数字图像被动防伪鉴定是信息安全领域中的热点和难点研究课题之一。本课题在深入调研分析相关研究现状的基础上，研究了数字图像防伪鉴定关键技术并开发了相应原型系统。本课题的主要成果包括：1）针对篡改图像被动检测问题，提取了RLRN特征、灰度共生矩阵、高阶局部模式特征、二阶Markov转移概率矩阵特征、二维非因果拓扑结构特征、熵特征、多步马尔科夫特征等若干新的可区分篡改和非篡改图像的特征，研究了基于遗传算法的组合特征优化降维方法和基于关联向量机的新分类判决技术，并在此基础上，形成了面向彩色图像拼接检测的最优类色度通道设计方法、基于高阶局部模式的图像中值滤波盲检测方法、基于局部二值模式的图像拼接篡改盲检测方法、基于RLRN特征的色度空间图像拼接盲检测方法、基于图片DCT域共生矩阵的图像拼接盲检测方法、基于CCPM/二阶Markov转移概率矩阵/二阶CPM的图像拼接盲检测方法、基于熵/多步马尔科夫特征和遗传算法的图像拼接检测方法、基于非因果模型的图像拼接检测方法、基于新的转移概率表达形式的图像篡改检测方法、基于关联向量机的图片拼接检测方法、面向图像拼接检测的分布式架构、基于块内和块间相关的移位JPEG双压缩篡改盲检测方法、基于条件共生概率矩阵的移位JPEG双压缩篡改盲检测方法、基于小波变换的计算机生成图像与自然图像的检测方法、基于小波域的图像拼接盲检测算法等一组篡改图像被动检测方法；2）针对图像主动防伪鉴定问题，从数字水印等角度，提出了基于人类视觉特性压缩感知的灰度图像篡改检测方法、基于误差校正码的主动篡改检测方法等图像主动防伪鉴定方法；3）研发了数字图像被动防伪鉴定原型系统；4）基于上述研究成果，发表/录用学术论文33篇（SCI/EI分别收录8/28篇），申请国家技术发明专利3项并获发明专利授权9项，获国际学术会议论文奖和上海市科技进步一等奖各1项。本课题的相关研究成果可望对信息防伪鉴定、网络媒体内容安全等相关领域的研究起到促进作用，也可望在司法鉴定、网络内容安全管控等方面具有良好的应用前景。

数字图像被动防伪鉴定是近年来信息安全领域中的一个新兴并且难点研究课题。鉴于该方面的研究起步晚，且其所涉及的一些核心理论与技术尚未得到很好解决，目前这一方面的研究成果相对来说很少且性能上存在较大不足。该项目的研究目标是为数字图像被动防伪鉴定难题提出有效的解决方案并在此基础上实现相应原型系统，为此，项目在HSV/HSI、CIE-L*a*b*、YCbCr等彩色空间分析并分别给出可用于检测篡改图像的高/低阶统计特征，提出适合于上述特征有效组合的基于遗传算法等的多特征优化方法，提出面向数字图像防伪鉴定的基于关联向量机RVM的快速高效分类方法，构建较完善的彩色图像样本库并给出样本库完善程度的层次性评估方法。预期研究成果可望对信息防伪鉴定、网络媒体内容安全等相关领域的研究在理论上起到促进作用，也可望在司法鉴定、网络内容安全管控等方面具有良好的应用前景。

数字图像处理技术出现于20世纪60年代，经过几十年的发展，现已基本成熟完善。随着计算机技术的迅猛发展，数字图像处理技术在各个研究领域都得到推广。它的出现，为沥青混合料的研究提供了新的途径。本论文利用工业CT技术，并基于对二维数字图像统计特性的分析，对沥青混合料的体积组成进行了研究。 二维断层图像表达了某一截面的信息。但是，仅由二维断层图像人们很难建立起三维空间准确的立体形象和结构概念。为提高判别和仿真的准确性与科学性，需要建立混合料内部结构直观立体的效果，展现混合料的内部三维结构与形态。 应用工业CT对沥青混合料三维空间结构进行识别与分析，是沥青混合料研究领域的一大进步。使用德国YXLON公司生产的Compact-225型工业CT扫描了沥青混合料试件，采用机器配置的图像处理软件VGStudio MAX 2.0重建并分析了试件内部结构，测量了体积参数，并对沥青混合料内部的空隙分布特性做了初步研究。 直接开展沥青砂胶和集料颗粒三维特性研究还存在集料颗粒复原困难、图像重建和逆向工程等问题。而从理论上和技术上都说明，采用统计方法是能够从批量二维图像的分析中反映或计算出三维实体信息的，方法也容易实现。本项目以二维断层图像或连续截面图像为研究对象，运用概率和统计学理论，通过分析工业CT扫描获得的空隙断层图像，提出一种将三维体研究转换为二维截面研究的体视学方法；进一步以计算粗集料骨架间隙率VCAmix的过程为例，将这种方法加以推广；另外通过把集料假设为球形，采用体视学方程由二维截面上的级配推导了沥青混合料的三维体积级配。最后，采用数字图像处理技术结合体视学方法，通过分析一定数量截面中粗集料的分布状态计算出粗集料在三维体积中的分布状态，为均匀性的研究提供定量评价指标。 本项目研究所取得的成果为沥青混合料数字图像处理技术由二维向三维过渡奠定了基础。 2100433B

《数字图像预处理技术研究》是作者在多年进行图像去噪、图像增强、图像融合和图像复原等数字图像预处理研究的基础上撰写而成的，系统地论述和分析图像去噪、图像增强、图像融合和图像复原的基础理论与相关技术。《数字图像预处理技术研究》共分10章，主要阐述若干种数字图像去噪、增强、融合与复原预处理算法，即基于小波域旋转奇异值分解的图像去噪算法、基于小波域奇异值差值的图像去噪算法、基于分块旋转奇异值分解的图像去噪算法、基于人工鱼群与粒子群优化的图像增强算法、基于突变粒子群优化的图像增强算法、基于小波变换方向区域特征的图像融合算法、基于刃边函数和维纳滤波的模糊图像复原算法、基于分块奇异值的图像复原去噪算法等。