基于色像差的数字图像盲取证系统设计

数字图像的入侵越来越引起人们的关注，大量未加水印的数字照片，遭到入侵后，开
展取证分析工作十分困难。由于数码相机在成像过程中，受到光学系统的制约，难以避免地存在着色像差。也就是说，图像各像素间存在着较强的局部联系，对图像的修改势必会引起图像统计特征的变化。基于此，提出并设计了一个适用于数字照片的图像取证分析系统，其中对部分已有图像入侵盲检测算法进行了改进。
关键词：数字取证;图像伪造;统计特性;入侵检测
数码相机的普及使得计算机世界更加丰富多彩，当我们面对五彩缤纷的图片世界时，不
禁要问：“这些照片是真实的吗？”数字图像处理软件功能的日益强大和使用便捷，为我们带来了许多欢乐，但同时也给数字图像伪造犯罪创造了条件。利用拼接、修改图像制造虚假的政治丑闻、明星轶事等等，令我们无所适从，经过“处理”的照片已达到了足以乱真的地步，“眼见为实”这个流传了上千年的朴素真理也受到了挑战。在打击数字图像入侵犯罪时，数字水印技术[1]等发挥了重要作用，可是对于一些事先没有嵌入水印的数字图像入侵犯罪，由于缺乏必要的技术支持，很多时候我们就显得无能为力了，这也在无形之中助长了计算机犯罪的气焰。
数字图像取证，是指对数字图像的篡改、伪造和隐密进行分析、鉴别和认证，是利用技
术手段来判断图像内容的真实性、完整性和原始性，是对源于数字图像资源的数字证据进行确定、收集、识别、分析及出示法庭的过程[2]。数字图像取证技术包括主动取证和被动取证两种，各自有着不同的应用领域。数字图像主动取证主要是利用数字水印技术，事先向原始
数字图像中嵌入验证信息，以便图像遭到入侵时作为取证分析的凭证。数字图像被动取证技术，又称盲取证技术，是指在事先没有对图像进行干预（如嵌入水印）的前提下，对数字图像进行取证分析的技术。虽然，当今的图像处理软件修改和编辑过的图像可以欺骗我们的视觉，但是这些“入侵”操作都会引起图像统计特性上的变化，数字图像盲取证技术正是通过分析这种变化，来检测图像是否被入侵。从当今的实际情况看，数字图像主动取证技术由于受到各种条件制约，难以有效遏制图像伪造犯罪的发展趋势。相反，数字图像盲取证技术对应用条件要求不高，实用性更强，具有广阔的应用前景。