ブロック歪の周期性に着目した改ざん検出方法の検討 A study of forgery detection measure based on periodicity of blocking artifact コンピュータグラフィックス学講座 0312013082 鈴木拓哉 指導教員 : 亀田昌志 松田浩一 塚田義典 1. はじめに SNS 等の普及によりデジタル画像を扱う機 会が増えている．その一方で，デジタル画像 の編集が容易になったことから，改ざん画像 による虚偽の内容を含んだ画像が流通する事 例が増加している．そこで，近年，画像の改 ざん部分を検査する際の負担を軽減させるた めに，改ざん箇所の位置推定を行う研究が進 められている 1)2)．画像の改ざん検出を行う際 に，ブロック歪による高周波成分を利用した 手法がある 2)．文献 2)では画像を 8*8 画素の ブロック毎に分割した後，高周波成分の含有 量から改ざん箇所の推定を行っている．しか し，改ざん部分の可変性や判定基準の精度に 依存して，検出漏れや誤検出が発生してしま う場合がある．本研究では，音声の特徴抽出 に用いられるケプストラム解析によって，改 ざんによるブロック歪の周期性の変化に注目 した位置推定手法について検討する． 2. 先行研究とその問題点 先行研究で用いられた DCT 成分解析は， 改ざん画像における背景画像(図 1(a))と挿入 画像(図 1(b))のブロック歪の境界線が一致し ないこと(図 1(c))に着目している．画像を JPEG 圧縮した際，入力画像は離散コサイン 変換(DCT)によって 8*8 画素のブロック単位 毎に量子化されるため，8*8 画素毎の DCT 係 数から高周波成分を抽出し，ブロック毎で総 和を求める．全ブロックの総和の平均と比較 してブロックの総和が平均より大きいとき， 改ざん候補ブロック D1 とする．次に，画像 の左上の座標を(0,0)とした場合，非改ざん部 ブロックの左上座標は(8*m,8*n)(m,n は整数) になる．ブロック毎に座標を 64 通りにずら して高周波成分の総和を求め，最小値が (8*m,8*n)ではない場合，改ざん候補ブロック D2 とする．先行研究では D1，D2 の両方に 該当するブロックを改ざん候補ブロック D と している． (a) 背景画像 (b) 挿入画像 (c) 改ざん画像 図 1 改ざんによるブロック歪のズレ このとき，先行研究には以下のような問題 点がある．D1 は各ブロックとその平均を比 較することで高周波成分の値の相違を出して いたが，改ざん部分の大きさは可変的なもの であるため，大きければ検出漏れが生じ，小 さければ誤検出が増加してしまう．また，D2 はブロック毎に 64 通りの高周波成分と比較 を行い，1 つでも比較した値よりも大きいと 改ざん候補ブロックと判定されるため誤検出 が多発してしまう．図 2 は符号化レート Q20 の 2 枚の画像をコピー&ペーストした改ざん 画像(図 2(a))から検出された改ざん候補ブロ ック D1 と D2(図 2(b)(c))を表示している． (a)改ざん画像(左) (b)改ざん候補ブロック D1(中) (c)改ざん候補ブロック D2(右) 図 2 先行研究による検出結果 3. 提案手法 本研究では，ケプストラム解析を用いて改 ざん部の検出を行う手法を提案する．ケプス トラム解析は，信号に一次元フーリエ変換を 行い得られた対数振幅スペクトルに逆フーリ エ変換を行うことで，周期の違う信号を分離 するために利用されるが，JPEG 画像に適用 することでブロック境界毎に発生するブロッ ク歪を検出可能とした報告がある 3)． 本研究では，改ざん画像にケプストラム解 析を行うことにより，出力されるケプストラ ム係数のピーク値の周期性にどのような変化 が現れるのか，そして，与えられたケプスト ラム係数から改ざん部の位置推定が行えるの かを実験により明らかにする．さらに，先行 研究では改ざん部のブロック歪のズレから位 置推定を行っているが，合成した際に両者の 画像間でブロック歪のズレが生じなかった場 合，改ざん検出は困難なものになる．この特 性がケプストラム解析を行った場合でも当て はまるのかについても検証する． 文献 3)の手法では，水平，垂直方向のケプ ストラム係数に二乗平均を行った後にそれぞ れ 1 つの値にまとめ，この 2 つの走査線のデ ータ毎の和に平方根をかけることにより，は ずれ値の少ない走査線の総合ケプストラムを 求めているが，今回は全走査線の二乗平均を 求めると位置推定が困難になるため，16 走査 線毎に二乗平均を行い水平，垂直方向それぞ れの平方根を求めている． 4. 実験結果 図 2(a)と同内容の背景画像 LENNA，挿入 画像 parrots の 256*256 画素の画像を用いて 検証する．このとき，二枚の画像にはケプス トラム係数に与える影響を強調したいことか ら，JPEG における符号化レートは Q20 と高 い圧縮率を設定した． 図 3 水平，垂直それぞれのケプストラム係数 (グリッド周期 16) 図 3 は水平，垂直方向から改ざん部を含ん でいる部分と含んでいない走査線から出力さ れたケプストラム係数である．図 3 より，改 ざん部が含まれるケプストラム係数では細か い周期が発生しており，その影響で合成前の 周期で現れるピークを確認することが困難に なっていることがわかる．この現象は改ざん 部が含んだ全てのケプストラム係数で確認す ることができ，先行研究では検出できていな い部分でも検出されている． 次に，合成される位置の違いに対するケプ ストラム係数の推移について検証する． (a)原画像 (b)改ざん画像 (c)改ざん部を 4 画素ずらした画像 図 4 実験に使用した画像 この実験では，背景画像 LENNA(図 4(a))に 対し，ブロック歪のズレがないように挿入し た画像(図 4(b))から 1 画素ずつずらした改ざ ん画像 8 枚を用い，検証を行った．図 4(c)は 図 4(b)の挿入画像から 4 画素分下にずらした 画像である． 図 5 図 4 の各画像のケプストラム係数 図 5 は図 4 の各画像の改ざん部を含む走査 線から出力した垂直方向のケプストラム係数 である．図 5 を見ると，ブロック歪のズレが 生じていないケプストラム係数(図 5(a))とケ プストラム係数(図 5(b))は同じ位置にピーク 値が出ていることがわかる．それに対し，ブ ロック歪のズレが 4 画素分生じているケプス トラム係数(図 5(c))では，図 3 の実験結果と 同じように細かい周期が発生しており，図 5(a)と同じ位置のピーク値を確認することが 困難になっている．また，1 画素ずつずらし た画像群のケプストラム係数を比較すると， 図 4(b)から挿入画像がずれていく毎にピーク 値の周期性が失われ，元々発生していたピー ク値とは異なる値が大きくなっていき，図 4(c)より挿入画像が下にずれると一つ下のブ ロック歪に近づいていくため，ブロック歪の ズレによる細かい周期が弱まっていくことを 確認できた． 5. まとめ 本研究では，ケプストラム解析を用いるこ とで，ケプストラム係数のピーク値の周期性 の違いから画像の改ざん検出を行えることを 明らかにした．また，挿入位置の違いによる ケプストラム係数の変化を実験したことで改 ざん部のブロック歪のズレが発生していれば 検出できることがわかった． 参考文献 1）小林理弘，岡部隆弘，佐藤洋一，“ノイズ 特性にもとづく映像の改ざん検出，”MIRU 2008 論文集，IS4-24，July 2008． 2）田谷邦彦，竹田直人，宿院康昭，小林正， 尾崎吉明，川島成平，“DCT 成分解析等を用 いた JPEG 画像の総合的改ざん検出ツールの 開発，” 情報科学技術フォーラム講演論文 集，14(3)，pp.211-212，Aug.2015． 3）小田弘，川根優也，“2 成分画像モデルの ケプストラム情報の基本性質と変換符号化画 像用のブロック歪の測定への応用，” 電子情 報通信学会論文誌 A，Vol.J97-A，No.7， pp.492-502，July 2014.
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