在JPEG重压缩图像中定位出篡改区域

资 源 简 介

在JPEG重压缩图像中定位出篡改区域

详 情 说 明

在数字图像取证领域，JPEG重压缩篡改检测是一个关键技术挑战。当图像被恶意编辑并重新保存为JPEG格式时，会留下特殊的压缩痕迹。根据重压缩时的网格对齐情况，主要分为两类：

对齐重压缩（A-DJPG） 当二次压缩使用与原始图像相同的8x8分块对齐方式时，DCT系数的统计分布会呈现特定模式。取证算法通常通过分析DCT系数直方图的周期性特征，或检测量化表的异常来实现定位。

非对齐重压缩（NA-DJPG） 更复杂的情况是篡改者偏移了压缩网格，导致新旧分块边界交错。这会引入"重压缩伪影"，在频域表现为特殊的噪声模式。最新方法采用深度学习网络，通过分析跨块相关性来捕捉这些细微特征。

现代检测系统通常融合传统特征（如块效应一致性）与深度特征，通过异常区域分割网络输出篡改概率图。对于混合型篡改（部分区域多次压缩），还需要结合局部质量评估和上下文分析。该技术在司法取证、新闻真实性验证等领域有重要应用价值。