專利名稱：數(shù)字數(shù)據(jù)涂改檢測程序及數(shù)字數(shù)據(jù)涂改檢測裝置的制作方法
技術領域：
本發(fā)明涉及用于檢測數(shù)字數(shù)據(jù)的涂改的程序以及裝置。
背景技術：
作為檢測數(shù)字數(shù)據(jù)的涂改的方法，有被稱為‘數(shù)字署名’的加密技術。在該技術中，通過核對雜亂信號來判定數(shù)字數(shù)據(jù)的真?zhèn)?。雜亂信號的核對一般是從現(xiàn)有的數(shù)據(jù)制作雜亂信號，并將其與已寫入數(shù)據(jù)頭部的原來的雜亂信號進行比較而進行的。
但是，該方法在一個完全封閉的系統(tǒng)(采用特殊的數(shù)據(jù)格式，且使用者也固定的非通用系統(tǒng))內發(fā)揮功能，不能滿足開放系統(tǒng)(采用一般的數(shù)據(jù)格式，且可以為不特定多數(shù)的用戶使用的通用性高的系統(tǒng))的要求。這是由于如果改變文件的格式，該方法就不能適用的緣故。
作為其他的方法，有一種被稱為‘電子水印(electronic watermark)’的方法。這是一種在數(shù)字內容中埋入與之無關的數(shù)據(jù)的方法，或者是將埋入的數(shù)據(jù)抽出并進行核對的方法。在‘電子水印’中，要求不易消去針對內容的編輯、壓縮、傳送以及變換處理等而埋入的數(shù)據(jù)，并且要求難以對埋入的數(shù)據(jù)進行涂改以及寫上假信息的結構，由此，如果埋入著作權信息等，則由于可以從涂改的數(shù)據(jù)中抽出被埋入的數(shù)據(jù)，故可以證明是原來的數(shù)據(jù)。另外，通過與已經證明的原來的數(shù)據(jù)的比較，也能檢測出涂改位置。
但是，在該方法中，必須預先埋入數(shù)據(jù)，因此就必須有埋入數(shù)據(jù)的裝置。而且，如果知道埋入方法，就容易抽出被埋入的數(shù)據(jù)，因此耐性低。再有，由于數(shù)據(jù)的埋入，也不可避免產生數(shù)據(jù)品質的劣化。
另一方面，包含模擬/數(shù)字轉換器的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)裝置，具有模擬/數(shù)字轉換過程所固有的噪音特性。
比如，作為光電轉換元件的CCD，公知輸出信號中包含以在構造上，由CCD元件內部、控制系統(tǒng)的模擬電路以及模擬/數(shù)字轉換器內部產生的噪音的總和構成的被稱為讀出噪音的CCD元件的電荷讀出時所產生的噪音；或者處于CCD的光電面之下的井所產生的暗(電)流的暗電荷噪音等為代表的噪音。
圖1是說明CCD元件的輸出噪音的圖。圖1(A)，是采用二維FFT(Fast Fourier Transform)對數(shù)碼相機上帶透鏡罩拍攝的數(shù)字圖像進行頻率變換的圖，圖1(B)是采用二維FFT對利用數(shù)字圖像編輯程序做成的全黑色(數(shù)字值＝0)的數(shù)字圖像進行頻率變換的圖。從圖1可以看出在CCD元件的輸出數(shù)據(jù)中混入了多種噪音。
而且，包含模擬/數(shù)字轉換器的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)獲取裝置，具有模擬/數(shù)字轉換過程的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的像素值相關的固有特性。

發(fā)明內容
因此，本發(fā)明的課題在于通過利用數(shù)字數(shù)據(jù)獲取裝置所具有的模擬/數(shù)字轉換過程固有的特性，從而即使在開放系統(tǒng)中也發(fā)揮作用，并且無需預先埋入數(shù)據(jù)的裝置以及抽出埋入的數(shù)據(jù)的裝置，即可檢測出數(shù)據(jù)的涂改。
為了解決上述的課題，根據(jù)本發(fā)明之第一發(fā)明，提供一種數(shù)字數(shù)據(jù)涂改檢測程序，是使計算機檢測由包含光檢測器或聲檢測器以及模擬/數(shù)字轉換器的數(shù)字數(shù)據(jù)獲取裝置所獲取的數(shù)字數(shù)據(jù)的涂改的程序，其特征在于，使計算機執(zhí)行以下步驟(a)將所述數(shù)字數(shù)據(jù)至少分割成兩個小塊數(shù)據(jù)的步驟；(b)抽出所述數(shù)字數(shù)據(jù)獲取裝置上的所述每個小塊數(shù)據(jù)所特有的噪音的步驟；(c)計算相鄰的所述小塊數(shù)據(jù)之間的所述噪音的相關值的步驟；和(d)將所述噪音的相關值比相對周圍的小塊數(shù)據(jù)而預先設定的程度低的小塊數(shù)據(jù)作為被涂改過的圖像檢測出來的步驟。
在第一發(fā)明的構成中，優(yōu)選所述步驟(b)，由將所述小塊數(shù)據(jù)分別變換為頻率區(qū)域，并且將每個所述小塊數(shù)據(jù)中的高頻成分作為所述數(shù)字數(shù)據(jù)獲取裝置中特有的噪音而抽出的步驟構成，或者，所述步驟(b)，由將所述小塊數(shù)據(jù)分別變換為頻率區(qū)域，并且將每個所述小塊數(shù)據(jù)中的特定頻率成分作為所述數(shù)字數(shù)據(jù)獲取裝置中特有的噪音而抽出的步驟構成。
而且優(yōu)選所述步驟(c)，由對所述每個小塊數(shù)據(jù)計算所述噪音的累計值，取相鄰的所述小塊數(shù)據(jù)之間的所述噪音的累計值之差，并計算所述噪音的相關值的步驟構成。
而且，為了解決所述課題，根據(jù)本發(fā)明之第二發(fā)明，提供一種數(shù)字數(shù)據(jù)涂改檢測裝置，該裝置由可執(zhí)行程序的計算機，檢測包含光檢測器或聲檢測器以及模擬/數(shù)字轉換器的數(shù)字數(shù)據(jù)獲取裝置所獲取的數(shù)字數(shù)據(jù)的涂改，其特征在于，具有將所述數(shù)字數(shù)據(jù)至少分割成兩個小塊數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分割部；抽出所述數(shù)字數(shù)據(jù)獲取裝置中每個所述小塊數(shù)據(jù)所特有的噪音之噪音抽出部；和計算相鄰的所述小塊數(shù)據(jù)之間的所述噪音相關值，將所述噪音的相關值比相對周圍的小塊數(shù)據(jù)而預先設定的程度低的小塊數(shù)據(jù)作為被涂改過的圖像檢測出來的涂改檢測部。
在第二發(fā)明的構成中，優(yōu)選所述噪音抽出部，將所述小塊數(shù)據(jù)分別變換為頻率區(qū)域，并且將每個所述小塊數(shù)據(jù)中的高頻成分作為所述數(shù)字數(shù)據(jù)獲取裝置中特有的噪音抽出?；蛘?，所述噪音抽出部，將所述小塊數(shù)據(jù)分別變換為頻率區(qū)域，并且將每個所述小塊數(shù)據(jù)中的特定頻率成分作為所述數(shù)字數(shù)據(jù)獲取裝置中特有的噪音抽出。
另外，優(yōu)選所述涂改檢測部，相對所述每個小塊數(shù)據(jù)計算所述噪音的累計值，取相鄰的所述小塊數(shù)據(jù)之間的所述噪音的累計值之差，并計算所述噪音的相關值。
還優(yōu)選所述數(shù)據(jù)分割部，可以將所述小塊數(shù)據(jù)分割成任意的尺寸。而且，所述數(shù)據(jù)分割部可以在任意的位置分割所述數(shù)字數(shù)據(jù)。
此外，為了解決所述課題，根據(jù)本發(fā)明之第三發(fā)明，提供一種數(shù)字圖像數(shù)據(jù)涂改檢測程序，是使計算機檢測由包含模擬/數(shù)字轉換器的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)獲取裝置所獲取的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的涂改的程序，其特征在于，使計算機執(zhí)行以下步驟(a)抽出所述數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的像素值的噪音特性的步驟；和(b)將所述抽出的噪音的特性與所述數(shù)字圖像數(shù)據(jù)獲取裝置的模擬/數(shù)字轉換過程的固有的噪音特性進行比較，并根據(jù)比較的結果檢測出由所述數(shù)字圖像數(shù)據(jù)獲取裝置所獲取的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的涂改的步驟。
再有，為了解決所述課題，根據(jù)本發(fā)明之第四發(fā)明，提供一種數(shù)字圖像數(shù)據(jù)涂改檢測裝置，該裝置由可執(zhí)行程序的計算機檢測出包含模擬/數(shù)字轉換器的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)獲取裝置所獲取的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)涂改，其特征在于，備有抽出所述數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的像素值的噪音特性的圖像數(shù)據(jù)噪音特性抽出部；和將在所述圖像數(shù)據(jù)噪音特性抽出部中抽出的噪音特性與所述數(shù)字圖像數(shù)據(jù)獲取裝置的模擬/數(shù)字轉換過程的固有噪音特性進行比較，并根據(jù)比較的結果檢測出由所述數(shù)字圖像數(shù)據(jù)獲取裝置獲取的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的涂改的圖像數(shù)據(jù)涂改檢測部。
還有，為了解決所述課題，根據(jù)本發(fā)明之第五發(fā)明，提供一種數(shù)字圖像數(shù)據(jù)涂改檢測程序，是使計算機檢測出由包含模擬/數(shù)字轉換器的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)獲取裝置所獲取的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的涂改的程序，其特征在于，使計算機執(zhí)行以下步驟(a)抽出所述數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的像素值的噪音特性的步驟；和(b)將所述數(shù)字圖像數(shù)據(jù)至少分割成兩個小塊，并比較相鄰的小塊之間的所述噪音特性，在比較完的噪音特性之間出現(xiàn)奇異性時，檢測出由所述數(shù)字圖像數(shù)據(jù)獲取裝置所獲取的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的涂改的步驟。
另外，為了解決所述課題，根據(jù)本發(fā)明之第六發(fā)明，提供一種數(shù)字圖像數(shù)據(jù)涂改檢測裝置，該裝置由可執(zhí)行程序的計算機檢測出包含模擬/數(shù)字轉換器的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)獲取裝置所獲取的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的涂改，其特征在于，備有抽出所述數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的像素值的噪音特性的噪音特性抽出部；和將所述數(shù)字圖像數(shù)據(jù)至少分割成兩個小塊，并根據(jù)所述噪音特性抽出部抽出的噪音特性，比較相鄰的小塊之間的所述噪音特性，在比較過的噪音特性之間出現(xiàn)奇異性時，檢測出由所述數(shù)字圖像數(shù)據(jù)獲取裝置所獲取的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的涂改之涂改檢測部。
此外，為了解決所述課題，根據(jù)本發(fā)明之第七發(fā)明，提供一種數(shù)字圖像數(shù)據(jù)涂改檢測程序，是使計算機檢測出由包含模擬/數(shù)字轉換器的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)獲取裝置所獲取的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的涂改的程序，其特征在于，使計算機執(zhí)行以下步驟(a)抽出所述數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的像素值相關的特性的步驟；和
(b)將所述抽出的特性與所述數(shù)字圖像數(shù)據(jù)獲取裝置的模擬/數(shù)字轉換過程的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的像素值相關的固有的特性進行比較，并根據(jù)比較的結果檢測出由所述數(shù)字圖像數(shù)據(jù)獲取裝置獲取的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的涂改的步驟。
在第七發(fā)明的構成中，優(yōu)選所述步驟(a)由抽出所述獲取的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的像素值相關的直方圖的步驟構成；所述步驟(b)由將所述抽出的直方圖與所述數(shù)字圖像數(shù)據(jù)獲取裝置的模擬/數(shù)字轉換過程的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的像素值相關的固有的直方圖進行比較，在相對于所述固有的直方圖取連續(xù)的值，而所述抽出的直方圖取不連續(xù)的值時，檢測出由所述數(shù)字圖像數(shù)據(jù)獲取裝置所獲取的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的涂改的步驟構成。
在第七發(fā)明的構成中，優(yōu)選所述步驟(a)由將所述獲取的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)至少等分成兩塊或其以上的小塊，并抽出所述每個小塊的像素值的排列圖案的步驟構成；所述步驟(b)由與所述小塊的像素值的排列圖案之間一致的概率極低的所述固有特性進行比較，并在所述步驟(a)抽出的小塊的像素值的排列圖案之間一致時，檢測出所述數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的涂改的步驟構成。
在第七發(fā)明的構成中，優(yōu)選所述數(shù)字圖像數(shù)據(jù)獲取裝置由具備CCD的圖像獲取裝置構成，進而所述步驟(a)由抽出所述獲取的數(shù)字圖像的每個像素的像素值的步驟構成；所述步驟(b)由利用基于所述數(shù)字圖像數(shù)據(jù)獲取裝置CCD矩陣的排列的插補計算，從在所述步驟(a)抽出的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的每個像素的像素值，算出所述數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的每個像素的預測像素值，并在所述步驟(a)抽出的每個像素的像素值與相應的預測像素值不一致時，檢測出所述數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的涂改的步驟構成。
再有，為了解決所述課題，根據(jù)本發(fā)明之第八發(fā)明，提供一種數(shù)字圖像數(shù)據(jù)涂改檢測裝置，該裝置由可執(zhí)行程序的計算機檢測包含模擬/數(shù)字轉換器的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)獲取裝置所獲取的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的涂改，其特征在于，備有抽出所述數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的像素值相關的特性的圖像數(shù)據(jù)特性抽出部；和將由所述圖像數(shù)據(jù)特性抽出部抽出的特性與所述數(shù)字圖像數(shù)據(jù)獲取裝置的模擬/數(shù)字轉換過程的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的像素值相關的固有特性進行比較，并根據(jù)比較的結果檢測出所述獲取數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的涂改的圖像數(shù)據(jù)涂改檢測部。
在第八發(fā)明的構成中，優(yōu)選所述圖像數(shù)據(jù)特性抽出部抽出所述獲取的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的像素值相關的直方圖；所述圖像數(shù)據(jù)涂改檢測部，將由所述圖像數(shù)據(jù)特性抽出部抽出的直方圖與所述數(shù)字圖像數(shù)據(jù)獲取裝置的模擬/數(shù)字轉換過程的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的像素值相關的固有直方圖進行比較，在相對于所述固有的直方圖取連續(xù)的值，而由所述圖像數(shù)據(jù)特性抽出部抽出的直方圖取不連續(xù)的值時，檢測出由所述數(shù)字圖像數(shù)據(jù)獲取裝置獲取的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的涂改。
在第八發(fā)明的構成中，優(yōu)選所述圖像數(shù)據(jù)特性抽出部，將所述獲取的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)至少等分成兩塊或其以上的小塊，并抽出所述每個小塊的排列圖案；所述圖像數(shù)據(jù)涂改檢測部，與所述小塊的像素值的排列圖案之間一致的概率極低的所述固有特性進行比較，在所述圖像數(shù)據(jù)特性抽出部中抽出的小塊的像素值的排列圖案之間一致時，檢測出所述數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的涂改。
在第八發(fā)明的構成中，優(yōu)選所述數(shù)字圖像數(shù)據(jù)獲取裝置由具備CCD的圖像獲取裝置構成，進而所述圖像數(shù)據(jù)特性抽出部，抽出所述獲取的數(shù)字圖像的每個像素的像素值，所述圖像數(shù)據(jù)涂改檢測部，利用基于所述數(shù)字圖像數(shù)據(jù)獲取裝置CCD矩陣的排列的插補計算，從在所述圖像數(shù)據(jù)特性抽出部抽出的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的每個像素的像素值，算出所述數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的每個像素的預測像素值，并在由所述圖像數(shù)據(jù)特性抽出部抽出的每個像素的像素值與相應的預測像素值不一致時，檢測出所述數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的涂改。
還有，為了解決所述課題，根據(jù)本發(fā)明的第九發(fā)明，提供一種數(shù)字圖像數(shù)據(jù)涂改檢測程序，是使計算機檢測出由數(shù)字圖像數(shù)據(jù)獲取裝置獲取的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的涂改的程序，其特征在于，使計算機執(zhí)行根據(jù)所述數(shù)字圖像數(shù)據(jù)，檢測出與圖像中的焦點吻合的區(qū)域，并且當判斷為檢測出的區(qū)域有兩個或其以上，且互相離開一定的距離時，檢測出所述數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的涂改的步驟。
此外，為了解決所述課題，根據(jù)本發(fā)明之第十發(fā)明，提供一種數(shù)字圖像數(shù)據(jù)涂改檢測裝置，該裝置通過可執(zhí)行程序的計算機，檢測出由數(shù)字圖像數(shù)據(jù)獲取裝置所獲取的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的涂改，其特征在于，備有根據(jù)所述數(shù)字圖像數(shù)據(jù)，檢測出與圖像中的焦點吻合的區(qū)域的對焦區(qū)域檢測部；在從所述對焦區(qū)域檢測部檢測出的區(qū)域的所述圖像中的位置中，判斷存在多個所述區(qū)域，并且相互離開一定的距離時，檢測出數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的涂改之涂改檢測部。


圖1是說明CCD元件的輸出噪音的圖，(A)是采用二維FFT對在數(shù)碼相機上帶透鏡罩拍攝的數(shù)字圖像進行頻率變換的圖，(B)是采用二維FFT對由數(shù)字圖像編輯程序做成的全黑色(數(shù)字值＝0)的數(shù)字圖像進行頻率變換的圖。
圖2是第一發(fā)明的一實施例的數(shù)字數(shù)據(jù)涂改檢測程序的流程圖。
圖3是表示將數(shù)字圖像分割成小塊圖像的狀態(tài)的圖。
圖4是表示數(shù)字圖像的一例的圖，(A)表示涂改過的數(shù)字圖像，(B)表示沒有涂改的原來的數(shù)字圖像。
圖5是表示相對于由計算機得到的、該數(shù)字圖像的小塊圖像的高頻成分的累計值的平均值，各小塊圖像的高頻成分的累計值的參差不齊的曲線圖，(A)對應于圖4(A)的數(shù)字圖像，(B)對應于圖4(B)的數(shù)字圖像。
圖6是第一發(fā)明的其它實施例的數(shù)字數(shù)據(jù)涂改檢測程序的流程圖。
圖7是表示將數(shù)字圖像分割成小塊圖像的狀態(tài)的圖。
圖8是由二維FFT得到的頻譜圖形。
圖9是表示每個相鄰點的RMSE的圖形，(A)是對應于涂改過的數(shù)字圖像的圖形，(B)是對應于沒有涂改的數(shù)字圖像的圖形。
圖10是第一發(fā)明的其它實施例的數(shù)字數(shù)據(jù)涂改檢測程序的流程圖。
圖11是表示每個相鄰點的RMSE的值的圖形，(A)～(D)都是對應于涂改過的數(shù)字圖像的圖形。
圖12是表示每個相鄰點的RMSE的值的圖形，(A)～(B)是對應于涂改過的數(shù)字圖像的圖形，(C)是對應于沒有涂改的原來的數(shù)字圖像的圖形。
圖13是表示第二發(fā)明的一實施例的數(shù)字數(shù)據(jù)涂改檢測裝置的概要構成的框圖。
圖14是表示相對于由計算機得到的、該聲音數(shù)據(jù)的小塊圖像的高頻成分的累計值的平均值的，各小塊圖像的高頻成分的累計值的參差不齊的圖形，(A)對應于涂改的聲音數(shù)據(jù)，(B)對應于原來的聲音數(shù)據(jù)。
圖15是第三發(fā)明的一實施例的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)涂改檢測程序的流程圖。
圖16(A)是表示由數(shù)碼相機攝影的沒有涂改的數(shù)字圖像的圖。
圖16(B)表示對圖16(A)的數(shù)字圖像進行過強調像素值的最低位比特的波動的處理的圖像。
圖17(A)是表示對圖16(A)的圖像進行過涂改的圖像的圖。
圖17(B)表示對圖17(A)的圖像進行與圖16(A)一樣的波動強調處理的圖像的圖。
圖18是表示第四發(fā)明的一實施例的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)涂改檢測裝置的概要構成的框圖。
圖19是第五發(fā)明的一實施例的數(shù)字數(shù)據(jù)圖像涂改檢測程序的流程圖。
圖20是表示第六發(fā)明的一實施例的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)涂改檢測裝置的概要構成的框圖。
圖21是第七發(fā)明的一實施例的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)涂改檢測程序的流程圖。
圖22是第七發(fā)明的其它實施例的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)涂改檢測程序的流程圖。
圖23(A)是表示由數(shù)碼相機攝影后沒有經過涂改的數(shù)字圖像的圖。
圖23(B)是表示圖23(A)的圖像的像素值相關的直方圖。
圖24(A)是表示對圖23的圖像進行過灰度變換處理的涂改的圖像的圖。
圖24(B)是表示圖24(A)的圖像的像素值相關的直方圖的圖。
圖25是第七發(fā)明的又一個其它實施例的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)涂改檢測程序的流程圖。
圖26(A)是表示由數(shù)碼相機攝影的沒有涂改的數(shù)字圖像的圖。
圖26(B)是表示對圖26(A)的圖像進行過標記處理的涂改的圖像的圖。
圖27(A)～(D)是表示將圖26(B)的圖像等分成小塊并抽出小塊的像素值的排列圖案時的圖26(B)的圖像部分1～4的排列圖案的圖。
圖28是第七發(fā)明的又一實施例的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)涂改檢測程序的流程圖。
圖29是表示CCD矩陣的圖。
圖30(A)是表示由圖29的CCD矩陣的一部分檢測出的像素值的一例的圖。
圖30(B)是表示為了對圖29的CCD矩陣的一部分的CCD元件進行說明而附加的編號的一覽表。
圖31(A)是表示由圖29的CCD矩陣的一部分進行攝影，沒有涂改的數(shù)字圖像的像素值的圖。
圖31(B)是表示對圖31(A)的圖像進行過高斯模糊處理的涂改的圖像的像素值的圖。
圖32(A)是表示從圖31(B)的像素值設想對應的CCD元件檢測出的像素值的圖。
圖32(B)是表示從圖32(A)的像素值算出的預測像素值的圖。
圖33是表示第八發(fā)明的一實施例的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)涂改檢測裝置的概要構成的框圖。
圖34是第九發(fā)明的一實施例的數(shù)字數(shù)據(jù)圖像涂改檢測程序的流程圖。
圖35是表示由數(shù)碼相機攝影后沒有經過涂改的數(shù)字圖像的圖。
圖36是表示抽出在圖35所示的圖像中的與焦點吻合的區(qū)域P4的16像素×16像素，并進行FFT處理，適用HPF而得到的頻率特性的圖形。
圖37是表示抽出與構成圖35所示的圖像中的背景部分的焦點不吻合的區(qū)域P5的16像素×16像素，并進行與區(qū)域P4同樣的處理而得到的頻率特性的圖形。
圖38是表示在圖35所示的圖像上合成其它圖像的處理并進行過涂改的圖像的圖。
圖39是表示抽出圖38所示的圖像中的合成的其它的圖像區(qū)域P6的16像素×16像素，并進行與圖35的區(qū)域P4同樣的處理而得到的頻率特性的圖形。
圖40是表示第十發(fā)明的一實施例的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)涂改檢測裝置的概要構成的框圖。
具體實施例方式
以下參照附圖，對本發(fā)明的優(yōu)選實施例進行說明。圖2是第一發(fā)明的一實施例的數(shù)字數(shù)據(jù)涂改檢測程序的流程圖。在該實施例中，數(shù)字數(shù)據(jù)由數(shù)字圖像構成。利用本發(fā)明的數(shù)字數(shù)據(jù)涂改檢測程序，計算機首先，如圖3所示，將應該檢測有無涂改的數(shù)字圖像分割成多個小塊圖像(圖2的步驟S1)。在該例中，由圖3可以看出，數(shù)字圖像被橫向分割成8份，縱向分割成5份，合計被分割成40個小塊B001～B040。
接著，計算機利用二維FFT(Fast Fourier Transform)，分別對在步驟S1中分割的小塊圖像進行處理，以將其變換成頻率區(qū)域，并且利用高通濾波器將低頻成分過濾掉，而將高頻成分放大(圖2的步驟S2)。然后，對每個小塊圖像求其高頻成分的累計值(圖2的步驟S3)。進而，比較各小塊圖像的累計值，將具有奇異值的小塊圖像作為被涂改的圖像檢測出來(圖2的步驟S4)。在步驟S4中，優(yōu)選計算小塊圖像的累計值的平均值，然后對每個小塊圖像，計算以標準偏差來除該累計值與平均值之差的絕對值，將距標準偏差3或其以上的小塊作為具有奇異值的小塊圖像而檢測出來。
作為具體示例，對將本發(fā)明的數(shù)字數(shù)據(jù)涂改檢測程序裝入計算機，且適用于實際上由數(shù)碼相機攝影的數(shù)字圖像的情況進行說明。圖4(B)表示由數(shù)碼相機攝影，并沒有經過涂改的數(shù)字圖像的一例，圖4(A)表示的是利用數(shù)字圖像編輯程序對圖4(B)的數(shù)字圖像的一部分進行了模糊化處理的圖像。在圖4(A)中，編號10表示的是實施了模糊化處理的部分。圖4(A)的部分10對應于圖3的小塊圖像B019。
圖5是表示由計算機得到的、相對于該數(shù)字圖像的小塊圖像的高頻成分的累計值的平均值的，各小塊圖像的高頻成分的累計值的參差不齊的圖形，(A)是對應于圖4(A)的數(shù)字圖像的圖形，(B)是對應于圖4(B)的圖形。在圖5中，縱軸表示以標準偏差除小快圖像的累計值的平均值和各小塊圖像的累計值之差的絕對值，而橫軸表示各小塊的編號。由圖5看出，作為高頻成分的累計值奇異的塊，可以檢測出進行過數(shù)據(jù)涂改的塊是塊B019。
這樣，根據(jù)本發(fā)明的數(shù)字數(shù)據(jù)涂改檢測程序，由于可以使計算機根據(jù)獲取數(shù)字圖像時混入的噪音，來執(zhí)行涂改有無的檢測，故不需預先在成為涂改的檢測對象的數(shù)字圖像中混入電子水印等的剩余數(shù)據(jù)的裝置，也可以進行數(shù)字圖像的涂改檢測。
圖6是第一發(fā)明的其它實施例的數(shù)字數(shù)據(jù)涂改檢測程序的流程圖。在該實施例中，數(shù)字數(shù)據(jù)由數(shù)字圖像構成。根據(jù)本發(fā)明的數(shù)字數(shù)據(jù)涂改程序，計算機首先，如圖7所示，將應該檢測有無涂改的數(shù)字圖像，分割成多個小塊圖像(圖6的步驟S1)。在該例中，由圖7可以看出，數(shù)字圖像沿橫向分割成4份，沿縱向分割成3份，合計被分割成12個小塊B001～B012。而且各小塊圖像在相鄰點C001～C017相鄰。
接著，計算機利用二維FFT分別將步驟S1分割的小塊圖像變換成頻率區(qū)域(圖6的步驟S2)。圖8是由該二維FFT得到的頻譜圖形。在圖8中，中心的峰值20表示直流成分，離峰值20越遠，表示越高的頻率成分。
然后，計算機對所有的小塊圖像B001～B012的特定的頻率成分進行平滑化，并計算噪音向量(圖6的步驟S3)。此時，在圖8中，通過相對縱軸21抽出特定區(qū)域的頻率向量23、24、25并平均化，且導出代表該區(qū)域的噪音向量26，而對于橫軸22方向，抽出特定的區(qū)域的頻率向量27、28、29并進行平均化，且導出代表其特定的區(qū)域的噪音向量30，從而實行特定的頻率成分的平滑化。
進而，計算機對每個相鄰點C001～C017，求出該點相鄰塊之間的噪音向量的歐幾里得(Euclid)距離(RMSE；Root Mean Square Error)，將由所求出的RMSE奇異的相鄰點包圍的塊作為涂改過的塊檢測出來(圖6的步驟S4)。
作為具體的示例，對將本發(fā)明的數(shù)字數(shù)據(jù)程序涂改檢測程序裝入計算機，且適用于實際上由數(shù)碼相機攝影的數(shù)字圖像的情況進行說明。在該例中，作為沒有涂改的數(shù)字圖像也使用與圖4(B)相同的數(shù)字圖像，而作為涂改過的數(shù)字圖像，則使用在圖4(B)的數(shù)字圖像的一部分比如對應于圖7的塊B007的位置上，由數(shù)字圖像編輯程序實施了‘模糊’處理的圖像。
圖9是表示由步驟S4求得的每個相鄰點的RMSE的圖形，(A)是對應于涂改過的數(shù)字圖像的圖形，(B)是對應于沒有涂改的數(shù)字圖像的圖形。在圖9中，縱軸表示RMSE值，橫軸表示相鄰點的編號。從圖9可以看出，可以將由持有奇異的RMSE值的相鄰點C006、C009、C010、C013所包圍的塊B007作為數(shù)據(jù)被涂改過的塊而檢測出來。
在這個實施例中，也可以得到與圖2的實施例一樣的效果。
圖10是第一發(fā)明的另一實施例的數(shù)字數(shù)據(jù)涂改檢測程序的流程圖。利用本發(fā)明的數(shù)字數(shù)據(jù)涂改檢測程序，計算機首先如圖7所示，與圖6的實施例的情況一樣，將應該檢測有無涂改的數(shù)字圖像分割成多個小塊(圖10的步驟S1)。接著，計算機采用二維FFT，將在步驟S1中分割的小塊圖像分別變換成頻率區(qū)域(圖10的步驟S2)。利用該二維FFT處理，與圖6所示的情況一樣，得到圖8所示的頻譜圖形。
然后，與圖6的實施例的情況一樣，計算機對所有的小塊圖像B001～B012，將特定的頻率成分平滑化，并計算噪音向量(圖10的步驟S3)。然后，求出每個相鄰點上相鄰于該點的塊之間的噪音向量的歐幾里得距離(RMSE)，并且，將由求出的RMSE值奇異的相鄰點包圍的塊作為涂改過的塊檢測出來(圖10的步驟S4)。在沒有檢測出奇異的相鄰點的情況下，計算機在變更分割塊的尺寸的同時，通過變更數(shù)據(jù)圖像的分割位置來進行分割塊的移動(圖10的步驟S5)，并且再反復執(zhí)行步驟S1～S4。
作為具體的例子，對將本發(fā)明的數(shù)字數(shù)據(jù)涂改檢測程序裝入計算機，且實際上適用于由數(shù)碼相機攝影的數(shù)字圖像的情況進行說明。在該例中，作為沒有涂改的數(shù)字圖像使用與圖4(B)相同的數(shù)字圖像，而作為涂改的數(shù)字圖像，則使用在圖4(B)的數(shù)字圖像的一部分，比如對應于圖7的塊B007的位置上由數(shù)字圖像編輯程序實施了‘模糊’處理的圖像。圖11以及圖12是表示由步驟S4求得的每個相鄰點的RMSE的圖形。圖11(A)是在涂改過的數(shù)字圖像中，模糊處理跨越塊B002、B003、B006、B007的圖形，圖11(B)是在涂改過的數(shù)字圖像中，模糊處理跨越塊B003、B004、B007、B008的圖形，圖11(C)是在涂改過的數(shù)字圖像中，模糊處理跨越塊B005、B006的圖形。圖11(D)是在涂改過的數(shù)字圖像中，模糊處理跨越塊B007、B008的圖形。圖12(A)是在涂改過的數(shù)字圖像中，將模糊處理收納在塊B007內的圖形。圖12(B)是在涂改過的數(shù)字圖像中，模糊處理跨越塊B007、B008的圖形。圖12(C)是對應于沒有涂改的數(shù)字圖像的圖形。
從圖11以及圖12可以看出，檢測出持有奇異的RMSE值的相鄰點是在圖12(A)的情況下，可以通過移動分割塊來檢測出被涂改過數(shù)據(jù)的塊。
在上述的實施例中，都是由FFT將數(shù)字圖像變換成頻率區(qū)域，但是也可以不用FFT，而通過微波(Wavelet)變換、DCT(離散余弦變換DiscreteCosine Transform)或者DST(離散正弦變換Discrete sine Transform)等將數(shù)字圖像變換成頻率區(qū)域。
圖13是表示第二發(fā)明的一實施例的數(shù)字數(shù)據(jù)涂改檢測裝置的概要構成的框圖。本發(fā)明的裝置如圖13所示，由可執(zhí)行程序的計算機構成，具有將數(shù)字數(shù)據(jù)分割成多個小塊數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分割部40；抽出每個小塊數(shù)據(jù)在數(shù)字數(shù)據(jù)獲取裝置中特有的噪音之噪音抽出部41；和計算相鄰的小塊數(shù)據(jù)之間的噪音相關值，并且將噪音相關值比相對周圍的小塊數(shù)據(jù)而預先設定的程度低的小塊數(shù)據(jù)作為涂改過的數(shù)據(jù)而檢測出來的涂改檢測部42。
噪音抽出部41，將小塊數(shù)據(jù)分別變換成頻率區(qū)域，并將每個小塊數(shù)據(jù)的高頻成分作為數(shù)字數(shù)據(jù)獲取裝置中特有的噪音抽出，或者將小塊數(shù)據(jù)分別變換成頻率區(qū)域，并且將每個小塊數(shù)據(jù)特有的頻率成分作為數(shù)據(jù)獲取裝置中特有的噪音而予以抽出。
涂改檢測部42，對每個小塊計算噪音的累計值，取相鄰的小塊數(shù)據(jù)間的所述噪音的累計值之差，并計算噪音的相關值。
數(shù)據(jù)分割部40，可以將小塊數(shù)據(jù)分割成任意的尺寸，以及在任意的位置分割數(shù)字數(shù)據(jù)。
在本發(fā)明的又一個實施例中，本發(fā)明的數(shù)字數(shù)據(jù)涂改檢測程序，適用于數(shù)字聲音數(shù)據(jù)。該實施例與圖2的實施例中數(shù)據(jù)處理是二維的情況相比，只有一點不同，那就是它進行一維的數(shù)據(jù)處理。
所以，在該例中，本發(fā)明的數(shù)字數(shù)據(jù)涂改檢測程序，具有與圖2一樣的流程。那么，利用本發(fā)明的數(shù)字數(shù)據(jù)檢測涂改程序，計算機首先將應該檢測有無涂改的數(shù)字聲音數(shù)據(jù)分割成小塊。在該例中，數(shù)字聲音數(shù)據(jù)一維地分割成132個，合計分割成132個小塊D001～D132。
接著，計算機利用一維FFT，分別對分割完的小塊，將各小塊變換成頻率區(qū)域，并且通過高通濾波器將低頻成分過濾，并放大高頻成分。另外，相對每個小塊求出其高頻成分的累計值。進而，計算小塊累計值的平均值，并且對每個小塊，計算用標準誤差除該累計值與平均值之差的絕對值，并且將偏離標準偏差3或其以上的塊作為具有奇異值的塊而檢測出來。
作為具體的例子，對將本發(fā)明的數(shù)字數(shù)據(jù)涂改檢測程序裝入計算機，且適用于實際上由麥克風錄音的聲音數(shù)據(jù)的情況進行說明。作為涂改過的聲音數(shù)據(jù)，使用的是在對應于被錄制的原聲音數(shù)據(jù)的塊D028的位置上混入由計算機合成的聲音數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)。
圖14是表示對由計算機得到的、相對于該聲音數(shù)據(jù)的小塊圖像的高頻成分的累計的平均值的，各小塊圖像的高頻成分的累計值的參差不齊的圖形，(A)對應于涂改的聲音數(shù)據(jù)，(B)對應于原來的聲音數(shù)據(jù)。在圖14中，縱軸表示用標準偏差去除小塊累計值的平均值和各小塊累計值之差的絕對值，而橫軸表示各小塊的編號。從圖14可以看出，作為高頻成分的累計值奇異的塊，可以檢測出被涂改過的數(shù)據(jù)塊是塊B028。
圖15是第三發(fā)明的一實施例的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)涂改檢測程序的流程圖。如圖15所示，根據(jù)本發(fā)明的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)檢測程序，計算機首先抽出通由包含模擬/數(shù)字轉換器(A/D轉換器)的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)獲取裝置獲取的、應該檢測出有無涂改的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的像素值的噪音特性(圖5的步驟S1)。接著，計算機將在步驟S1中抽出的噪音特性，與數(shù)字圖像數(shù)據(jù)獲取裝置的A/D轉換過程固有的噪音特性進行比較，并根據(jù)比較的結果，檢測出由數(shù)字圖像數(shù)據(jù)獲取裝置獲取的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的涂改(圖15的步驟S2)。
作為具體的例子，對將本發(fā)明的數(shù)字數(shù)據(jù)涂改檢測程序裝入計算機，且適用于實際上由數(shù)碼相機攝影的數(shù)字圖像的情況進行說明。在該例中，通過調查數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的像素值的最低位比特來抽出噪音的特性，但是也可以采用其它公知的適當方法來抽出噪音特性。圖16(A)是表示由數(shù)碼相機攝影的、沒有涂改的數(shù)字圖像，圖16(B)表示對圖16(A)的數(shù)字圖像的像素值的最低位比特的波動進行強調處理后的圖像。在該實施例中，對于原來的數(shù)字圖像，當像素值的最低位比特為0時，其像素的像素值保持原樣，當最低位比特為1時，通過將其像素的像素值置換成255而進行波動的強調處理。另外，圖17(A)表示通過將其周邊的圖像部分的一部分拷貝并粘貼到圖16(A)的圖像部分P1的一部分上，從而涂改了圖16(A)的圖像，圖17(B)表示對圖17(A)的圖像進行與圖16(A)一樣的波動強調處理后的圖像。
從數(shù)字圖像數(shù)據(jù)獲取裝置的A/D轉換過程的固有噪音特性來看，在通常的數(shù)字圖像中，噪音隨機存在，并且像素值的最低位比特的分布實質上也是隨機的，由于波動隨機地出現(xiàn)，故如圖16(B)所示，在沒有涂改的數(shù)字圖像的波動強調處理后的圖像中，幾乎沒有出現(xiàn)被涂成黑色的區(qū)域。但是，從圖17(B)可以看出，若圖像被涂改，則對于涂改的部分，混入的噪音變得平均，波動也被平滑化，因此被涂成黑色。這樣，對圖16(B)與圖17(B)進行比較，就可以檢測出圖17的圖像的涂改。
圖18是表示第四發(fā)明的一實施例的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)涂改檢測裝置的概要構成的框圖。如圖18所示，本發(fā)明的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)涂改檢測裝置由可執(zhí)行程序的計算機構成，備有抽出由包含模擬/數(shù)字轉換器(A/D轉換器)的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)獲取裝置獲取的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的像素值的噪音特性的圖像數(shù)據(jù)噪音特性抽出部50；和將在圖像數(shù)據(jù)噪音特性抽出部50中抽出的噪音的特性與在數(shù)字圖像數(shù)據(jù)獲取裝置的模擬/數(shù)字轉換過程中固有的噪音特性進行比較，并根據(jù)比較的結果，檢測出由數(shù)字圖像數(shù)據(jù)獲取裝置獲取的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的涂改的圖像數(shù)據(jù)涂改檢測部51。
圖19是第五發(fā)明的一實施例的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)涂改檢測程序的流程圖。如圖19所示，根據(jù)本發(fā)明的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)涂改檢測程序，計算機首先抽出由數(shù)字圖像數(shù)據(jù)獲取裝置獲取的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的像素值的噪音特性(圖19的步驟S1)。接著，計算機將數(shù)字圖像數(shù)據(jù)至少分割成兩個小塊，并比較相鄰小塊之間的噪音特性，在比較過的噪音特性之間出現(xiàn)奇異性時，檢測出由數(shù)字圖像數(shù)據(jù)獲取裝置獲取的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的涂改(圖19的步驟S2)。
圖20是表示第六發(fā)明的一實施例的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)涂改檢測裝置的概要構成的框圖。本發(fā)明的數(shù)字圖像涂改檢測裝置由可執(zhí)行程序的計算機構成，如圖20所示，備有抽出由包含模擬/數(shù)字轉換器(A/D轉換器)的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)獲取裝置獲取的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的像素值的噪音特性的圖像數(shù)據(jù)噪音特性抽出部60；和將數(shù)字圖像數(shù)據(jù)至少分割成兩個小塊，并根據(jù)由噪音特性抽出部抽出的噪音特性，比較相鄰小塊之間的噪音特性，在比較過的噪音特性之間出現(xiàn)奇異性時，檢測出由數(shù)字圖像數(shù)據(jù)獲取裝置獲取的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的涂改之涂改檢測部61。
圖21是第七發(fā)明的一實施例的數(shù)字數(shù)據(jù)圖像涂改檢測程序的流程圖。如圖21所示，根據(jù)本發(fā)明的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)涂改檢測程序，計算機首先，抽出由包含A/D轉換器的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)獲取裝置獲取的、應該檢測出有無涂改的數(shù)字圖像的像素值相關的特性(圖21的步驟S1)。接著，計算機將在步驟S1中抽出的特性，與數(shù)字圖像數(shù)據(jù)獲取裝置的A/D轉換過程中的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的像素值相關的固有特性進行比較，并根據(jù)比較的結果，檢測出由數(shù)字圖像數(shù)據(jù)獲取裝置獲取的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的涂改(圖21的步驟S2)。
在這種情況下，在數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的像素值的相關特性以及數(shù)字圖像數(shù)據(jù)獲取裝置的A/D轉換過程中的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的像素值相關的固有特性中存在各種各樣的情形。
圖22是第七發(fā)明的其它實施例的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)涂改檢測程序的流程圖。在該實施例中，考慮用直方圖來表現(xiàn)數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的像素值的相關特性以及數(shù)字圖像數(shù)據(jù)獲取裝置的A/D轉換過程的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的像素值的相關特性。即，在該實施例中，如圖22所示，根據(jù)數(shù)字圖像數(shù)據(jù)涂改檢測程序，計算機首先，抽出應該檢測出涂改的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的像素值相關的直方圖(圖22的步驟S10)。接著，計算機與數(shù)字圖像數(shù)據(jù)獲取裝置的A/D轉換過程中的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的像素值相關的固有直方圖進行比較，在相對于固有的直方圖取連續(xù)值，而抽出的直方圖取不連續(xù)值時，則檢測出由數(shù)字圖像數(shù)據(jù)獲取裝置獲取的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的涂改(圖22的步驟S11)。
該實施例，對于檢測數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的灰度變換處理的涂改特別有效。
作為具體的例子，對將本發(fā)明的數(shù)字數(shù)據(jù)涂改檢測程序裝入計算機，且適用于實際上由數(shù)碼相機攝影的數(shù)字圖像的情況。圖23(A)，表示的是由數(shù)碼相機進行攝影，沒有涂改的數(shù)字圖像的一例，圖24(A)，表示的是對圖23(A)的數(shù)字圖像進行灰度變換處理的涂改的圖像。而且，圖23(B)表示圖24(A)的數(shù)字圖像的像素值相關的直方圖。在圖23(B)以及圖24(B)中，圖形的橫軸表示像素的灰度值，而縱軸表示度數(shù)。
如圖23(B)所示，數(shù)字圖像獲取裝置的A/D轉換過程的圖像數(shù)據(jù)的像素值相關的固有直方圖，取連續(xù)的值。另一方面，如果對由數(shù)字圖像獲取裝置獲取的圖像數(shù)據(jù)進行涂改，則該圖像數(shù)據(jù)的像素值相關的直方圖，如圖24(B)所示，取不連續(xù)的值。這樣，當直方圖取不連續(xù)的值時，就可以作為涂改過該數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的圖像而被檢測出來。
在該例中，是對灰色標度的數(shù)字圖像進行考察，但是也可以對RGB的數(shù)字圖像，通過對每個R、G、B的各信道取其直方圖，而與灰色標度的圖像的情況一樣，檢測出圖像的涂改。
圖25是第七發(fā)明的又一個其它實施例的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)涂改檢測程序的流程圖。在該例中，將應該涂改的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)中的等分小塊的每個像素值的排列圖案作為數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的像素值相關的特性來考慮，并與數(shù)字圖像獲取裝置的固有特性進行比較。即，在該實施例中，如圖25所示，根據(jù)本發(fā)明的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)涂改檢測程序，計算機首先，將應該檢測涂改的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)至少等分成兩個或其以上的小塊，并抽出每個小塊像素值的排列圖案(圖25的步驟S20)。接著，計算機與小塊的像素值的排列圖案之間一致的概率極低的、數(shù)字圖像獲取裝置的A/D轉換過程的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的像素值相關的一個特性進行比較，在步驟S20中抽出的小塊的像素值的排列圖案之間一致時，檢測出數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的涂改(圖25的步驟S21)。
該實施例，對于標記處理的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的涂改的檢測特別有效。
作為具體的例子，對將本發(fā)明的數(shù)字數(shù)據(jù)涂改檢測程序裝入計算機，且適用于實際上由數(shù)碼相機攝影的數(shù)字圖像的情況進行說明。圖26(A)是表示由數(shù)碼相機攝影的、沒有涂改的數(shù)字圖像，圖16(B)表示對圖16(A)的圖像進行標記處理的涂改的圖像。利用標記處理，在圖26(B)的圖像中，在由3像素×3像素構成的圖像部分2(對應圖26(A)的圖像P2)上拷貝由3像素×3像素構成的圖像部分1并進行粘貼，同樣地，在由3像素×3像素構成的圖像部分4(對應圖26(A)的圖像P3)上拷貝由3像素×3像素構成的圖像部分3并進行粘貼。
圖27(A)～(D)，分別表示的是將該數(shù)字圖像等分成3像素×3像素的小塊并抽出小塊的像素值的排列圖案時的圖像部分1～4的像素值的排列圖案。由圖27可以看出，圖像部分1(圖27(A))以及圖像部分2(圖27(B))的像素值的排列圖案一致，且圖像部分3(圖27(C))以及圖像部分4(圖27(D))的像素值的排列圖案一致。由此，在圖像部分1以及圖像部分2之間，圖像部分3以及圖像部分4之間，進行了標記處理，于是可以檢測出數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的涂改。
在該例中，考察的是灰色標度的數(shù)字圖像，但是也可以對RGB的數(shù)字圖像，通過抽出每個小塊的R、G、B的各信道的像素值的排列圖案，而與灰色標度的圖像的情況一樣，檢測出圖像的涂改。
圖28是第七發(fā)明的又一實施例的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)涂改檢測程序的流程圖。在該實施例中，可以適用于具備CCD的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)獲取裝置，例如數(shù)碼相機或者圖像掃描器。如圖28所示，根據(jù)本發(fā)明的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)涂改檢測程序，計算機首先，抽出由包含A/D轉換器的數(shù)字圖像獲取裝置獲取的、應該檢測出有無涂改的數(shù)字圖像的每個像素的像素值(圖28的步驟S30)。
接著，計算機利用基于數(shù)字圖像數(shù)據(jù)獲取裝置的CCD矩陣排列的插補計算，從在步驟S30中抽出的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的每個像素的像素值，計算出數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的像素的預測像素值，在步驟S30中抽出的每個像素的像素值，與相應的預測像素值不一致時，檢測出數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的涂改(圖28的步驟S31)。下面，對步驟31進行更詳細的說明。
具備CCD的數(shù)碼相機或者具備CCD的圖像掃描器等，通常如圖29所示，具備CCD矩陣，其由分別具備R(紅)、G(綠)、B(藍)的濾光器的CCD元件100～102以一定的圖案排列而構成。另外，CCD矩陣的各CCD元件100～102相當于數(shù)字圖像的各像素，但是，如果僅僅如此，則由于各像素只能具有R、G、B之中的一個信道的像素值(比如，對應于具備R濾光器的CCD元件的像素只具有R的值)，不能讀取適當?shù)臄?shù)字圖像。因此，通過插補計算，從其周圍的相同信道的像素值計算出每個CCD元件中不存在信道的像素值(比如，對于對應具備R濾光器的CCD元件的像素，算出G以及B)。插補計算的方法有若干種，但是在本例中，如果采用取平均的方法，則插補計算如下所示地進行。
比如，對圖29所示的CCD矩陣中、由4×4個CCD元件構成的部分200進行插補計算，則部分200的各CCD元件，檢測出圖30(A)所示的像素值。另外，圖30(B)是表示為了對部分200的各CCD元件進行說明而附加的編號的一覽表。
利用插補計算，如下記所示地求出對應圖30(B)的CCD元件6、7、10、11的各像素的像素值。
(1)對應于CCD元件6的像素R的值是對CCD元件1、3、9、11的R值進行平均后求出。
即，R＝(0+0+0+255)/4＝63.75G的值是對像素2、5、7、10的G值進行平均后求出。
即，G＝(0+0+255+255)/4＝127.5B的值原樣不動，B＝0(2)對應于CCD元件7的像素R的值是對CCD元件3、11的R值的平均后求出。
即，R＝(0+255)/2＝127.5G的值原樣不動，G＝0B的值是對像素6、8的B值進行平均后求出。
即，B＝(0+255)/2＝127.5(3)對應于CCD元件10的像素R的值是對CCD元件9、11的R值進行平均后求出。
即，R＝(0+255)/2＝127.5G的值原樣不動，G＝0B的值是對像素6、14的B值進行平均后求出。
即，B＝(0+255)/2＝127.5(4)對應于CCD元件11的像素R的值原樣不動，R＝0G的值是對CCD元件7、10、12、15的G值進行平均后求出。
即，G＝(255+255+0+0)/4＝127.5
B的值是對像素6、8、14、16的B值進行平均后求出。
即，B＝(0+255+255+0)/4＝127.5如圖31(A)所示，對構成部分200的所有的CCD元件進行以上的插補計算，從而求出對應于數(shù)字圖像的各像素的像素值。
此時，由于具備CCD元件的濾光器相關的像素值，通過插補計算而被變更，因此只要預先知道CCD矩陣的排列以及插補計算的算法，通過由數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的像素值的計算，就可以算出該數(shù)字圖像數(shù)據(jù)本來應該具有的像素值(預測像素值)。另外，如果沒有對數(shù)字圖像數(shù)據(jù)進行過涂改，則數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的原來的像素值與預測像素值當然是一致的。所以，當原來的像素值與預測像素值不一致時，檢測出圖像數(shù)據(jù)的涂改。
該實施例，對于檢測由周知的各種各樣的涂改方法而涂改的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的涂改是有效的。
作為具體的例子，對將本發(fā)明的數(shù)字數(shù)據(jù)涂改檢測程序裝入計算機，且適用于實際上由數(shù)碼相機攝影的數(shù)字圖像的情況進行說明。
數(shù)碼相機具備圖29所示的CCD矩陣。圖31(B)是表示從對圖31(A)的圖像進行高斯模糊處理而涂改的圖像中抽出的像素值的圖。圖32(A)是表示設想從圖31(B)的像素值檢測出對應于CCD元件的像素值的圖。圖32(B)是表示從圖32(A)的像素值算出的預測像素值的圖。如果圖31(B)的像素值與圖31(B)的預測像素值不一致，就可以檢測出數(shù)字圖像的涂改。
圖33是表示第八發(fā)明的一實施例的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)涂改檢測裝置的概要構成的框圖。本發(fā)明的數(shù)字圖像涂改檢測裝置由可執(zhí)行程序的計算機構成，包括抽出由包含模擬/數(shù)字轉換器(A/D轉換器)的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)獲取裝置獲取的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的像素值相關的特性的圖像數(shù)據(jù)特性抽出部70；和將圖像數(shù)據(jù)特性抽出部70抽出的特性，與數(shù)字圖像數(shù)據(jù)獲取裝置的A/D轉換過程的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的像素值相關的固有特性進行比較，并根據(jù)比較的結果，檢測出圖像數(shù)據(jù)的涂改的圖像數(shù)據(jù)涂改檢測部71。
在第八發(fā)明的其它實施例中，圖像數(shù)據(jù)特性抽出部70，抽出數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的像素值相關的直方圖，圖像數(shù)據(jù)涂改檢測部71將由圖像數(shù)據(jù)特性抽出部70抽出的直方圖與數(shù)字圖像數(shù)據(jù)獲取裝置的A/D轉換過程的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的像素值相關的固有的直方圖進行比較，在相對于固有的直方圖取連續(xù)的值，而由圖像數(shù)據(jù)特性抽出部70抽出的直方圖取不連續(xù)的值時，檢測出由所述數(shù)字圖像數(shù)據(jù)獲取裝置獲取的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的涂改。
在第八發(fā)明的又一其它實施例中，圖像數(shù)據(jù)特性抽出部70，將數(shù)字圖像數(shù)據(jù)至少等分成兩個或其以上的小塊，并抽出每個小塊的像素值的排列圖案；圖像數(shù)據(jù)涂改檢測部71，與小塊的像素排列圖案之間一致的概率極低的固有特性進行比較，在圖像數(shù)據(jù)特性抽出部70中抽出的小塊的像素值的排列圖案之間一致時，檢測數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的涂改。
第八發(fā)明的又一其它實施例，適用于檢測由具備數(shù)碼相機或圖像掃描器等CCD的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)獲取裝置獲取的數(shù)字圖像的涂改。在該實施例中，圖像數(shù)據(jù)特性抽出部70抽出數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的每個像素的像素值；圖像數(shù)據(jù)涂改檢測部71，利用基于數(shù)字圖像數(shù)據(jù)獲取裝置的CCD矩陣排列的插補計算，從圖像數(shù)據(jù)特性抽出部70抽出的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的每個像素的像素值，算出數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的每個像素的預測像素值，并且在由圖像數(shù)據(jù)特性抽出部70抽出的每個像素的像素值與相應的預測像素值不一致時，檢測數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的涂改。
圖34是第九發(fā)明的一實施例的數(shù)字數(shù)據(jù)圖像涂改檢測程序的流程圖。如圖34所示，根據(jù)本發(fā)明的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)涂改檢測程序，計算機根據(jù)由數(shù)字圖像數(shù)據(jù)獲取裝置獲取的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)，檢測出與圖像中的焦點吻合的區(qū)域，在判斷為檢測出的區(qū)域存在兩個或其以上，且互相離開一定的距離或其以上時，檢測所述數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的涂改(圖34的步驟S1)。
該實施例對于檢測由圖像合成處理的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的涂改特別有效。
作為具體的例子，對將本發(fā)明的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)涂改檢測程序裝入計算機，且適用于實際上由數(shù)碼相機攝影的數(shù)字圖像的情況進行說明。圖35是表示由數(shù)碼相機攝影后沒有經過涂改的數(shù)字圖像的圖。圖36是表示抽出與圖35所示的圖像中的焦點吻合的區(qū)域P4的16像素×16像素，并進行FFT處理(高速付立葉變換)，應用HPF(高通濾波器)而得到的頻率特性的圖形，圖37是表示抽出與構成圖35所示的圖像中的背景部分的焦點不吻合的區(qū)域P5的16像素×16像素，并進行與區(qū)域P4同樣的處理而得到的頻率特性的圖形。比較圖36以及圖37的圖形，可以看出與焦點吻合的區(qū)域的高頻區(qū)域的頻譜非常強。
圖38是表示在圖35所示的圖像上合成其它圖像的處理并進行過涂改的圖像的圖。圖39是表示抽出圖38所示的圖像中的合成的其它圖像區(qū)域P6的16像素×16像素，并進行與圖35的區(qū)域P4同樣的處理而得到的頻率特性的圖形。從圖39可以看出，區(qū)域P6的高頻區(qū)域的頻譜也非常強，并且與焦點吻合。所以，在圖38的圖像中，與焦點吻合的兩個區(qū)域(區(qū)域P4以及區(qū)域P6)相隔一定的距離而存在，該圖像是合成的圖像，即檢測出數(shù)字圖像的涂改。
圖40是表示第十發(fā)明的一實施例的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)涂改檢測裝置的概要構成的框圖。本發(fā)明的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)涂改檢測裝置由可執(zhí)行程序的計算機構成，如圖40所示，包括根據(jù)由數(shù)字圖像數(shù)據(jù)獲取裝置獲取的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)，檢測出與圖像中的焦點吻合的區(qū)域的對焦區(qū)域檢測部80；和在從由對焦區(qū)域檢測部80檢測出的區(qū)域的圖像中的位置中判斷存在多個該區(qū)域，并且離開一定的距離時，檢測數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的涂改之涂改檢測部81。
(工業(yè)上的可利用性)如上所述，根據(jù)本發(fā)明，由于通過利用數(shù)字數(shù)據(jù)獲取裝置具有的模擬/數(shù)字轉換過程所固有的特性，而檢測出數(shù)據(jù)有無涂改，因此在開放的系統(tǒng)中也可以確實地檢測出數(shù)據(jù)的涂改，而且，可以不需要預先埋入數(shù)據(jù)的裝置或者抽出埋入的數(shù)據(jù)的裝置，因此，本發(fā)明對解決伴隨今后的IT技術的發(fā)展的數(shù)字數(shù)據(jù)的涂改問題做出很大的貢獻。
權利要求
1.一種數(shù)字數(shù)據(jù)涂改檢測程序，其使計算機檢測出由包含光檢測器或聲檢測器以及模擬/數(shù)字轉換器的數(shù)字數(shù)據(jù)獲取裝置獲取的數(shù)字數(shù)據(jù)的涂改，其特征在于，使計算機執(zhí)行以下步驟(a)將所述數(shù)字數(shù)據(jù)至少分割成兩個小塊數(shù)據(jù)的步驟；(b)抽出所述數(shù)字數(shù)據(jù)獲取裝置上所述每個小塊數(shù)據(jù)所特有的噪音的步驟；(c)計算相鄰的所述小塊數(shù)據(jù)之間的所述噪音的相關值的步驟；和(d)將所述噪音的相關值比相對周圍的小塊數(shù)據(jù)而預先設定的程度低的小塊數(shù)據(jù)作為被涂改過的圖像檢測出來的步驟。
2.根據(jù)權利要求1所述的數(shù)字數(shù)據(jù)涂改檢測程序，其特征在于，所述步驟(b)，由將所述小塊數(shù)據(jù)分別變換成頻率區(qū)域，并且將每個所述小塊數(shù)據(jù)中的高頻成分作為所述數(shù)字數(shù)據(jù)獲取裝置所特有的噪音而抽出的步驟構成。
3.根據(jù)權利要求1所述的數(shù)字數(shù)據(jù)涂改檢測程序，其特征在于，所述步驟(b)，由將所述小塊數(shù)據(jù)分別變換成頻率區(qū)域，并且將每個所述小塊數(shù)據(jù)中的特定頻率成分作為所述數(shù)字數(shù)據(jù)獲取裝置中特有的噪音而抽出的步驟構成。
4.根據(jù)權利要求1～3中任一項所述的數(shù)字數(shù)據(jù)涂改檢測程序，其特征在于，所述步驟(c)，由對所述每個小塊數(shù)據(jù)計算所述噪音的累計值，取相鄰的所述小塊數(shù)據(jù)之間的所述噪音的累計值之差，并計算所述噪音的相關值的步驟構成。
5.一種數(shù)字數(shù)據(jù)涂改檢測裝置，其由可執(zhí)行程序的計算機檢測包含光檢測器或聲檢測器以及模擬/數(shù)字轉換器的數(shù)字數(shù)據(jù)獲取裝置所獲取的數(shù)字數(shù)據(jù)的涂改，其特征在于，具有將所述數(shù)字數(shù)據(jù)至少分割成兩個小塊數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分割部；抽出所述數(shù)字數(shù)據(jù)獲取裝置中每個所述小塊數(shù)據(jù)所特有的噪音之噪音抽出部；計算相鄰的所述小塊數(shù)據(jù)之間的所述噪音相關值，將所述噪音的相關值比相對周圍的小塊數(shù)據(jù)而預先設定的程度低的小塊數(shù)據(jù)作為被涂改的圖像而檢測出來的涂改檢測部。
6.根據(jù)權利要求5所述的數(shù)字數(shù)據(jù)涂改檢測裝置，其特征在于，所述噪音抽出部，將所述小塊數(shù)據(jù)分別變換成頻率區(qū)域，并且將每個所述小塊數(shù)據(jù)中的高頻成分作為所述數(shù)字數(shù)據(jù)獲取裝置中特有的噪音而抽出。
7.根據(jù)權利要求5所述的數(shù)字數(shù)據(jù)涂改檢測裝置，其特征在于，所述噪音抽出部，將所述小塊數(shù)據(jù)分別變換成頻率區(qū)域，并且將每個所述小塊數(shù)據(jù)中的特定頻率成分作為所述數(shù)字數(shù)據(jù)獲取裝置中特有的噪音而抽出。
8.根據(jù)權利要求5～7中任一項所述的數(shù)字數(shù)據(jù)涂改檢測裝置，其特征在于，所述數(shù)據(jù)分割部可以將所述小塊數(shù)據(jù)分割成任意的尺寸。
9.根據(jù)權利要求5～8中任一項所述的數(shù)字數(shù)據(jù)涂改檢測裝置，其特征在于，所述涂改檢測部，對所述每個小塊數(shù)據(jù)計算所述噪音的累計值，取相鄰的所述小塊數(shù)據(jù)之間的所述噪音的累計值之差，并計算所述噪音的相關值。
10.根據(jù)權利要求5～9中任一項所述的數(shù)字數(shù)據(jù)涂改檢測裝置，其特征在于，所述數(shù)據(jù)分割部可以在任意的位置分割所述小塊數(shù)據(jù)。
11.一種數(shù)字圖像數(shù)據(jù)涂改檢測程序，其使計算機檢測出由包含模擬/數(shù)字轉換器的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)獲取裝置獲取的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的涂改，其特征在于，使計算機執(zhí)行以下步驟(a)抽出所述數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的像素值的噪音的特性的步驟；和(b)將所述抽出的噪音的特性與所述數(shù)字圖像數(shù)據(jù)獲取裝置的模擬/數(shù)字轉換過程的固有的噪音特性進行比較，并根據(jù)比較的結果檢測出由所述數(shù)字圖像數(shù)據(jù)獲取裝置獲取的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的涂改的步驟。
12.一種數(shù)字圖像數(shù)據(jù)涂改檢測裝置，其由可執(zhí)行程序的計算機檢測出包含模擬/數(shù)字轉換器的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)獲取裝置獲取的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)涂改，其特征在于，備有抽出所述數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的像素值的噪音特性的圖像數(shù)據(jù)噪音特性抽出部；和將在所述圖像數(shù)據(jù)噪音特性抽出部中抽出的噪音特性與所述數(shù)字圖像數(shù)據(jù)獲取裝置的模擬/數(shù)字轉換過程的固有的噪音特性進行比較，并根據(jù)比較的結果檢測出由所述數(shù)字圖像數(shù)據(jù)獲取裝置獲取的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的涂改的圖像數(shù)據(jù)涂改檢測部。
13.一種數(shù)字圖像數(shù)據(jù)涂改檢測程序，其使計算機檢測出由包含模擬/數(shù)字轉換器的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)獲取裝置獲取的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的涂改，其特征在于，使計算機執(zhí)行以下步驟(a)抽出所述數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的像素值的噪音特性的步驟；和(b)將所述數(shù)字圖像數(shù)據(jù)至少分割成兩個小塊，并比較相鄰的小塊之間的所述噪音特性，在比較過的噪音特性之間出現(xiàn)奇異性時，檢測出由所述數(shù)字圖像數(shù)據(jù)獲取裝置獲取的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的涂改的步驟。
14.一種數(shù)字圖像數(shù)據(jù)涂改檢測裝置，其由可執(zhí)行程序的計算機檢測出包含模擬/數(shù)字轉換器的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)獲取裝置獲取的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)涂改，其特征在于，備有抽出所述數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的像素值的噪音特性的噪音特性抽出部；和將所述數(shù)字圖像數(shù)據(jù)至少分割成兩個小塊，并根據(jù)由所述噪音特性抽出部抽出的噪音特性，比較相鄰的小塊之間的所述噪音特性，在比較過的噪音特性之間出現(xiàn)奇異性時，檢測出由所述數(shù)字圖像數(shù)據(jù)獲取裝置獲取的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的涂改之涂改檢測部。
15.一種數(shù)字圖像數(shù)據(jù)涂改檢測程序，其使計算機檢測出由包含模擬/數(shù)字轉換器的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)獲取裝置獲取的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的涂改，其特征在于，使計算機執(zhí)行以下步驟(a)抽出所述數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的像素值相關的特性的步驟；(b)將所述抽出的特性與所述數(shù)字圖像數(shù)據(jù)獲取裝置的模擬/數(shù)字轉換過程的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的像素值相關的固有特性進行比較，并根據(jù)比較的結果檢測出由所述數(shù)字圖像數(shù)據(jù)獲取裝置獲取的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的涂改的步驟。
16.根據(jù)權利要求15所述的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)涂改檢測程序，其特征在于，所述步驟(a)由抽出所述獲取的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的像素值相關的直方圖的步驟構成，所述步驟(b)由將所述抽出的直方圖與所述數(shù)字圖像數(shù)據(jù)獲取裝置的模擬/數(shù)字轉換過程的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的像素值相關的固有直方圖進行比較，在相對于所述固有的直方圖取連續(xù)的值，而所述抽出的直方圖取不連續(xù)的值時，檢測出由所述數(shù)字圖像數(shù)據(jù)獲取裝置獲取的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的涂改的步驟構成。
17.根據(jù)權利要求15所述的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)涂改檢測程序，其特征在于，所述步驟(a)由將所述獲取的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)至少等分成兩塊或其以上的小塊，并抽出所述每個小塊的像素值的排列圖案的步驟構成，所述步驟(b)由與所述小塊的像素值的排列圖案之間的一致的概率極低的所述固有特性進行比較，并在所述步驟(a)中抽出的小塊的像素值的排列圖案之間一致時，檢測出所述數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的涂改的步驟構成。
18.根據(jù)權利要求15所述的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)涂改檢測程序，其特征在于，所述數(shù)字圖像數(shù)據(jù)獲取裝置由具備CCD的圖像獲取裝置構成，進而，所述步驟(a)由抽出所述獲取的數(shù)字圖像的每個像素的像素值的步驟構成，所述步驟(b)由利用基于所述數(shù)字圖像數(shù)據(jù)獲取裝置CCD矩陣的排列的插補計算，從在所述步驟(a)中抽出的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的每個像素的像素值，算出所述數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的每個像素的預測像素值，并在所述步驟(a)中抽出的每個像素的像素值與相應的預測像素值不一致時，檢測出所述數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的涂改的步驟構成。
19.一種數(shù)字圖像數(shù)據(jù)涂改檢測裝置，其由可執(zhí)行程序的計算機檢測包含模擬/數(shù)字轉換器的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)獲取裝置獲取的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的涂改，其特征在于，包括抽出所述數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的像素值的相關特性的圖像數(shù)據(jù)特性抽出部；和將由所述圖像數(shù)據(jù)特性抽出部抽出的特性與所述數(shù)字圖像數(shù)據(jù)獲取裝置的模擬/數(shù)字轉換過程的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的像素值相關的固有特性進行比較，并根據(jù)比較的結果檢測出由所述獲取數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的涂改的圖像數(shù)據(jù)涂改檢測部。
20.根據(jù)權利要求19所述的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)涂改檢測裝置，其特征在于，所述圖像數(shù)據(jù)特性抽出部，抽出所述獲取的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的像素值相關的直方圖，所述圖像數(shù)據(jù)涂改檢測部，將由所述圖像數(shù)據(jù)特性抽出部抽出的直方圖與所述數(shù)字圖像數(shù)據(jù)獲取裝置的模擬/數(shù)字轉換過程的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的像素值相關的固有直方圖進行比較，在相對于所述固有的直方圖取連續(xù)的值，而由所述圖像數(shù)據(jù)特性抽出部抽出的直方圖取不連續(xù)的值時，檢測出由所述數(shù)字圖像數(shù)據(jù)獲取裝置獲取的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的涂改。
21.根據(jù)權利要求19所述的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)涂改檢測裝置，其特征在于，所述圖像數(shù)據(jù)特性抽出部，將所述獲取的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)至少等分成兩個或其以上的小塊，并抽出所述每個小塊的排列圖案，所述圖像數(shù)據(jù)涂改檢測部，與所述小塊的像素值的排列圖案之間一致的概率極低的所述固有特性進行比較，在所述圖像數(shù)據(jù)特性抽出部中抽出的小塊的像素值的排列圖案之間一致時，檢測出所述數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的涂改。
22.根據(jù)權利要求19所述的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)涂改檢測裝置，其特征在于，所述數(shù)字圖像數(shù)據(jù)獲取裝置由具備CCD的圖像獲取裝置構成，進而，所述圖像數(shù)據(jù)特性抽出部，抽出所述獲取的數(shù)字圖像的每個像素的像素值，所述圖像數(shù)據(jù)涂改檢測部，利用基于所述數(shù)字圖像數(shù)據(jù)獲取裝置CCD矩陣的排列的插補計算，從在所述圖像數(shù)據(jù)特性抽出部中抽出的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的每個像素的像素值，算出所述數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的每個像素的預測像素值，并在由所述圖像數(shù)據(jù)特性抽出部抽出的每個像素的像素值與相應的預測像素值不一致時，檢測出所述數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的涂改。
23.一種數(shù)字圖像數(shù)據(jù)涂改檢測程序，其使計算機檢測出由數(shù)字圖像數(shù)據(jù)獲取裝置獲取的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的涂改，其特征在于，使計算機執(zhí)行根據(jù)所述數(shù)字圖像數(shù)據(jù)，檢測出與圖像中的焦點吻合的區(qū)域，并且在判斷為檢測出的區(qū)域有兩個或其以上，且互相離開一定的距離時，檢測出所述數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的涂改的步驟。
24.一種數(shù)字圖像數(shù)據(jù)涂改檢測裝置，其由可執(zhí)行程序的計算機檢測出由數(shù)字圖像數(shù)據(jù)獲取裝置獲取的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的涂改，其特征在于，包括根據(jù)所述數(shù)字圖像數(shù)據(jù)，檢測出與圖像中的焦點吻合的區(qū)域的對焦區(qū)域檢測部；和在從所述對焦區(qū)域檢測部檢測出的區(qū)域的所述圖像中的位置中，判斷存在多個所述區(qū)域，并且相互離開一定的距離時，檢測出數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的涂改之涂改檢測部。
全文摘要
本發(fā)明提供一種數(shù)字圖像數(shù)據(jù)涂改檢測程序及裝置。該程序使計算機執(zhí)行(a)將數(shù)字數(shù)據(jù)分割成多個小塊數(shù)據(jù)的步驟(S1)；(b)抽出數(shù)字數(shù)據(jù)獲取裝置上的每個小塊數(shù)據(jù)所特有的噪音的步驟(S2)；(c)計算相鄰的小塊數(shù)據(jù)之間的噪音的相關值的步驟(S3)；(d)將噪音的相關值比相對周圍的小塊數(shù)據(jù)而預先設定的程度低的小塊數(shù)據(jù)作為涂改的數(shù)據(jù)而檢測出來的步驟(S4)。
文檔編號H04N1/387GK1600019SQ02824049
公開日2005年3月23日 申請日期2002年12月3日 優(yōu)先權日2001年12月3日
發(fā)明者竹田直人, 谷口政通, 谷口邦雄, 山本清貴 申請人:株式會社扶桑精造, 株式會社內外恒通