抗压缩的照片图像分析与真实感图形识别

摘 要

近些年来数字图像取证在计算机安全领域有重要的影响，考虑到信息技术的特殊性，在图像信息处理阶段需要对图形进行分析，按照图像分析阶段对其进行综合评估。为了实现图像和真实感设计形式的指标要求，在落实阶段提出一种数字图形取证方式，在方法在抗压缩方面有良好的性能，能有效保证图像不变形。考虑到保护机制的具体要求，在图像处理阶段要按照直方图要求对图形进行识别，进而得到图像的真实特征。本次研究中对抗压缩照片图像形式为基础，对图像分析和真实感图像识别进行分析。

【关键词】抗压缩 照片图像 图形识别

考虑到媒体库的特殊要求，在信息处理过程中需要从图像分析角度入手，做好自然图像分析和摄取工作。不同类型图像集中反映了自然图像和非自然图像的生成过程，考虑到照片图像和计算机图形的变化，在计算机图形和图像分析阶段，要以识别算法为基础，做好图像取证工作。具有真实感的计算机图形是由计算机专业或者艺术家利用计算机图形软件制作的，图像内容是现实中不存在的虚拟场景，但同时和数码相机拍摄的照片一致。

1 图像变化

图像的稀疏变化是根据图像现有特征表示的，近些年来在对图像进行处理的阶段要应用多尺度集合分析模式。考虑到多尺度几何分析模式的特殊要求，要充分利用几何结构优势，通过局部分析模式对特征进行统一设定。

1.1 系统转化

以Tetrolet变换形式为基础，基于变换角度的特殊要求，在推广阶段需要对离散小波转变模式进行分析，根据水平差异、垂直和对角线等方向要求进行设定。图像分解过程中，不同几何结构存在差异，如果不及时对几何结构或者图像进行解析，则无法得出最优图像。Tetrolet变换形应用的是局部几何结构形式，适应力比较强，基于小波变化角度的特殊要求，为了得到有效的图像，要对图像信息进行处理，满足系统转化要求。考虑到不同级别设定形式的指标变化，可以将图像分成不同的模块，以4×4为例，在每一块中确定和图像块几何结构相适应的拼版，考虑到拼版的特殊性，要对正方形不同形状进行分析，保证相邻两个正方形能实现一边连接。对于不同覆盖体的特殊要求，在变化分析过程中，无论是低通还是高通滤波器，都要提前对像素进行分析，考虑到固定板块的属性变化，在固定板块分析阶段，可能会破坏局部几何结构，因此要采用自适应算法，对不同格式的拼版进行设定。通过不同类型自适应的方式，能得到稀疏的图像，在横断局面图像分析过程中，为了更好的展示图像边缘和纹理特征，要按照刻画要求进行落实。

1.2 图像颜色模型设定

颜色模型的设定对数字设定方式的落实有重要的作用，为了适应不同场合要求，要建立不同的颜色模型。以RGB颜色模型为基础，在坐标分析阶段，采用不同颜色亮度叠加方式进行应用，可以将其应用到显示器系统中，考虑到硬件角度以及视觉系统的感知特性，在颜色分量选择过程中具有比较强的相关性，如果两个颜色值相近，则需要对视觉系统色调进行评价。色调指的是光的颜色属性，所处光谱颜色位置、饱和度等都是颜色指标的重要反应，白光成分多少，明度也是多少。根据视觉感知特性和颜色模型变化，可以采用不同颜色分量对色彩图像进行展示。考虑到HSV颜色模型变化，可以采用颜色分量对其进行表示，包括：H、S和V等饱和度。H和S分量对应不同类型饱和度，同时V分量对应明度，可以以给定彩色图像为标准，对颜色值进行评估。

1.3 图像分析法

考虑到不同颜色模型的特殊要求，在色彩提取阶段，要对判断力进行分析。由于颜色理论分为不同标准，要对选择的颜色模型进行分析和比较。以Tetrolet变换形图像为标准，按照标准要求做好图像审视工作。

1.3.1 颜色模型选择

现实生活中拍摄的照片是真实世界场景投影到图像设备上的一种形式，照片图像成像质量对设备固有属性和成像条件等有一定的要求。由于整体上不会受到人为因素、拍摄条件以及曝光条件的影响，因此相机本身不能具有技术缺陷，要按照参数标准对其进行设定。由于真实场景中光照和对象之间存在复杂的物理交互作用，表现在物体的纹理和边缘差异等。利用计算机图形绘制技术或者仿真系统，能对建立的场景进行感知。根据图形描述的场景对图形进行审视，此外利用光照模型能计算出假想的纹理，最后采用数字图像的方式对其进行保存。由于高品质计算机生成图像，在模拟场景应用阶段，计算机限制采用的是简化操作形式，无法完整的完成模拟工作。

1.3.2 图像生成

照片图像和计算机图像属于不同的生成过程，考虑到图像来源的特殊性，在分析阶段要对场景和图像信息进行分析。人类可以凭借直觉观察图形设计差异，要对计算机虚拟场景进行分析，考虑到人类视觉感知特性以及颜色模型变化，对不同饱和度明度和颜色分量进行对比。在局部分析阶段，图像信息和计算机图形属于不同的统计特性，要最后选择出具有判断能力的特征，突出图像特点。

2 实验结果分析

通过实验评估的形式对不同颜色分量进行对比，考虑到性能指标的特殊要求，在识别能力和泛化能力以及抗压缩能力测定阶段，可以采用不同类型的分类器进行处理，实现图像分类，所有试验都需要在Matlab环境下进行。

2.1 图像库

在图像库信息处理阶段，针对PIM以及PRCG图像集的特殊性，在图像处理过程中要对个人相机拍摄的照片进行处理，考虑到分辨率的特殊要求，从不同规格入手，做好拍摄设备的属性评估工作。由于不同机型呈现原理是一致的，但是成像属性存在差异。考虑到图像集的成像指标变化，可以从现有图像集入手，做好网站评估工作。为了实现对图像库系统的评估工作，在颜色区间分析阶段，要对图像色调、饱和度和明度等进行评价。按照不同算法提取出Hoc特征。在不同颜色分量中，对提出照片图像的真实感和计算机现有识别系统进行性能分析。同时对于不同算法的抗压缩系统，要对泛化能力进行评估，最后通过实验评估，选择最优颜色分量。

2.2 识别性能分析

考虑到识别性能系统的属性要求，在图像和真实感图形分析阶段，要对不同颜色以及分量进行判断。具体应用阶段采用10次交叉验证的方式，采用1600幅图像对性能进行评估。其中30%作为测试系统，实验结束后选择10次平均值。此外结合照片图形和计算机图形等对色调分量进行分析。

2.3 抗压缩能力测定

图像压缩本身是比较常见的操作形式，经过压缩处理的图像，属于照片原样，经过压缩的计算机图形也还是计算机图形，考虑到算法的具体要求，要最大程度提升算法的可靠性，实现其合理化应用。根据不同样本训练分类系统的要求，对于不同性能的抗压缩系统，要对明度以及分量和色调等进行处理。

2.4 转换方式测定

在图像局部结构保护设定过程中，对不同类型的图像块有严格的属性要求，考虑到稀疏表示方式的具体要求，在特征分析阶段，要及时刻画出局部特征，按照统计学要求和属性落实。在刻画阶段要根据结构统计特征要求进行落实，针对局部几何结构统计特性要求，在现有识别系统处理基础上，要按照图像识别要求进行落实，以现有审核机制为基础，做好颜色选择工作。在色调明度比较阶段，对于饱和度指标和不同类型图像识别系统有不同的要求，因此在相对值计算过程中，需要对压缩过程进行处理，最大限度提升其稳定性。算法在明度和压缩程度要求方面有不同的作用，基于饱和度提取方式要求，要从饱和度的角度入手，对照片图形以及计算机图形系统进行分析，考虑到泛化本质要求必须对其进行合理化应用。针对海量的媒体照片处理要求，在检测过程中要对图像信息进行分析，考虑到照片图像以及真实感设计模式要求，要对固有特征进行分析，在取证领域对图像进行评价。

3 结束语

针对图像信息处理的特殊要求，在图像信息处理过程中考虑到图像几何信息的复杂性，要对图像信息进行分析，重视图像质量评价工作。根据几何结构特殊要求，在图像分析过程中，需要对质量系统、图像查询等领域进行分析，按照真实感图形识别机制要求进行落实。

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作者简介

王坤（1985-），男，四川省广元市人，硕士研究生学历。现为四川信息职业技术学院讲师，主要从事现代教育技术和计算机科学技术研究。

作者单位

四川信息职业技术学院 四川省广元市 628017