基于马尔科夫特征的篡改图像检测方法是一种常用的图像篡改检测方法，该方法基于马尔科夫随机场模型，通过对图像的像素进行分析，提取出图像的局部特征，然后利用这些特征来检测图像是否被篡改 。
首先将图像分成若干个小块，然后对每个小块进行特征提取 。这些特征包括灰度直方图、梯度直方图、颜色直方图等 。接着，将这些特征组合成一个特征向量，用于表示该小块的特征 。然后，利用马尔科夫随机场模型对这些特征进行建模描述图像中像素之间的相互关系，从而检测出图像中的篡改区域 。但其极易受到图像噪声、压缩等因素的影响，容易产生误检测和漏检测，且对于复杂的篡改操作，如图像合成、图像融合等，检测效果较差 。
三、基于深度学习的图像篡改检测方法 3.1、基于编码和SVM模型的方法
基于编码和SVM模型的篡改图像检测方法是一种常用的图像篡改检测方法，其提取真实图像和伪造图像数据集对应的颜色通道特征，分别进行编码，编码是一种基于局部二进制模式（LBP）的特征提取方法，它可以提取图像的纹理特征，模型利用编码后的颜色通道特征训练SVM模型 。该方法的可以有效地检测出图像篡改，具有较高的准确率和鲁棒性 。但是需要对图像进行特征提取和特征选择，需要较高的计算复杂度和时间成本 。其步骤如下：
3.2、 基于局部异常特征检测的-Net方法
-Net方法由两个子网络组成，即创建统一特征表示的图像处理-跟踪特征提取器和直接定位伪造区域的局部异常检测网络(LADN)，从局部特征与其引用到伪造标签之间的差异中学习决策函数映射 。从技术上来说， 由两个子网络组成，如下所示：
图像处理轨迹特征提取器：用于图像处理分类任务的特征提取网络，对不同的处理类型敏感，并将补丁中的图像处理编码为固定维度的特征向量 。局部异常检测网络：异常检测网络将局部特征与局部区域平均的主导特征进行比较，其激活取决于局部特征偏离参考特征的程度，而不是局部特征的绝对值 。
是一种端到端图像伪造检测和定位解决方案，通过识别局部异常特征来检测伪造像素，因此不限于特定的伪造或篡改类型，具有简单、快速和高鲁棒性，但是其局限性在于不能准确检测多篡改对象图像 。
3.2、基于HRNet的编码器——解码器结构的图像真实性鉴别模型
在本届世界人工智能大会（WAIC 2023）上，合合信息技术人员提出了一种基于HRNet的编码器-解码器结构的图像真实性鉴别模型 。
这种网络结构在图像真实性鉴别中具有很大的优势，它能够更好地捕捉到图像中的细节信息 。在基于HRNet的编码器-解码器结构，编码器将输入图像转换为高维特征向量，提取深度特征信息，信息包括但不限于噪声、光线、频谱等，解码器将这些特征向量转换为掩码分析图， 从而捕捉到细粒度的视觉差异，达到高精度鉴别效果 。
四、图像篡改检测方法初体验
以下是一个使用实现的图像篡改检测代码，基本思路是使用卷积神经网络（CNN）来学习图像的特征，然后将提取的特征输入到分类器中来判断图像是否被篡改 。
文章插图
import torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimimport torchvision.transforms as transformsimport torchvision.datasets as datasetsfrom torch.utils.data import DataLoaderclass ImageForgeryDetector(nn.Module):def __init__(self):super(ImageForgeryDetector, self).__init__()self.conv1 = nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)self.conv3 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1)self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)self.fc1 = nn.Linear(128 * 8 * 8, 512)self.fc2 = nn.Linear(512, 2)self.relu = nn.ReLU()def forward(self, x):x = self.relu(self.conv1(x))x = self.pool(x)x = self.relu(self.conv2(x))x = self.pool(x)x = self.relu(self.conv3(x))x = self.pool(x)x = x.view(-1, 128 * 8 * 8)x = self.relu(self.fc1(x))x = self.fc2(x)return xdef train(model, train_loader, optimizer, criterion, device):model.train()running_loss = 0.0for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader):inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)optimizer.zero_grad()outputs = model(inputs)loss = criterion(outputs, labels)loss.backward()optimizer.step()running_loss += loss.item()return running_loss / len(train_loader)def test(model, test_loader, criterion, device):model.eval()correct = 0total = 0running_loss = 0.0with torch.no_grad():for i, (inputs, labels) in enumerate(test_loader):inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)outputs = model(inputs)loss = criterion(outputs, labels)running_loss += loss.item()_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)total += labels.size(0)correct += (predicted == labels).sum().item()accuracy = 100 * correct / totalreturn running_loss / len(test_loader), accuracydef main():# 设置超参数batch_size = 32learning_rate = 0.001num_epochs = 10# 加载数据集transform = transforms.Compose([transforms.Resize((32, 32)),transforms.ToTensor(),transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])train_dataset = datasets.ImageFolder(root='train', transform=transform)train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)test_dataset = datasets.ImageFolder(root='test', transform=transform)test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False)# 初始化模型和优化器device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')model = ImageForgeryDetector().to(device)optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)criterion = nn.CrossEntropyLoss()# 训练模型for epoch in range(num_epochs):train_loss = train(model, train_loader, optimizer, criterion, device)test_loss, test_accuracy = test(model, test_loader, criterion, device)print('Epoch [{}/{}], Train Loss: {:.4f}, Test Loss: {:.4f}, Test Accuracy: {:.2f}%'.format(epoch+1, num_epochs, train_loss, test_loss, test_accuracy))# 保存模型torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')
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