剪切圖像源相機識別方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種剪切圖像源相機識別方法，該方法按以下過程進行：圖像采集：針對不同的圖像采集設(shè)備，分別采集若干幅圖像，建立相機全分辨率圖像數(shù)據(jù)庫；建立相機參考SNP庫；剪切圖像源辨識：①提取待檢剪切圖像的傳感器噪聲模式（SNP）；②按光柵掃描方式逐次計算剪切圖像SNP與某臺相機對應(yīng)區(qū)域SNP間的相關(guān)性，并取最大值作為剪切圖像與該臺相機的相關(guān)性；③利用最大相關(guān)性分類器識別源相機。本發(fā)明的方法的核心是基于雙域多分辨率雙邊濾波的傳感器模式噪聲（SNP）提取技術(shù)，針對CMOS或CCD傳感器，該方法可以有效克服場景污跡特別是強邊緣對識別精度的影響，與最大相關(guān)系數(shù)分類器結(jié)合，能夠保證剪切圖像源相機識別的準確率。
【專利說明】剪切圖像源相機識別方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于信息安全領(lǐng)域中的被動媒體認證技術(shù)，尤其涉及一種剪切圖像源相機識別方法。
【背景技術(shù)】
[0002]數(shù)字圖像源辨識手段包括主動和被動兩種方式。主動辨識是指在原始圖像中人工嵌入認證水印或從成像設(shè)備中計算圖像hash等識別信息，由于成本和法律的原因多數(shù)消費類數(shù)碼相機無法使用這種方式認證，由此推動了被動式辨識技術(shù)的發(fā)展，即利用數(shù)字圖像內(nèi)在特征確定是哪一臺數(shù)碼相機采集了指定圖像。例如在對持有兒童色情圖像嫌疑人的起訴中，被動辨識技術(shù)能夠證明色情圖像是否由特定相機采集，而不是由計算機生成的。顯然，隨著數(shù)碼相機的普及，對特定數(shù)字圖像源的可靠、快速和低成本識別的需求也不斷增力口?，F(xiàn)有的識別相機源的方法都有明顯的限制和/或有限的可靠性。最簡單的方法是檢測圖像文件本身，如頭信息、JPEG量化矩陣等。然而，這些信息容易受到攻擊者的篡改，或者在圖像處理期間易于丟失。局部像素缺陷也曾用于識別特定的設(shè)備，然而，有些相機沒有像素缺陷，有些相機在圖像后處理期間已經(jīng)剔除了像素缺陷，而且不可能在每幅場景圖像中都能觀察到像素缺陷。由此希望能夠提取一種呈現(xiàn)于所有品牌和型號相機中的信號，且該信號是不容易毀壞的。特別是給定一組數(shù)碼相機，期望能夠識別是哪一臺相機采集了指定的圖像，或返回一個否定報告，即該圖像是由未知成像設(shè)備拍攝的。
[0003]每臺相機中都有獨特的固有傳感器模式噪聲(Sensor Pattern Noise,簡稱SNP),它起源于相機傳感器的非均勻性。對特定傳感器而言，這種非均勻性具有唯一性，因此允許經(jīng)由CMOS或CCD傳感器唯一識別相機。這種傳感器模式噪聲呈現(xiàn)在由數(shù)碼相機拍攝的每幅圖像中，即使對圖像進行處理，往往也難以把它從圖像細節(jié)中區(qū)分出來。因此，SNP的精確提取是提高相機識別率的關(guān)鍵。SNP的主要成分是光響應(yīng)非均勻性(PRNU)噪聲，對部分中低檔相機而言還包括固定模式噪聲(FPN)。SNP類似于高斯白噪聲，但其能量從低頻到高頻逐漸衰減，即能量主要集中在低頻部分。US7787030給出的SNP提取方法，忽略了低頻近似部分的SNP，只是在高頻段反復(fù)提取，通常會受到場景細節(jié)的高度污染，因此降低了圖像源辨識的精度。為了補償來自場景細節(jié)的影響，必須對全分辨率原始圖像(如Olympus C3030的2048 X 1536)進行分析，才能獲得可接受的識別率。但大多情形下有待辨識的圖像通常是剪切過的(如480X320、640X480等)，此時，US7787030所給出的方法誤識率很高，無法滿足圖像源辨識的實際需要。如何提高低分辨率剪切圖像的源辨識率是我們面臨的挑戰(zhàn)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明的目的在于提供一種剪切圖像源相機識別方法，旨在解決低分辨率剪切圖像的源相機識別問題。
[0005]本發(fā)明采用的技術(shù)方案是:
一種剪切圖像源相機識別方法，其特征在于，所述剪切圖像源相機識別方法按以下過程進行:
(O米集圖像
針對不同的圖像采集設(shè)備，分別采集若干幅圖像，建立相機全分辨率圖像數(shù)據(jù)庫；
(2)建立相機參考SNP庫
首先利用正交小波變換的去相關(guān)性在小波域?qū)姸葓D像進行分解；
然后依據(jù)不同變換系數(shù)和SNP頻域分布的特點，采用自適應(yīng)最小均方誤差濾波近似估計小波變換后高頻細節(jié)部分的傳感器噪聲模式，而在近似子帶則施加具有邊緣保護能力的雙邊濾波器，在邊緣保護的同時，有效去除低頻SNP ；
(3)剪切圖像源辨識
剪切圖像源辨識包括以下步驟:
①提取待檢剪切圖像的傳感器噪聲模式；
②按光柵掃描方式逐次計算剪切圖像SNP與某臺相機對應(yīng)區(qū)域SNP間的相關(guān)性，并取最大值作為剪切圖像與該臺相機的相關(guān)性；
③利用最大相關(guān)性分類器識別源相機。
[0006]所述剪切圖像源相機識別方法，其特征在于，所述建立相機參考SNP庫中由于SNP主要分布在低頻，因此在強度圖像轉(zhuǎn)換回空域后，再次利用空域雙邊濾波器；最終通過圖像強度分量濾波前后的殘差矩陣獲得源相機參考模式噪聲和待檢剪切圖像的傳感器模式噪聲，提取并計算源相機參考模式噪聲，建立相機參考SNP庫。
[0007]所述剪切圖像源相機識別方法，其特征在于，SNP提取是按以下方式進行的:
針對每幅全分辨率或待檢剪切強度圖像V(X)JgSV(X)由SNP圖像N(X)與無噪圖像
U(X)疊加構(gòu)成，X代表像素點的位置；首先利用正交小波變換的去相關(guān)性在小波域?qū)姸葓D像V(X)進行分解，則所獲高頻細節(jié)子帶變換系數(shù)V為U(X)和N(X)對應(yīng)的正交小波變換系數(shù)u和η的疊加，然后依據(jù)不同變換系數(shù)和SNP頻域分布的特點，采用自適應(yīng)最小均方誤差濾波近似估計小波變換后高頻細節(jié)部分的傳感器噪聲模式，而在近似子帶則施加具有邊緣保護能力的雙邊濾波器，在邊緣保護的同時，有效去除低頻SNP ;由于SNP主要分布在低頻，因此在強度圖像轉(zhuǎn)換回空域后，再次利用空域雙邊濾波器；最終通過圖像強度分量濾波前后的殘差矩陣獲得源相機參考模式噪聲SNPs和待檢剪切圖像的傳感器模式噪聲SNP，提取并計算源相機參考模式噪聲SNPs，建立相機參考SNP庫。
[0008]本發(fā)明的有益效果在于:
本發(fā)明提供的剪切圖像源相機識別方法，該方法的核心是基于雙域多分辨率雙邊濾波的傳感器模式噪聲(SNP)提取技術(shù)，針對CMOS或CCD傳感器，該方法可以有效克服場景污跡特別是強邊緣對識別精度的影響，與最大相關(guān)系數(shù)分類器結(jié)合，能夠保證剪切圖像源相機識別的準確率。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0009]圖1是本發(fā)明提供的剪切圖像源相機識別方法的流程圖。
[0010]圖2是本發(fā)明提供的剪切圖像源相機識別方法中SNP的提取流程。
【具體實施方式】[0011]為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點更加清楚明白，以下結(jié)合附圖及實施例，對本發(fā)明進行進一步詳細說明。應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。
[0012]圖1出示了本發(fā)明提供的剪切圖像源相機識別方法。為了便于說明，僅僅示出了與本發(fā)明相關(guān)的部分。
[0013]如圖1所示，剪切圖像源相機識別方法，該方法包含以下步驟:
㈠、圖像采集:利用CCD或CMOS成像設(shè)備，如Casio Z33/Z8 (JPEG，1600X 1200)、Panasonic LS80 (JPEG, 2048 X 1536),Fujif ilm FPz5 (JPEG，2304 X 1728)和 Olympus C765(TIFF，2288X 1712)等分別采集若干幅(100-300幅)一致性較好的圖像(如藍天等)，建立各臺相機全分辨率圖像數(shù)據(jù)庫。
[0014](二)、如圖2所不,相機參考模式噪聲(SNPs)庫的建立基于傳感器模式噪聲(SNP)提取技術(shù)；SNP圖像N(X)與無噪圖像U(X)疊加構(gòu)成原始強度圖像V(X)，X代表像素點的位置。
[0015]SNP提取是按以下方式進行的:
針對每幅全分辨率或待檢剪切強度圖像V(X)JgSV(X)由SNP圖像N(X)與無噪圖像U(X)疊加構(gòu)成，X代表像素點的位置。首先利用正交小波變換的去相關(guān)性在小波域?qū)姸葓D像V(X)進行分解，則所獲高頻細節(jié)子帶變換系數(shù)V為U(X)和N(X)對應(yīng)的正交小波變換系數(shù)u和η的疊加，然后依據(jù)不同變換系數(shù)和SNP頻域分布的特點，采用自適應(yīng)最小均方誤差濾波近似估計小波變換后高頻細節(jié)部分的傳感器噪聲模式，而在近似子帶則施加具有邊緣保護能力的雙邊濾波器，在邊緣保護的同時，有效去除低頻SNP ;由于SNP主要分布在低頻，因此在強度圖像轉(zhuǎn)換回空域后，再次利用空域雙邊濾波器；最終通過圖像強度分量濾波前后的殘差矩陣獲得源相機參考模式噪聲(SNPs)和待檢剪切圖像的傳感器模式噪聲(SNP)，提取并計算源相機參考模式噪聲(SNPs)，建立相機參考SNP庫。
[0016]㈢、剪切圖像源辨識方法:
①提取待檢剪切圖像的傳感器噪聲模式(SNP)；
②按光柵掃描方式逐次計算剪切圖像SNP與某臺相機對應(yīng)區(qū)域SNP間的相關(guān)性，并取最大值作為剪切圖像與該臺相機的相關(guān)性；
③利用最大相關(guān)性分類器識別源相機。
[0017]剪切圖像源相機識別方法，該方法的核心是基于雙域多分辨率雙邊濾波的傳感器模式噪聲(SNP)提取技術(shù)。針對CMOS或CCD傳感器，該方法可以有效克服場景污跡特別是強邊緣對識別精度的影響，與最大相關(guān)系數(shù)分類器結(jié)合，能夠保證剪切圖像源相機識別的準確率。
[0018]以上所述僅為本發(fā)明的較佳實施例而已，并不用以限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)所作的任何修改、等同替換和改進等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。
【權(quán)利要求】
1.一種剪切圖像源相機識別方法，其特征在于，所述剪切圖像源相機識別方法按以下過程進行: (1)米集圖像 針對不同的圖像采集設(shè)備，分別采集若干幅圖像，建立相機全分辨率圖像數(shù)據(jù)庫； (2)建立相機參考SNP庫 首先利用正交小波變換的去相關(guān)性在小波域?qū)姸葓D像進行分解； 然后依據(jù)不同變換系數(shù)和SNP頻域分布的特點，采用自適應(yīng)最小均方誤差濾波近似估計小波變換后高頻細節(jié)部分的傳感器噪聲模式，而在近似子帶則施加具有邊緣保護能力的雙邊濾波器，在邊緣保護的同時，有效去除低頻SNP ； (3)剪切圖像源辨識 剪切圖像源辨識包括以下步驟: ①提取待檢剪切圖像的傳感器噪聲模式； ②按光柵掃描方式逐次計算剪切圖像SNP與某臺相機對應(yīng)區(qū)域SNP間的相關(guān)性，并取最大值作為剪切圖像與該臺相機的相關(guān)性； ③利用最大相關(guān)性分類器識別源相機。
2.如權(quán)利要求1所述剪切圖像源相機識別方法，其特征在于，所述建立相機參考SNP庫中由于SNP主要分布在低頻，因此在強度圖像轉(zhuǎn)換回空域后，再次利用空域雙邊濾波器?’最終通過圖像強度分量濾波前后的殘差矩陣獲得源相機參考模式噪聲和待檢剪切圖像的傳感器模式噪聲，提取并計算 源相機參考模式噪聲，建立相機參考SNP庫。
3.如權(quán)利要求1所述剪切圖像源相機識別方法，其特征在于，SNP提取是按以下方式進行的: 針對每幅全分辨率或待檢剪切強度圖像V(X)JgSV(X)由SNP圖像N(X)與無噪圖像U(X)疊加構(gòu)成，X代表像素點的位置；首先利用正交小波變換的去相關(guān)性在小波域?qū)姸葓D像V(X)進行分解，則所獲高頻細節(jié)子帶變換系數(shù)V為U(X)和N(X)對應(yīng)的正交小波變換系數(shù)u和η的疊加，然后依據(jù)不同變換系數(shù)和SNP頻域分布的特點，采用自適應(yīng)最小均方誤差濾波近似估計小波變換后高頻細節(jié)部分的傳感器噪聲模式，而在近似子帶則施加具有邊緣保護能力的雙邊濾波器，在邊緣保護的同時，有效去除低頻SNP ;由于SNP主要分布在低頻，因此在強度圖像轉(zhuǎn)換回空域后，再次利用空域雙邊濾波器；最終通過圖像強度分量濾波前后的殘差矩陣獲得源相機參考模式噪聲SNPs和待檢剪切圖像的傳感器模式噪聲SNP，提取并計算源相機參考模式噪聲SNPs，建立相機參考SNP庫。
【文檔編號】G06T5/00GK103593645SQ201310473289
【公開日】2014年2月19日 申請日期:2013年10月11日 優(yōu)先權(quán)日:2013年10月11日
【發(fā)明者】郎文輝, 王庚中, 楊學(xué)志, 夏洋 申請人:合肥工業(yè)大學(xué)