深圳大学本科开题报告

意义：JPEG双重压缩检测在数字取证领域有重要的作用和意义。我们正处于一个视觉世界中，图像的真实性正面临着前所未来的挑战，特别是对于信息量大而且经过篡改的图像，其真实性存疑度越来越高。其中著名的“华南虎”事件、国际摄影大赛特等奖照片造假事件等等让人诧异和震惊，“眼见为实”的时代已经过去。因此，检测图像的真实性和完整性对于数字取证来说就具有非常重要的意义。而通过双重压缩检测，就能提高确定图像是否人为二次压缩并且经过篡改的准确度，为确定图像的真实性和完整性提供直接帮助，使其可以成为用之于法庭的证据。

    国内外发展状况：近年来，国内外JPEG双重压缩图像检测逐渐兴起，相关的研究机构或队伍都在增加，其中以美国的大学和研究机构居多。美国Maryland大学的吴昊从统计学的角度，利用JPEG图像不同块之间AC系数的相关性、双谱分析、信噪比预测等对数字图像空域滤波、JPEG重压缩进行分析和预测；达特茅斯学院的Popescu提出一种基于周期性模式的检测方法来检测双重压缩和图像篡改；纽约州立大学宾汉顿分校J.Fridrich较早就开始研究图像压缩与检测，现在已经掌握了与隐写术结合的图像压缩检测方法；纽泽西州理工大学的Yunqing Shi团队在同时对BMP格式和JPEG格式的重压缩图像的检测方法进行研究。对于国内，广州信息安全研究所的黄继武首先利用JPEG的双重压缩特性进行研究；清华大学的Junfeng He等人基于基于研究双重压缩中图像DCT变换系数的双重量化效应，提出了一种不仅能检测图像是否经历了双重压缩还能定位篡改区域的算法；华东理工大学戴蒙提出一种使用抖动模式来分析与检测图像JPEG重压缩的方法，并且给出了满足DCT量化系数直方图抖动模式的充要条件。此外，上海师范大学也在此方面进行探讨和研究。

    国内外已经有JPEG双重压缩图像检测算法的先例，大多数是在检测中第一次和第二次使用不同的量化矩阵（也称量化表），用相同量化矩阵进行JPEG双重压缩检测的算法很少见。这里将着手研究在JPEG双重压缩检测中使用同一量化矩阵，检验其正确度、准确性。

    根据双重压缩图像的特性，用相同的量化矩阵对一幅JPEG图像不断压缩的过程中，不同JPEG系数的数量，也就是在两个连续的版本（过程）中的量化离散余弦变换（DCT）系数通常会单调减小。例如，在单次和双重压缩图像之间JPEG系数存在差异的数量一般情况下会相应地比双重压缩和三重压缩之间（存在的差异）要大。通过对多重压缩中的JPEG系数应用一个创新的随机扰动策略，我们可以找到“合适”的随机扰动比率。对于不同的图像来说，这个通用的“合适”比率能产生一个不断变化的极限，可以用来分辨单次压缩和双重压缩的图像。

研究方法和手段：主要基于理论研究和实验研究，同时进行文献研究、定性分析与经验总结等。获悉准确的算法原理非常重要，通过查找资料和所学知识构建算法，并用C或MATLAB语言编写出来，最终获得所需算法程序。

研究步骤：

1、查阅文献，了解国内外此课题的进展，寻找创新点与突破点；

2、翻译经典文献，了解基本思想；

3、编写程序，反复修改得预期初步成果；

4、优化算法，得到最有算法；

5、定稿。

[1] F. Huang, J. Huang, and Y. Q. Shi. “Detecting double JPEG compression with the same quantization

 matrix,”[J] IEEE Trans. Inf. Forensics Security, vol. 5, no. 4, pp. 848–856, 2010.

[2] 周琳娜，张茹，郭云彪. 数字内容取证[M].高等教育出版社，第1版，2011 

[3] J. Lukᡠs and J. Fridrich, “Estimation of primary quantization matrix in double compressed JPEG images,” [J] in Proc. Digital Forensic Research Workshop, Cleveland, OH, Aug.，2003.

[4] T. Pevný and J. Fridrich, “Detection of double-compression in JPEG images for applications in steganography,”[J]IEEE Trans. Inf. Forensics Security, vol. 3, no. 2, pp. 247–258, 2008

[5] W.Wang and H.Farid, “Exposing digital forgeris in video by detecting double MPEG compression,”in Porc. ACM Multimedia and Security’06, Geneva, Switzerland, Sep. 26–27, 2006.

[6] D.Fu, Y.Q. Shi, and W. Su,“A generalized Benford’s law for JPEG coefficients and its applications in image forensics,” in Proc. SPIE, Security, Steganography and Watermarking of Multimedia Contents IX,San Jose, CA, Jan. 2007.

[7] B. Li, Y. Q. Shi, and J. Huang, “Detecting double compressed JPEG images by using mode based first digit features,” in Proc. IEEE Int.Workshop on Multimedia Signal Processing (MMSP 2008), Cairns,Queensland, Australia, Oct. 8–10, 2008.

                                                        年    月     日

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                                                         年    月     日