1、隨著多媒體技術(shù)的發(fā)展，高清數(shù)碼相機和圖像編輯軟件的大量應(yīng)用，越來越多的人可以很容易的獲得圖像內(nèi)容、編輯圖像內(nèi)容和篡改圖像內(nèi)容。這種現(xiàn)象使得我們獲得到的圖像內(nèi)容不再真實可信。同時，數(shù)字圖像的篡改類型是多種多樣的。而復(fù)制粘貼篡改作為一種典型的易于操作的數(shù)字圖像篡改方案，被很多不法人士用來篡改圖像內(nèi)容。所以，在這樣的背景下，本文圍繞這種典型的圖像篡改——復(fù)制粘貼型篡改進行認(rèn)證，提出了一套自己的解決方案，用于認(rèn)證圖像的復(fù)制粘貼型篡改。
　

2、　本文首先綜述了數(shù)字圖像被動認(rèn)證技術(shù)，對數(shù)字圖像的典型篡改和數(shù)字圖像的被動認(rèn)證技術(shù)進行了詳細的論述。重點講解了數(shù)字圖像復(fù)制粘貼型篡改和針對該種篡改的被動認(rèn)證技術(shù)。就復(fù)制粘貼篡改的定義、模型、現(xiàn)有算法的優(yōu)點和不足進行了詳細的闡述和分析。提出了兩種具體的研究思路和解決方案。
　　首先，提出了一種融合模糊矩和仿射不變矩特征的圖像復(fù)制粘貼篡改被動認(rèn)證算法。算法首先構(gòu)造一種具有良好的仿射不變性和抗模糊處理魯棒性高的模糊仿射不變矩特征。然后對

3、圖像進行分塊，計算每個圖像塊的模糊仿射不變矩特征，從而得到所有圖像塊的模糊仿射不變矩特征向量矩陣。接著字典排序模糊仿射不變矩特征向量矩陣，得到字典排序矩陣。通過使用相關(guān)系數(shù)計算公式計算字典排序矩陣中相鄰兩行間的相似性。最后，我們基于閾值比較思路定位復(fù)制粘貼篡改。實驗表明，該算法不僅檢測和定位效果好，而且魯棒性高，如針對運動模糊攻擊、高斯模糊攻擊等具有很好的魯棒性。所以，該算法解決了圖像復(fù)制粘貼篡改中篡改定位和抗模糊攻擊的基本問題，具有很

4、好的實用價值。
　　其次，提出了一種基于Affine Sift仿射不變特征點的圖像復(fù)制粘貼篡改被動認(rèn)證算法。算法首先通過構(gòu)造一種具有完全仿射不變性的Affine Sift特征點，然后提取出這些特征點的特征點描述子，接著對提取到的特征點進行特征描述子相似性匹配，最后利用閾值比較法對待匹配特征點對進行匹配定位，以實現(xiàn)篡改區(qū)域定位和檢測。實驗表明，該算法具有很好的檢測和定位效果。同時，可以抵抗常見的攻擊后處理，如針對旋轉(zhuǎn)攻擊、縮放攻擊、