1、地質(zhì)資料是地質(zhì)工作成果的具體體現(xiàn)和歷史記錄，是國家經(jīng)濟建設(shè)和科學(xué)發(fā)展不可缺少的寶貴財富。近年來，隨著全球社會經(jīng)濟與數(shù)字技術(shù)的迅速發(fā)展，地質(zhì)資料的儲存、服務(wù)和管理等方式也發(fā)生了很大變化，全國各省局地質(zhì)資料館都展開了大規(guī)模的地質(zhì)資料圖文數(shù)字化工作。目前，針對數(shù)字化地質(zhì)資料在匯交、分發(fā)等過程中的真實性鑒別需求，中國地質(zhì)調(diào)查局發(fā)展研究中心組織開展了數(shù)字水印技術(shù)在地質(zhì)數(shù)據(jù)成果知識產(chǎn)權(quán)管理中的應(yīng)用研究，然而，該技術(shù)需要資料提供方主動對圖像進行預(yù)處理

2、以及提供認(rèn)證信息，很大程度上限制了其應(yīng)用。針對上述應(yīng)用與現(xiàn)有技術(shù)存在的局限性，本課題提出了基于盲檢測技術(shù)的數(shù)字化地質(zhì)資料檢測，它是一種不依賴于數(shù)字簽名或水印信息的圖像真實性、完整性、原始性檢測技術(shù)，具有廣泛的應(yīng)用前景。
　　本文圍繞JPEG地質(zhì)資料的真實性檢測問題，從篡改方式與圖像格式入手，在系統(tǒng)地總結(jié)和分析現(xiàn)有盲檢測方法的基礎(chǔ)上，對JPEG地質(zhì)資料真實性檢測涉及的關(guān)鍵技術(shù)進行深入研究，提出了三種JPEG地質(zhì)資料盲檢測算法，并對不

3、同類型數(shù)字化地質(zhì)資料進行檢測，通過實驗結(jié)果比較與分析，驗證了提出方法的有效性。論文的主要工作成果和創(chuàng)新點如下:
　　(1)提出了基于SURF算法的JPEG地質(zhì)資料復(fù)制-移動篡改檢測算法。針對傳統(tǒng)復(fù)制-移動篡改的塊匹配檢測算法普遍存在的計算量大、無法分辨被復(fù)制區(qū)域與篡改區(qū)域、以及篡改區(qū)域定位不精準(zhǔn)等問題，本文提出了一種基于SURF算法的JPEG地質(zhì)資料復(fù)制-移動篡改檢測方法。首先運用SURF算法提取圖像的特征點和特征描述符，根據(jù)特征

4、描述符之間的歐氏距離進行特征點匹配，定位復(fù)制-移動區(qū)域;然后根據(jù)JPEG壓縮特性，提出塊偽影矩陣因子FBACM的計算方法;最后通過比較復(fù)制-移動區(qū)域FBACM值的大小定位篡改區(qū)域。實驗結(jié)果表明，相較DCT和PCA塊匹配算法，該方法無論在算法計算復(fù)雜度、魯棒性以及篡改區(qū)域定位的準(zhǔn)確性上都具有明顯優(yōu)勢。
　　(2)提出了基于ASAD的JPEG地質(zhì)資料篡改檢測算法。針對JPEG地質(zhì)資料可能的Inpainting與拼接篡改操作，根據(jù)篡改后

5、保存格式的不同對其進行分類，并通過對不同篡改方案進行仿真和可行性分析，提出了一種基于ASAD的JPEG地質(zhì)資料篡改檢測算法。該方法通過以不同JPEG質(zhì)量因子壓縮待檢測圖像，并計算他們與原始圖像差的絕對值之和的均值來檢測篡改區(qū)域。此外，在實驗部分對算法涉及的參數(shù)選擇進行了討論與研究。實驗結(jié)果表明，該方法對于拼接與Inpainting篡改后并以JPEG或無壓縮格式保存的篡改方案均有效，且算法魯棒性以及篡改區(qū)域定位準(zhǔn)確性均高于BAG提取方法。

6、
　　(3)提出了基于首位數(shù)特性的JPEG地質(zhì)資料篡改檢測算法。針對DCT和JPEG單壓縮系數(shù)首位數(shù)的概率分布特性，研究了基于單壓縮系數(shù)首位數(shù)分布的通用Benford法則模型，結(jié)合該模型分析不同壓縮歷史JPEG系數(shù)首位數(shù)的概率分布特性，提出了一種基于首位數(shù)特性的JPEG地質(zhì)資料篡改檢測算法。該算法將篡改區(qū)域檢測看作是一個二分類模式識別問題，首先將待檢測圖像進行子圖像提取操作，然后計算每個子圖像JPEG系數(shù)部分AC mode的首位數(shù)

7、概率分布作為特征向量，結(jié)合支持向量機(Support Vetcor Machine，SVM)分類器對圖像中的所有子圖像進行分類，判斷給定JPEG地質(zhì)資料是否被局部篡改，并自動定位篡改區(qū)域。實驗結(jié)果表明，該方法對于“JPEG+無壓縮”“JPEG+JPEG”“JPEG+Inpainting”等三種常見的地質(zhì)資料篡改均有效，且算法性能明顯優(yōu)于SAD和BPPM算法。
　　綜上所述，本文的主要工作集中在數(shù)字化地質(zhì)資料真實性檢測的盲取證技術(shù)研