毕业设计：基于深度学习的图像取证技术

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前言

项目背景

设计思路

数据集

模型训练

更多帮助

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前言

    📅大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。

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       大家好,这里是海浪学长计算机毕设专题,本次分享的课题是

       🎯基于深度学习的图像取证技术

项目背景

       在数字化时代，图像取证技术在各个领域中扮演着重要的角色，特别是在法律、安全和司法调查等领域。随着计算机视觉和深度学习的快速发展，基于深度学习的图像取证技术成为了一个备受关注的研究方向，以提高图像取证的准确性、效率和可靠性。

设计思路

        脊波变换是一种非自适应的高维函数表示方法，它具有方向选择和识别能力，能更有效地表示信号中具有方向性的奇异特征。脊波变换首先对图像进行Radon变换，将图像中的一维奇异性（如直线）映射到Radon域的一个点，然后用一维小波进行奇异性检测。这种变换对于具有直线奇异的多变量函数能达到“最优”的逼近阶，但对于含曲线奇异的多变量函数，其逼近性能只相当于小波变换。为了解决含曲线奇异的多变量函数的稀疏逼近问题，提出了单尺度脊波变换和曲线波变换。脊波变换在图像处理中，特别是在图像融合方面，表现出比小波变换更强的特征提取能力和噪声抑制能力。

       SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）算法是一种用于图像特征提取和匹配的计算机视觉算法。它的主要目标是提取出在不同尺度和旋转下具有不变性的特征点，以便在不同图像之间进行匹配和识别。SIFT算法的基本原理可以分为四个主要步骤：尺度空间极值检测、关键点定位、方向分配和特征描述。SIFT算法通过使用高斯差分函数来构建尺度空间，以便在不同尺度下检测图像中的特征点。高斯差分函数是通过对原始图像进行一系列高斯模糊操作，然后计算相邻两个模糊图像之间的差异得到的。通过在不同尺度下应用高斯差分函数，SIFT算法可以检测出具有不同尺度的图像特征。

       为了使SIFT算法具有旋转不变性，需要为每个关键点分配一个主方向。在关键点周围的邻域内，SIFT算法计算梯度方向直方图，并选择具有最大梯度幅值的方向作为主方向。这样可以使得特征描述子对于图像的旋转具有不变性。生成关键点的特征描述子。在关键点周围的邻域内，SIFT算法根据主方向将邻域划分为若干个子区域，并计算每个子区域内的梯度方向直方图。这些直方图构成了关键点的特征描述子，它们可以表示关键点周围的图像特征。

       图像缩放技术是在计算机图形学和数字图像处理中常用的一种方法，用于改变数字图像的大小。通过增加或减少像素数量，图像缩放可以放大或缩小图像的尺寸。在放大图像时，通常使用插值算法来估算新的像素值，以保持图像的平滑度和清晰度。而在缩小图像时，则可能采用降采样技术，去除一些像素以减少图像分辨率。图像缩放技术在许多应用中都非常重要，如网页浏览、图像处理、软件放大镜以及家庭影院等领域。通过适当的图像缩放技术，可以在保持图像质量的同时，满足不同的显示和存储需求。

       图像缩放通常通过插值算法实现，这些算法普遍使用但无视图像内容，仅基于附近像素值进行预估。这种处理方法在图像缩放时，尤其是大比例或纵横比不一致的缩放，可能导致图像中重要内容发生扭曲，无法真实表达关键人物或物体的本来面目。因此，图像缩放技术需要在保持图像质量的同时，考虑图像内容的重要性和视觉感受，以避免内容扭曲。

数据集

       由于网络上缺乏现有的合适的数据集，为了进行基于深度学习的图像取证技术研究，我决定自己进行数据集的制作。首先，我进行了广泛的调研和分析，确定了图像取证领域的关键场景和问题。然后，我选择了多个案例，如图像篡改、图像源追踪等，在真实环境中进行现场拍摄，并收集了大量的图像样本。这些图像样本包含了各种取证场景，如数字图像的篡改、图片的复制和修改等。

       为了增加数据集的多样性和覆盖范围，我采取了数据扩充的方法。通过应用图像处理和增强技术，我对现有的图像样本进行了多种变换和操作。例如，我进行了旋转、缩放、翻转、亮度和对比度调整等操作，以模拟不同的取证场景和条件。此外，我还通过添加噪声、模糊化、水印和遮挡等技术，增加了图像的复杂性和真实性。

def augment_image(image_path, save_dir):  
    # 读取图像  
    image = cv2.imread(image_path)  
    image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)  # OpenCV使用BGR，而PIL使用RGB  
  
    # 旋转  
    angle = random.randint(-15, 15)  
    (height, width) = image.shape[:2]  
    center = (width // 2, height // 2)  
    M = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, 1.0)  
    rotated = cv2.warpAffine(image, M, (width, height))  
  
    # 缩放  
    scale = random.uniform(0.8, 1.2)  
    resized = cv2.resize(rotated, None, fx=scale, fy=scale, interpolation=cv2.INTER_CUBIC)  
  
    # 翻转  
    flip_code = random.randint(0, 1)  
    if flip_code == 0:  
        flipped = cv2.flip(resized, 0)  # 水平翻转  
    else:  
        flipped = cv2.flip(resized, 1)  # 垂直翻转  
  

模型训练

       实验所采用的软件环境包括了多种数据处理和图像分析的工具，确保了实验过程的顺利进行和数据处理的准确性。硬件平台方面，实验选用了高性能的处理器和充足的内存，以确保图像处理和分析的高效运行。此外，实验还采用了灰度图像库，该库包含了大小统一的图像，既有正常的图片，也有拼接的图片，共计数百张。这些正常图片涵盖了十一个不同的纹理分布大类，为实验提供了丰富且多样化的图像样本。

相关代码示例：

def detect_double_jpeg_compression(image_path):  
    # 读取图像  
    img = cv2.imread(image_path)  
      
    # 将图像转换为YCrCb颜色空间  
    img_ycrcb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2YCrCb)  
      
    # 分割Y, Cr, Cb通道  
    channels = cv2.split(img_ycrcb)  
      
    # 提取Cr通道  
    cr_channel = channels[1]  
      
    # 对Cr通道应用离散余弦变换（DCT）  
    dct = cv2.dct(np.float32(cr_channel))  
      
    # 获取DCT系数的绝对值  
    dct_abs = cv2.absdiff(dct, cv2.mean(dct))  
      
    # 对DCT系数的绝对值应用逆DCT  
    idct = cv2.idct(dct_abs)  
      
    # 对逆DCT结果进行归一化  
    idct_norm = cv2.normalize(idct, None, alpha=0, beta=255, norm_type=cv2.NORM_MINMAX, dtype=cv2.CV_8U)  
      
    # 将结果转换回BGR颜色空间  
    result = cv2.cvtColor(idct_norm, cv2.COLOR_YCrCb2BGR)  
      
    # 显示结果  
    cv2.imshow('Double JPEG Compression Detection', result)  
    cv2.waitKey(0)  
    cv2.destroyAllWindows()  

更多帮助