【摘 要】
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随着科学技术的不断进步，数字图像正得到越来越广泛的应用与传播。但是，低成本、高性能图像软件的不断推出，使得数字图像很容易被恶意篡改，因而存在极大的安全隐患。被伪造的图像
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随着科学技术的不断进步，数字图像正得到越来越广泛的应用与传播。但是，低成本、高性能图像软件的不断推出，使得数字图像很容易被恶意篡改，因而存在极大的安全隐患。被伪造的图像一旦应用于监控系统、新闻媒体、司法鉴定等领域，将对经济发展和社会进步产生严重的负面影响。所以迫切需要一种技术来鉴别数字图像内容的真实性。本文从数字图像篡改操作类型检测和复制粘贴篡改区域检测两方面来探讨数字图像真实性鉴定技术。主要工作如下：1、研究并仿真了基于图像特征和模式分类的篡改操作类型检测算法。对于如何检测存在部分内容篡改的复制粘贴篡改图片的篡改操作类型，提出了相应的改进思路。2、仿真和分析了Huang等人提出的基于尺度不变特征变换（Scale Invariant FeatureTransform，SIFT）的复制粘贴篡改检测算法，并指出算法中存在的问题。在此基础上，对算法中特征提取和特征匹配这两个阶段进行改进，提出一种新的特征和匹配方式，改进的方法在保证原算法性能的同时大大降低了算法的时间复杂度。3、针对现有数字图像复制粘贴篡改检测算法中时间复杂度高的问题，重点对算法的匹配过程进行研究。首先分析了现有匹配算法的优缺点，然后提出一种基于位置敏感哈希（Locality-Sensitive Hashing，LSH）的匹配算法，并将此算法与Best-Bin-Firs（tBBF）算法在特征向量为81维和225维情况下的匹配数目和匹配时间进行对比。所提算法不仅能检测出更多的相似向量，而且时间复杂度低，并且能支持高维度的数据匹配。
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