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图像取证技术及其相关问题研究 　　1.引言 　　由于数码图像的普及，以及图像处理和信息提取等技术的快速发展，使人们对图像本身有了更高的要求，并且图像在越来越多的司法或其它鉴定场合成为关键证物，如何在纷乱复杂的图像中去伪存真，提取更完备更正确信息成为了当前数字图像研究中的一个热点。图像取证正是在这个背景下应运而生。 　　2.图像取证技术的研究意义 　　自进入二十一世纪以来，随着个人电脑和其他数码设备的大规模普及，图像几乎成了人们每天都能接触到的东西，成为了人们生活中有意或无意都会留下的一个参照物，所以其中包含的巨量的信息是我们取之不尽用之不竭的资源。在司法或其它鉴定领域，只要我们能合理的利用图像直接或间接包含的信息，我们就能获取我们能够想了解的任何一个方面，所以，对图像取证技术的研究具有重大现实意义。只要拥有优越的图像取证方法，我??就能够从图像中看出端倪，进而获取方方面面我们可能用到的信息，为进一步的司法举证或者其他鉴定工作打下良好基础，同时在这个信息时代中借助高科技提供充足的线索，使鉴定人员能够事半功倍的还原现场，大幅度的提升判断速度和工作效率。 　　3.图像取证技术的分类 　　人们应用图像取证技术去解决问题的追求主要有以下五个方面： 　　一是原始证据图像品质达不到需求，需要对图像进行各种优化处理来对图像中的细节信息进行分辨，以便更加细致的对照。在现实生活中，我们经常会遇到数码设备由于光线、环境以及设备自身性能的问题而得到的不清晰的图像，导致图像中的关键目标无法进行分辨，这类图像亟需一种有效的优化方法来区分其中的关键目标，以便为司法或者其他鉴定工作服务； 　　二是图像资料数量巨大，人们需要更加智能的技术来对图像中感兴趣的信息进行快速检索。当前的软硬件条件下各式各样的图像信息数量庞大，尤其是各种监控设备的广泛应用使得图像数量规模变得更加令人叹为观止，有统计显示，对于一段时长6小时的监控录像，有时甚至需要使用其时长60%以上的工作时间才能完成取证工作，所以人们在这些纷繁复杂的图像信息中寻觅自己关注的特定信息步履维艰，非常需要一种有效的针对图像内容的检索方法来快速的识别自己感兴趣的图像； 　　三是随着各种图像处理技术的发展和图像处理工具大规模应用，图像变得越来越容易被篡改和伪造，网络上的PS风气日益流行，并且这种修改是肉眼无法觉察的，使得我们在这些真假难辨的图像面前如坠云雾，更有甚者，一些图片伪造者别有用心，希望借其“作品”扰乱视听，歪曲事实，如大名鼎鼎的“华南虎”事件，这类问题造成诸多方面的负面影响，导致政府公信力或者公众判断力下降，破坏社会的安定团结，造成许多恶劣后果。另外许多拥有严格版权的图像也有被侵权之忧，人们需要一种有效的区分图片真伪和来源的方法； 　　四是图像资料中隐含的间接信息的提取，比如图像中物体的速度或者景深等三维信息，这些都是图像所能提供的间接信息，我们可以根据图像的成像原理，来对其间接信息进行分析和提取，检测图像中目标的位置或速度，来实现一些极具现实意义的应用，比如汽车超速检测等； 　　五是在有足够的线索时将其他信息转换为图像信息，比如模拟画像和合成照片等参考物证，这些应用是另一个意义上的图像取证。 　　以上五个方面的应用是建立在当前的硬件应用环境之上的，可概括为增强取证、图像篡改检测、图像间接信息提取、图像内容智能检索、基于信息的图像构建五个方面，对图像取证技术的研究能够在目前这个环境下为人们提供充足的证据，以便对某一事物进行全方位的考察。 　　4.主要研究方法与现状 　　本文论述的图像取证问题范围涵盖图像，下面对这图像取证五个方面问题的研究方法与现状分别进行介绍。 　　4.1 图像增强 　　从信号图像出现开始，人们便致力于改善图像显示效果，最早的图像增强可追溯到1921年美国和欧洲进行海底电缆通信时，为了改善模拟信号图像的还原效果，研究人员将图像的灰度等级从5个增加到了15个，大大改善了图像复原的效果。到了20世纪60年代，第一台可以进行数字图像处理的计算机研制成功，人们开始用几何校正和灰度变换等方法进行图像增强，到了70年代初，研究者已经将图像增强技术应用到医学图像、地球遥感监测和天文学图像等领域，80年代之后，硬件的快速发展让人们有更充足的图像增强算法来进行选择，进入90年代之后，图像增强技术更广泛的应用到人们的生活和生产等领域，研究者们开始尝试将这些算法嵌入到数码设备中。 　　目前国内外关于图像增强方法主要有基于空域的方法、基于变换域的方法和基于机器学习或贝叶斯统计的方法等。其中基于空域的方法主要是从子图像乃至像素级别对图像进行直方图均衡[1—2]、线性对比度调整、反锐化掩膜、自适应优化[3]等处理，前两者主要对图像亮度对比度进行优化，后两者主要针对图像边缘细节进行优化。基于变换域的方法包括傅里