Экспертиза подлинности документов на основе компьютерных методов обработки информации

• Автор: Шарипов, Руслан Радикович
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2011
• Место защиты: Волгоград
• Количество страниц: 215 с. : ил.

Оглавление
Введение
Глава 1. Современные методы программного вмешательства в цифровые

изображения
1.1. Цифровая обработка сигналов
1.2. Распознавание текста
1.3. Применение Фурье и вейвлет-анализа в различных областях
обработки сигналов
1.4.ЕРЕС-компрессия и её отличительные особенности
1.5. Распознавание модифицированных цифровых изображений
1.6. Выводы
Глава 2. Методика выявления модифицированных изображений с помощью

веивлет-анализа
2.1. Обоснование необходимости разработки методики
2.1.1.Л>ЕО-компрессия и Л>ЕС-структура
2.1.2. Практическое использование Л5О-формата и явление 1РЕС-структуры
2.2. Выявление Л’ЕО-структуры и описание методики выявления
2.2.1. Структура вейвлет-разложения сигнала
2.2.2. Вейвлет-преобразования дискретных сигналов
2.2.3. Вейвлет-преобразования конечных сигналов
2.2.4. Вейвлет-преобразования двумерных сигналов
2.2.5. Преобразование Хаара и его оригинальная модификация
2.3. Алгоритм определения аутентичности изображения с помощью вейвлет-преобразования
2.4. Выводы
Глава 3. Разработка методики идентификации целостности цифровых
изображений с использованием Фурье-анализа

3.1. Обоснование необходимости разработки методики
3.2. Описание методики
3.3. Алгоритм определения аутентичности изображения с помощью
преобразования Фурье
3.4. Выводы
Глава 4. Методики определения подлинности изображения с помощью цветоанализа и особенностей программного пакета Photoshop
4.1. Обоснование необходимости разработки методики на основе цветоанализа и описание этой методики
4.2. Алгоритм определения аутентичности изображения с помощью

цветоанализа
4.3. Обоснование необходимости разработки методики на основе особенностей программного пакета Photoshop и описание этой

методики
4.4. Выводы
Основные результаты работы
Библиографический список
Приложение А. Работа с программой, реализующей разработанную методику выявления модифицированных изображений с помощью вейвлет-анализа. 120 Приложение В. Примеры выявления модифицированных изображений с
помощью вейвлет-анализа
Приложение С. Текст программы, реализующей разработанную методику выявления модифицированных изображений с помощью вейвлет-анализа. 157 Приложение D. Работа с программой, реализующей разработанную методику идентификации целостности цифровых изображений с помощью Фурье-

анализа
Приложение Е. Примеры выявления модифицированных изображений с
помощью Фурье-анализа

Приложение Б. Текст программы, реализующей разработанную методику выявления модифицированных изображений с помощью Фурье-анализа ..193 Приложение О. Работа с программой, реализующей разработанную методику
определения подлинности изображения с помощью цветоанализа
Приложение Н. Текст программы, реализующей разработанную методику
выявления модифицированных изображений с помощью цветоанализа
Приложение I. Свидетельства о государственной регистрации программ для ЭВМ и акты о внедрении

отражающих различные частоты (скорости изменения цвета) в изображении. На втором шаге значения матрицы амплитуд делятся на значения матрицы квантования, которая смещена так, чтобы отфильтровать амплитуды, незначительно влияющие на общий вид изображения. На третьем и последнем шаге квантованная матрица амплитуд сжимается с использованием алгоритма сжатия без потерь.
Алгоритм JPEG можно разделить на несколько этапов:
1. подготовка;
2. ДКП (дискретное косинусное преобразование);
3. квантование;
4. вторичное сжатие.
Оперирует алгоритм областями NxN, в которых яркость и цвет меняются сравнительно плавно. Вследствие этого, при разложении матрицы такой области в двойной ряд по косинусам значимыми оказываются только первые коэффициенты. Таким образом, сжатие в JPEG осуществляется за счет малости амплитуд высоких частот в реальных изображениях.
Поскольку в квантованной матрице отсутствует значительная доля высокочастотной информации, имеющейся в исходной матрице, первая часто сжимается до половины своего исходного размера или даже еще больше.
Реальные фотографические изображения часто совсем невозможно сжать с помощью методов сжатия без потерь, поэтому 50%-ное сжатие таких изображений методом JPEG следует признать достаточно хорошим. С другой стороны, применяя методы сжатия без потерь, можно сжимать некоторые изображения (использующие малый набор цветов) на 90%, но такие изображения плохо подходят для сжатия методом JPEG.
При сжатии методом JPEG потери информации происходят на втором шаге процесса. Чем больше значения в матрице квантования, тем больше отбрасывается информации из изображения и тем более плотно сжимается изображение. Более высокие значения квантования приводят к худшему качеству изображения. При формировании изображения JPEG пользователь