì)數(shù)字圖像內(nèi)容安全進(jìn)行研究，全面介紹了數(shù)字圖像內(nèi)容取證的原理、技術(shù)基礎(chǔ)和主要方法，著重反映近年來(lái)國(guó)際國(guó)內(nèi)在這一領(lǐng)域的研究水平和動(dòng)態(tài)；從取證技術(shù)應(yīng)用的角度給出了數(shù)字圖像內(nèi)容取證技術(shù)的研究模型，討論和研究了數(shù)字圖像內(nèi)容的原始性、真實(shí)完整性和客觀準(zhǔn)確性三個(gè)方面的取證手段和方法，包括數(shù)字相機(jī)、手機(jī)、掃描儀等圖像來(lái)源取證，復(fù)制—粘貼、重采樣、模糊潤(rùn)飾等圖像篡改取證，圖像去噪、增強(qiáng)、去霧、超分辨率等模糊圖像復(fù)原取證；此外，還給出了數(shù)字圖像篡改綜合取證系統(tǒng)的研究思路和實(shí)現(xiàn)方法。
　　《數(shù)字圖像內(nèi)容取證》可作為計(jì)算機(jī)和電子信息科學(xué)專業(yè)研究生的教學(xué)參考書，也可供相關(guān)專業(yè)工程技術(shù)人員參考。

作者簡(jiǎn)介

周琳娜，博士，長(zhǎng)期從事數(shù)字取證、圖像分析與處理、信息隱藏、多媒體信息安全等領(lǐng)域的研究與鑒定工作；作為負(fù)責(zé)人，承擔(dān)國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“基于綜合特征的數(shù)字圖像盲取證技術(shù)”的研究，負(fù)責(zé)和參與完成了多項(xiàng)國(guó)家863、973項(xiàng)目和省部級(jí)科研項(xiàng)目的研究，獲得國(guó)家發(fā)明二等獎(jiǎng)1項(xiàng)，國(guó)家科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)1項(xiàng)，省部級(jí)科技進(jìn)步獎(jiǎng)多項(xiàng)；出版專著一部。

書籍目錄

第1章 緒論
 1.1 數(shù)字圖像內(nèi)容取證的研究背景
 1.2 數(shù)字圖像內(nèi)容取證的相關(guān)概念
 1.3 數(shù)字圖像內(nèi)容取證的研究現(xiàn)狀
 小結(jié)
 參考文獻(xiàn)
第2章 數(shù)字圖侮內(nèi)容取證基礎(chǔ)
 2.1 常見的取證類型
 2.2 圖像與人類視覺基礎(chǔ)
 2.3 數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)
 2.4 數(shù)理統(tǒng)計(jì)模型基礎(chǔ)
 2.5 數(shù)字圖像內(nèi)容取證的研究模型
 小結(jié)
 參考文獻(xiàn)
第3章 數(shù)字圖像來(lái)源取證
 3.1 模擬成像與數(shù)字成像
 3.2 成像器件遺留痕跡來(lái)源取證
 3.3 三維場(chǎng)景遺留痕跡來(lái)源取證
 3.4 計(jì)算機(jī)生成圖像與自然圖像來(lái)源取證
 小結(jié)
 參考文獻(xiàn)
第4章 基于標(biāo)識(shí)的取證
 4.1 標(biāo)識(shí)取證的基本原理
 4.2 標(biāo)識(shí)取證的要求與算法設(shè)計(jì)
 4.3 標(biāo)識(shí)取證的應(yīng)用與軟件產(chǎn)品
 4.4 標(biāo)識(shí)取證的協(xié)議系統(tǒng)與研究方向
 小結(jié)
 參考文獻(xiàn)
第5章 圖像內(nèi)容篡改盲取證
第6章 隱信道取證
第7章 模糊退化圖像復(fù)原取證
第8章 模糊圖像復(fù)原實(shí)例——圖像超分辨率
第9章 數(shù)字圖像篡改綜合取證系統(tǒng)
第10章 數(shù)字圖像內(nèi)容取證與信息安全

章節(jié)摘錄

版權(quán)頁(yè)：   插圖：   6）基于識(shí)別的超分辨率方法 上述種種方法其本質(zhì)上都是基于對(duì)圖像一般規(guī)律的理解，即通過某些約束減小可能解的空問。有一點(diǎn)可以肯定，上述方法幾乎不可能得到與真正高清晰圖像很接近的圖像，因?yàn)榇嬖谀：龍D像在降采樣后得到的圖像與高分辨率圖像降分辨率后得到的圖像相同?；谧R(shí)別的方法正是從這個(gè)問題出發(fā)：若我們的可能解空間只包含清晰的圖像解，那我們所需做的就只是從低分辨圖像出發(fā)在可能解中找出最接近的即可。這種方法是建立在圖像庫(kù)基礎(chǔ)上的，對(duì)所有圖像建立分辨率逐層降低的金字塔，對(duì)低分辨率圖像也建立這一金字塔。這樣，圖像庫(kù)中圖像的每一點(diǎn)及低分辨率圖像中每一點(diǎn)都對(duì)應(yīng)一組有序點(diǎn)。在被提高分辨率的圖像中，令其每一點(diǎn)的灰度值為與其有序點(diǎn)列最接近的有序點(diǎn)列所對(duì)應(yīng)點(diǎn)的灰度值。這種方法可以得到比前述方法好得多的結(jié)果，但其只能對(duì)同類圖像進(jìn)行處理，需要建立龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)，且數(shù)據(jù)庫(kù)的建立決定方法的性能，計(jì)算量巨大。 7）偏微分方程方法 若用系統(tǒng)論的觀點(diǎn)看圖像，則圖像處理方法分為兩類：一類是將圖像視為封閉系統(tǒng)，即圖像中點(diǎn)的灰度變化只與本圖像有關(guān)；另一類方法是將圖像視為耗散系統(tǒng)，即圖像中點(diǎn)的變化是在某種外來(lái)信息幫助下的自組織過程。無(wú)論哪種看法，都是將圖像的變化視為某種機(jī)制作用下的偏微分過程，我們的任務(wù)是如何找到適當(dāng)形式的方程以恰當(dāng)?shù)胤从硤D像本身的變化及外在作用。對(duì)于前者，一些學(xué)者認(rèn)為：若將圖像變化視為隨計(jì)算次數(shù)變化的降質(zhì)過程，則這個(gè)過程是隨次數(shù)減少的過程，即提高分辨率的過程，但這個(gè)過程具有病態(tài)性，還需引入一些限制。對(duì)于后者，在圖像修復(fù)等領(lǐng)域中圖像處理專家已引入反應(yīng)擴(kuò)散方程的方法，這種方法也是偏微分方程方法中較有希望的方法，但還未找到有效的計(jì)算方法。 日前，基于多幅圖像的各種超分辨率方法都有其難以克服的缺點(diǎn)：頻域方法難以賦予先驗(yàn)知識(shí)；概率方法與凸集投影方法需要亞像素級(jí)的運(yùn)動(dòng)估計(jì)，而這本身就是難以解決的難題，凼為點(diǎn)運(yùn)動(dòng)估計(jì)難以準(zhǔn)確，且圖像中運(yùn)動(dòng)形式非常復(fù)雜；插值方法形成邊緣等奇異部分非常困難，且不能結(jié)合相鄰幀信息；基于識(shí)別的方法特定性太強(qiáng)，且需龐大數(shù)據(jù)庫(kù)與不能忍受的計(jì)算量；偏微分方程方法的一些機(jī)制性問題還未解決且缺乏有效算法。實(shí)用的超分辨率方法，應(yīng)能對(duì)圖像已有知識(shí)進(jìn)行清晰的表示，對(duì)由于分辨率降低丟失的知識(shí)的影響進(jìn)行某種形式的去除，對(duì)圖像各種運(yùn)動(dòng)形式進(jìn)行分割并分別處理，且對(duì)運(yùn)動(dòng)估計(jì)有一定穩(wěn)健性。

編輯推薦

《數(shù)字圖像內(nèi)容取證》以10章篇幅，全面介紹了數(shù)字圖像內(nèi)容取證的原理、技術(shù)基礎(chǔ)和主要方法，內(nèi)容著重反映近年來(lái)國(guó)際、國(guó)內(nèi)在這一領(lǐng)域的研究水平和動(dòng)態(tài)。《數(shù)字圖像內(nèi)容取證》可供信息技術(shù)、通信工程、計(jì)算機(jī)、電子技術(shù)、信息安全等領(lǐng)域關(guān)注信息安全和多媒體應(yīng)用的工程人員、科研教學(xué)人員、研究生和大學(xué)本科高年級(jí)學(xué)生使用。

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