The image series forgery detection algorithm based on the camera pattern noise analysis

В статье предлагается алгоритм обнаружения искажений на временной серии изображений, основанный на анализе структурного шума матрицы камеры. Характеристика распределения структурного шума камеры (в том числе шума, вызванного неоднородностью фотоотклика, PRNU) определяется путем извлечения шумовой составляющей изображений из серии неискаженных изображений. Для обнаружения искажений шумовая составляющая анализируемого изображения сравнивается со структурным шумом камеры. В рамках предложенного алгоритма исследуются различные алгоритмы выделения шума. Эффективность предлагаемого алгоритма исследуется в задаче обнаружения искажений типа 11дубликат11и задаче обнаружения вставок с других изображений, не включенных в cерию. In the paper, the image series forgery detection algorithm based on analysis of camera pattern noise is proposed. Distribution characteristics of the camera pattern noise are obtained by extracting the noise component of images from the non-tampered image series. A noise residual of a forgery image is compared with the camera pattern noise. We compare various noise filtering algorithms to choose the one that achieves the best performance of the proposed method. The proposed algorithm is tested both on examples of copy- move forgeries and forgery fragments which were inserted from an image not included into the image series.Исследование вьполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта №18-01-00748-а и поддержке Министерства науки и высшего образования РФ в рамках вьполнения работ но Государственному заданию ФНИЦ "Кристаллография и фотоника" РАН (соглашение №007-ГЗ/Ч3363/26)

Detecting forgery of image time series based on the anomalies detection

Основная статьяНастоящая работа посвящена разработке и исследованию алгоритма обнаружения преднамеренных искажений – фальсификаций – отдельного цифрового изображения в серии (временной последовательности) снимков одной сцены. Предлагаемый алгоритм состоит из трех этапов. На первом этапе оценивается ряд ошибок реконструкции фрагментов анализируемого снимка по соответствующим фрагментам «соседних» снимков. Полученные по всему снимку ошибки анализируются для оценки на втором этапе их вероятностного распределения. На заключительном этапе в качестве «подозрительных» фрагментов анализируемого кадра отбираются те, которые представляют собой аномалии – то есть в статистическом смысле маловероятны. Предлагаемый алгоритм, в отличие от ряда существующих, позволяет унифицированным образом проводить обнаружение таких атак, как дублирование фрагментов изображения, врезки фрагментов с «соседних» снимков, врезки фрагментов с изображения, не включенного в рассматриваемую серию и т.п. Представлены результаты исследования предлагаемого алгоритма по эффективности обнаружения некоторых атак. Increasing complexity of image forgery methods is an actual problem nowadays. This problem rises due to the expansion of elds that use digital images in their work. Image time series show the dynamics of the scene and allow it to be compared over time. This paper proposes a new algorithm for detecting forgeries of single digital image in an image time series described a scene. First part of paper provides description of proposed algorithm consisted of three stages. The aim of rst stage is getting a set of errors that were computed during reconstruction of analyzed image using other images of series. Errors distribution histograms is constructed and estimated on the second stage. On the third stage, anomaly types are determined and decision rule for each anomaly type is set up. Finally, fragments of the analyzed image that are anomalies are selected as ' suspicious'. Second part of paper contains investigation results of intra-image copy-move and inter-image copy-move detection using the proposed algorithm