Unterscheidbarkeit von Transformationsparametern skalierter Digitalbilder

Datum

25.10.2011

Zeit

09:00 - 10:00

Sprecher

Stefan Pfennig

Zugehörigkeit

Institut für Systemarchitektur, Datenschutz und Datensicherheit

Sprache

de

Hauptthema

Informatik

Andere Themen

Informatik

Beschreibung

Die Analyse von Interpolationsartefakten in skalierten Bildern ist in der digitalen Bildforensik von zentraler Bedeutung. In zahlreichen Arbeiten wurde dabei auf periodische lineare Abhän-gigkeiten zwischen interpolierten Pixeln hingewiesen. Methoden zur Erkennung solcher Bear-beitungsartefakte beruhen meist auf Analysen im Frequenzraum, wobei die Existenz ausgepräg-ter Peaks im Spektrum eines Differenzsignals als Indiz für eine entsprechende Nachbearbeitung aufgefasst wird. Die Position dieser „Resampling-Peaks“ hängt dabei von den konkreten Para-metern der geometrischen Bildtransformation ab, lässt jedoch im Allgemeinen keine eindeutige Bestimmung der Transformationsparameter zu (Kirchner, 2008). Vielmehr können bestimmte Vergrößerungen und Verkleinerung zur gleichen Periodizität im interpolierten Signal führen. Da in forensischen Analysen eine möglichst genaue Kenntnis der Bearbeitungshistorie eines digitalen Bildes wünschenswert ist, widmet sich diese Arbeit der bisher in der Literatur nicht diskutierten Unterscheidung von vergrößerten und verkleinerten Bildern. Das Ziel ist die Ent-wicklung und praktische Untersuchung von Methoden, die, basierend auf typischen Interpolati-onsartefakten, eine solche Unterscheidung ermöglichen. Ansatzpunkte für entsprechende Ana-lysen liegen in der Schätzung von linearen Prädiktoren auf Zeilen- bzw. Spaltenbasis (Kirchner, 2010). Es ist zu untersuchen, inwieweit die geschätzten Koeffizienten Rückschlüsse auf die tatsächlichen Transformationsparameter zulassen und wie diese in einer forensischen Analyse ausgenutzt werden können. Da davon auszugehen ist, dass sich vergrößerte und verkleinerte Bilder aufgrund von Bandbegrenzung im Frequenzgang unterscheiden, können zusätzlich auch spektrale Charakteristiken zur Auswertung hinzugezogen werden.

Letztmalig verändert: 25.10.2011, 09:36:25