Алгоритм обнаружения фальсификаций отдельного цифрового изображения в последовательности снимков на основе выявления аномальных изменений

Abstract

Настоящая работа посвящена разработке и исследованию алгоритма обнаружения преднамеренных искажений – фальсификаций – отдельного цифрового изображения в серии (временной последовательности) снимков одной сцены. Предлагаемый алгоритм состоит из трех этапов. На первом этапе оценивается ряд ошибок реконструкции фрагментов анализируемого снимка по соответствующим фрагментам «соседних» снимков. Полученные по всему снимку ошибки анализируются для оценки на втором этапе их вероятностного распределения. На заключительном этапе в качестве «подозрительных» фрагментов анализируемого кадра отбираются те, которые представляют собой аномалии – то есть в статистическом смысле маловероятны. Предлагаемый алгоритм, в отличие от ряда существующих, позволяет унифицированным образом проводить обнаружение таких атак, как дублирование фрагментов изображения, врезки фрагментов с «соседних» снимков, врезки фрагментов с изображения, не включенного в рассматриваемую серию и т.п. Представлены результаты исследования предлагаемого алгоритма по эффективности обнаружения некоторых атак. Increasing complexity of image forgery methods is an actual problem nowadays. This problem rises due to the expansion of elds that use digital images in their work. Image time series show the dynamics of the scene and allow it to be compared over time. This paper proposes a new algorithm for detecting forgeries of single digital image in an image time series described a scene. First part of paper provides description of proposed algorithm consisted of three stages. The aim of rst stage is getting a set of errors that were computed during reconstruction of analyzed image using other images of series. Errors distribution histograms is constructed and estimated on the second stage. On the third stage, anomaly types are determined and decision rule for each anomaly type is set up. Finally, fragments of the analyzed image that are anomalies are selected as ' suspicious'. Second part of paper contains investigation results of intra-image copy-move and inter-image copy-move detection using the proposed algorithm.