МЕТОД ВЫЯВЛЕНИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ МУЛЬТИ- И ПОЛИКЛОНИРОВАНИЯ В ЦИФРОВОМ ИЗОБРАЖЕНИИ

Автор(и)

  • Алла Кобозева Одесский национальный политехнический университет, Україна

DOI:

https://doi.org/10.20535/2074-9481.1(33).2017.169702

Ключові слова:

Цифрове зображення, клонування, матриця мінімальних блокових відмінностей, постобробка, додаткові впливи

Анотація

Сучасний рівень розвитку інформаційних технологій і комп'ютерних наук дозволяє легко створювати, змінювати і маніпулювати цифровими зображеннями, що  робить  надзвичайно  актуальним питання  організації  експертизи  їх цілісності. Одним  з  найбільш  поширених  і  часто використовуваних  програмних інструментів  при  неавторизованих  змінах зображення  є  клонування,  при  проведенні якого  на  практиці  для  його  «маскування» використовується постобробка зображення, що  ускладнює  виявлення клонів і прообразу. Існуючі методи не забезпечують бажану ефективність в умовах значних додаткових збурних  дій,  малих  відносних  розмірів клону в разі, коли клонування проводиться з  метою  усунення  об'єкта  зі  сцени зображення за допомогою прообразу, який вибирається з області з малими перепадами яскравості. Автором  в  рамках  блоково-орієнтованого  підходу  розроблено  метод KL  виявлення  результатів  клонування  в цифровому зображенні, ефективність якого перевищує ефективність сучасних аналогів. Робота  присвячена  розробці  методу виявлення  результатів  клонування  в зображенні, ефективного в умовах мульти- і  поліклонування  при  додаткових,  в  тому числі  значних  збурних  діях,  шляхом подальшого розвитку теоретичного базису. Основним  об'єктом  аналізу  при  експертизі цифрового  зображення,  формальним представленням якого є  nxm − матриця F з элементами  fij, i =1,n, j =1,m, виступає (n−q+1)x(m−q+1)-матриця G  мінімальних блокових  відмінностей,  яка ставиться у відповідність зображенню після попереднього вибору розміру qxq−блоку, сукупність яких визначає покриття  F. Елемент gij, i =1,n−q+1, j =1,m−q+1, матриці G відображає величину найменшої відмінності  qxq−блоку  Bij, що відповідає  елементу  fij,   від  будь-якого іншого qxq−блоку матриці  F. Якщо Bij і Bkl  - це відповідні блоки єдиного клону і прообразу, то околи радiуса r=1 локальних мінімумів gij і gkl матриці G, які їм відповідають, після  постобробки будуть  однаковими  за  значеннями відповідних  елементів: gi-p,j-q =gk-p, l-q , p,q∈{0, 1}, що не властиво для  блоків  оригінальних  ЦЗ.  У  разі мультіклонування  встановлено,  що  в околах  локальних  мінімумів  G, що відповідають блокам клонів і прообразу, будуть присутні  однакові  за  значеннями елементи, на  відміну від  більшості оригінальних блоків ЦЗ. Гістограми значень елементів матриці R=|BijBkl|для відповідних пар блоків Bij, Bklз  областей клонів і прообразу в разі мультиклонування має характерні особливості в порівнянні з гістограмами для пар блоків оригінальних областей  ЦЗ:  максимальна  попіксельна відміна  в  першому випадку менша, ніж у другому; для оригінальних блоків ЦЗ мода гістограми,  як  правило,  відрізняється  від «умовного  нуля»  (відповідний  стовпець гістограми не включає в себе нульові значення елементів R). Врахування виявлених особливостей околів локальних (глобальних) мінімумів матриці G і гістограм значень R дозволяє визначити відповідні блоки клонів і прообразів.  Для  вирішення цієї задачі  лід здійснювати аналіз графа, який формується наступним  чином. Знайденим  блокам  Bij, що належать областям клонів і прообразів, ставиться  у  відповідність  неорієнтований граф  E(V, X) з множиною вершин  V і множиною  ребер  X за наступним правилом:  кожному  блоку  Bij   відповідає вершина графа з міткою  (i, j); вершини графа (i, j) і (k,l) є суміжними, тобто утворюють ребро, тоді й тільки тоді, коли околи елементів gij і gkl однакового радіусу мають однакові за значенням відповідні елементи в матриці G. Кількість компонент  зв'язності  графа EVX (, ) визначає  кількість  різних  прообразів,  що були  використані  в  процесі поліклонування,  а  блоки,  для  яких відповідні  вершини  потрапили  в  одну компоненту  зв'язності  графа  E(V, X), утворюють групу «прообраз - його клони».

Посилання

N. P. Jogl ekar, A Compressive Survey on Active and Passive Methods for Image Forgery Detection / N. P. Joglekar, P. N. Chatur // International Journal of Engineering and Computer Science. – 2015. – Vol. 4, Iss. 1. – Pp. 10187–10190.

Ratnam Singh, Copy Move Tampering Detection Techniques: A Review / Ratnam Singh, Mandeep Kaur // International Journal of Applied Engineering Research. – 2016. – Vol. 11, Nо 5. – Рp. 3610–3615.

S. Rani, A Survey of Copy-Move Forgery Detection Techniques for Digital Images / S. Rani, M. Jayamohan, S. Sruthy // International Journal of Innovations in Engineering and Technology. – 2015. – Vol.5, Iss.2. – Pр. 419–426.

Sawinder Singh Mangat. A review of literature on copy-move forgery detection techniques / Sawinder Singh Mangat, Harpreet Kaur // International Journal of Computer Science and Information Technology & Security (IJCSITS). – 2016. – Vol.6, No 1. – Р. 482–486.

Harpreet Kaur. Key-point based copy-move forgery detection and their hybrid methods: A Review/ Harpreet Kaur, Jyoti Saxena, Sukhjinder Singh // Journal of The International Association of Advanced Technology and Science. – 2015. - Vol. 16, No 02. Режим доступа: http://www.jiaats.com/Journals-Pdf/June-2015/Jeee/Jeee-2.pdf.

Yu Liyang. Feature Point-based Copy-Move Forgery Detection: Covering the Non-Textured Areas/ Yu Liyang, Han Qi, Niu Xiamu // International Journal of Multimedia Tools and Applications, Springer. – 2015. - Vol. 74, Iss. 4. - Pp. 1-18.

Diaa M. Uliyan. Image Region Duplication Forgery Detection Based on Angular Radial Partitioning and Harris Key-Points / Diaa M. Uliyan, Hamid A. Jalab, Ainuddin W. Abdul Wahab, Somayeh Sadeghi // Symmetry. – 2016. – Vol. 8, Iss. 7. – Pp. 56–65.

A. A. Kobozeva, Osnovы novogo podxoda k vыyavleny`yu rezul`tatov klony`rovany`ya v cy`frovom y`zobrazheny`y` v uslovy`yax vozmushhayushhy`x vozdejstvy`j / A. A. Kobozeva, S .N. Gry`gorenko // Informaty`ka ta matematy`chni metody` v modelyuvanni. – 2015. – T.5, #4. – S.303–311.

A. А. Kobozeva, New approach development for solution of cloning results detection problem in lossy saved digital image / A. A. Kobozeva, S. M. Grigorenko // Odes’kyi Politechnichnyi Universytet. Pratsi. – 2016. – Iss. 2. - PP. 62–69.

S. N. Gry`gorenko, Usovershenstvovany`e metoda obnaruzheny`ya rezul`tatov fal`sy`fy`kacy`y` v cy`frovom y`zobrazheny`y` v uslovy`yax atak / A. A. Kobozeva, S. N. Gry`gorenko // Problemы regy`onal`noj эnergety`ky`. Эlektron¬nыj zhurnal Akademy`y` nauk Respubly`ky` Moldova. – 2016. – #2 (31). – S. 93–103.

NRCS Photo Gallery: [Електронний ресурс] // United States Department of Agriculture. Washington, USA. Rezhym dostupa: http://photogallery.nrcs.usda.gov.

C. M. Gry`gorenko, Rozvy`tok metodu vy`yavlennya klonuvannya v cy`frovomu zobrazhenni v umovax dodatkovy`x zburny`x dij / S. M. Gry`gorenko // Pravove, normaty`vne ta metrologichne zabezpechennya sy`stemy` zaxy`stu informaciyi v Ukrayini. – 2016. – Vy`p. 1(31). – S. 85–98.

Опубліковано

2017-07-14

Номер

Розділ

3. Забезпечення безпеки інформації в інформаційних системах