一種通過(guò)相機(jī)噪聲實(shí)現(xiàn)鑒別照片真?zhèn)蔚姆椒跋到y(tǒng)的制作方法
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明涉及電子技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種通過(guò)相機(jī)噪聲實(shí)現(xiàn)鑒別照片真?zhèn)蔚姆椒跋到y(tǒng)，包括依次連接的照片分割模塊、照片噪聲信息提取模塊、噪聲信息比對(duì)與匹配模塊和顯示器；所述照片分割模塊將參考照片和測(cè)試照片劃分分塊的信息傳遞給所述照片噪聲信息提取模塊；所述照片噪聲信息提取模塊將分別提取的參考照片每個(gè)分塊和測(cè)試照片相應(yīng)位置分塊的光子響應(yīng)不均勻噪聲數(shù)據(jù)，傳給所述噪聲信息比對(duì)與匹配模塊；所述噪聲信息比對(duì)與匹配模塊將進(jìn)行相關(guān)系數(shù)計(jì)算和匹配的結(jié)果傳送給顯示器。采用該系統(tǒng)不僅能夠判斷某種型號(hào)的相機(jī)所拍攝的照片是否經(jīng)過(guò)偽造，還可以判斷經(jīng)過(guò)處理的具體部分，將傳統(tǒng)鑒偽方式進(jìn)行了細(xì)化，為由點(diǎn)到面地還原真圖提供了可能。
【專(zhuān)利說(shuō)明】
一種通過(guò)相機(jī)噪聲實(shí)現(xiàn)鑒別照片真?zhèn)蔚姆椒跋到y(tǒng)
技術(shù)領(lǐng)域
[0001]本發(fā)明涉及電子技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種通過(guò)相機(jī)噪聲實(shí)現(xiàn)鑒別照片真?zhèn)蔚姆椒跋到y(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002]在手機(jī)和相機(jī)的使用中，數(shù)字圖像無(wú)處不在，隨著數(shù)字圖像處理技術(shù)的不斷發(fā)展以及眾多圖像處理軟件的出現(xiàn)，任何普通用戶具備一定的軟件使用能力，都可以對(duì)數(shù)字照片進(jìn)行修改。當(dāng)一些修改不再保持圖像原本的真實(shí)性，開(kāi)始對(duì)社會(huì)造成威脅的時(shí)候，對(duì)這些篡改操作進(jìn)行有效檢測(cè)的方法變得越來(lái)越重要。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003]本發(fā)明的目的是為用戶提供一種通過(guò)相機(jī)噪聲辨識(shí)照片真?zhèn)蔚姆椒跋到y(tǒng)，不僅可以檢測(cè)某一相機(jī)所拍攝的照片是否經(jīng)過(guò)修改，且能夠確定照片被修改的區(qū)域。
[0004]為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案是:
一種通過(guò)相機(jī)噪聲實(shí)現(xiàn)鑒別照片真?zhèn)蔚姆椒ǎㄒ韵虏襟E:
51.使用參考照相設(shè)備拍攝照片作為參考照片，提取參考照片的光子響應(yīng)不均勻噪聲數(shù)據(jù)，作為設(shè)備指紋；
52.再提取測(cè)試照片的光子響應(yīng)不均勻噪聲數(shù)據(jù)，與設(shè)備指紋進(jìn)行比對(duì)，且與作為設(shè)備指紋的噪聲數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)系數(shù)的計(jì)算;并進(jìn)行匹配判斷，若匹配成功則表明測(cè)試照片出自參考照相設(shè)備，照片未曾修改；
53.將鑒別結(jié)果傳送至顯示器顯示。
[0005]優(yōu)選的，步驟S2中所述的相關(guān)系數(shù)是用以反映變量之間相關(guān)關(guān)系密切程度的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，是按積差方法計(jì)算，以?xún)勺兞颗c各自平均值的離差為基礎(chǔ)，通過(guò)兩個(gè)離差相乘來(lái)反映兩變量之間相關(guān)程度，利用相關(guān)峰值能量比計(jì)算相關(guān)度。
[0006]優(yōu)選的，步驟S2中所述匹配成功的判斷原理是:依據(jù)相關(guān)性檢測(cè)算法返回值，鑒別測(cè)試照片是否被修改過(guò)，在匹配判斷操作時(shí)，比較相關(guān)峰值能量比和閾值大小即可確定是否匹配;若相關(guān)系數(shù)大于閾值，則匹配成功。
[0007]進(jìn)一步優(yōu)選的，所述相關(guān)性檢測(cè)算法指將光子響應(yīng)不均勻噪聲作為設(shè)備指紋進(jìn)行像源鑒別的算法。
[0008]為實(shí)現(xiàn)上述通過(guò)相機(jī)噪聲實(shí)現(xiàn)鑒別照片真?zhèn)蔚姆椒ǎ捎靡韵录夹g(shù)方案:
一種通過(guò)相機(jī)噪聲實(shí)現(xiàn)鑒別照片真?zhèn)蔚南到y(tǒng)，包括依次連接的圖片噪聲信息提取模塊、噪聲信息比對(duì)與匹配模塊和顯示器;所述圖片噪聲信息提取模塊將提取參考照片和測(cè)試照片的光子響應(yīng)不均勻噪聲數(shù)據(jù)傳給所述噪聲信息比對(duì)與匹配模塊;所述噪聲信息比對(duì)與匹配模塊進(jìn)行相關(guān)系數(shù)計(jì)算和匹配，再傳送至顯示器。
[0009]為實(shí)現(xiàn)能夠確定照片被修改的區(qū)域，采用了以下技術(shù)方案:
一種通過(guò)相機(jī)噪聲實(shí)現(xiàn)鑒別照片區(qū)域真?zhèn)蔚姆椒ǎㄒ韵虏襟E: (1)使用參考照相設(shè)備拍攝照片，作為參考照片，將參考照片劃分成n*n的網(wǎng)格(η為正整數(shù))，η2個(gè)同樣大小的分塊，同時(shí)將測(cè)試照片也劃分成η*η的網(wǎng)格，η2個(gè)同樣大小的分塊；
(2)提取參考照片中η2個(gè)分塊中每一個(gè)分塊的光子響應(yīng)不均勻噪聲數(shù)據(jù)，將其作為噪聲模板；
(3 )提取測(cè)試照片中η2個(gè)分塊中每一個(gè)分塊的光子響應(yīng)不均勾噪聲數(shù)據(jù)，與噪聲模板對(duì)應(yīng)位置的每一個(gè)分塊逐個(gè)進(jìn)行比對(duì)，且與對(duì)應(yīng)位置作為噪聲模板的噪聲數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)系數(shù)的計(jì)算;逐一進(jìn)行匹配判斷，若匹配成功則鑒別測(cè)試照片該位置的分塊出自參考照相設(shè)備;
(4)鑒別結(jié)果傳送至顯示器顯示。
[0010]優(yōu)選的，步驟(3)中計(jì)算測(cè)試照片中η2個(gè)分塊中每一個(gè)分塊的光子響應(yīng)不均勻噪聲數(shù)據(jù)與對(duì)應(yīng)位置作為噪聲模板的噪聲數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)，所述相關(guān)系數(shù)是用以反映變量之間相關(guān)關(guān)系密切程度的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，是按積差方法計(jì)算，以?xún)勺兞颗c各自平均值的離差為基礎(chǔ)，通過(guò)兩個(gè)離差相乘來(lái)反映兩變量之間相關(guān)程度，利用相關(guān)峰值能量比計(jì)算相關(guān)度。
[0011]優(yōu)選的，步驟(3)中所述匹配成功的判定原理是:測(cè)試照片某一位置的分塊的光子響應(yīng)不均勻噪聲數(shù)據(jù)與噪聲模板上對(duì)應(yīng)位置的分塊的光子響應(yīng)不均勻噪聲數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，依據(jù)相關(guān)性檢測(cè)算法返回值，鑒別測(cè)試照片該位置的分塊是否偽造過(guò)，在匹配判斷操作時(shí)，比較相關(guān)峰值能量比和閾值大小即可確定是否匹配;若相關(guān)系數(shù)大于閾值，則匹配成功。
[0012]進(jìn)一步優(yōu)選的，所述相關(guān)性檢測(cè)算法指將光子響應(yīng)不均勻噪聲作為設(shè)備指紋進(jìn)行像源鑒別的算法。
[0013]為實(shí)現(xiàn)通過(guò)相機(jī)噪聲實(shí)現(xiàn)鑒別照片區(qū)域真?zhèn)蔚姆椒?，采用了以下技術(shù)方案:
一種通過(guò)相機(jī)噪聲實(shí)現(xiàn)鑒別照片區(qū)域真?zhèn)蔚南到y(tǒng)，包括依次連接的圖片分割模塊、圖片噪聲信息提取模塊、噪聲信息比對(duì)與匹配模塊和顯示器;所述圖片分割模塊將參考照片和測(cè)試照片劃分分塊的信息傳遞給所述圖片噪聲信息提取模塊;所述圖片噪聲信息提取模塊將分別提取的參考照片每個(gè)分塊和測(cè)試照片相應(yīng)位置分塊的光子響應(yīng)不均勻噪聲數(shù)據(jù)，傳給所述噪聲信息比對(duì)與匹配模塊;所述噪聲信息比對(duì)與匹配模塊將進(jìn)行相關(guān)系數(shù)計(jì)算和匹配的結(jié)果傳送給顯示器。
[0014]與傳統(tǒng)鑒別圖像真?zhèn)蔚姆椒ú煌?，光子響?yīng)不均勾噪聲(Photo Response Non-Uniformity Noise，以下稱(chēng)PRNU)是一種隨信號(hào)強(qiáng)度變化的乘性噪聲，它是由硅片的不均勻性和傳感器制造過(guò)程中的缺陷引起的，即使同一型號(hào)的相機(jī)產(chǎn)生的PRNU噪聲也會(huì)不相同。照片的PRNU噪聲和照片內(nèi)容無(wú)關(guān)，只由相機(jī)設(shè)備本身決定，因此我們可以利用PRNU噪聲鑒別相機(jī)照片真?zhèn)巍Ｍㄟ^(guò)提取測(cè)試照片和參考照片的PRNU噪聲，依據(jù)相關(guān)性檢測(cè)算法返回值，判定測(cè)試照片是否被偽造過(guò)，若相關(guān)峰值能量比(the Peak to Correlat1nEnergyrat1，下稱(chēng)PCE)值大于閾值則測(cè)試照片來(lái)自參考照相設(shè)備，即測(cè)試照片沒(méi)有偽造過(guò)，若PCE值小于閾值則測(cè)試照片被偽造過(guò)。其中相關(guān)性檢測(cè)算法是指將PRNU噪聲作為為設(shè)備指紋進(jìn)行像源鑒別的算法。
[0015]通過(guò)對(duì)照片分區(qū)域進(jìn)行PRNU噪聲的檢測(cè)與匹配計(jì)算，識(shí)別出測(cè)試照片被修改的區(qū)域，將反饋信息傳送至顯示器顯示出來(lái)。圖像處理技術(shù)以圖像塊效應(yīng)、失真以及統(tǒng)計(jì)特性等形式呈現(xiàn)，其視覺(jué)影響提供認(rèn)證線索。最終根據(jù)這些線索得出的設(shè)備分類(lèi)認(rèn)證確定產(chǎn)生圖像設(shè)備的模型或生產(chǎn)廠商。
[0016]本發(fā)明的有益效果是:與傳統(tǒng)鑒別圖像真?zhèn)蔚姆椒ú煌?，利用PRNU噪聲因不易消除而得以保留的特性，在照片上總存在殘留的固定噪聲，把它當(dāng)作照片的“身份證”，再提取相機(jī)的參考模式噪聲，與照片進(jìn)行比對(duì)，相比較傳統(tǒng)方法準(zhǔn)確率獲得很大提升。將圖像進(jìn)行分塊，對(duì)每個(gè)分塊進(jìn)行特征提取，進(jìn)行相似性分析和一致性檢測(cè)，同時(shí)定位篡改區(qū)域以及確定篡改手段。不僅能夠判斷某種型號(hào)的相機(jī)所拍攝的照片是否經(jīng)過(guò)偽造，還可以判斷經(jīng)過(guò)處理的具體部分，將傳統(tǒng)鑒偽方式進(jìn)行了細(xì)化，為由點(diǎn)到面地還原真圖提供了可能。
【附圖說(shuō)明】
[0017]圖1為本發(fā)明實(shí)施例1的系統(tǒng)方框圖；
圖2是本發(fā)明實(shí)施例2的系統(tǒng)方框圖；
圖3是本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例噪聲匹配原理圖。
【具體實(shí)施方式】
[0018]下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明的實(shí)施方式進(jìn)行詳細(xì)描述。
[0019]實(shí)施例1、檢驗(yàn)照片是否被偽造
PRNU是一種隨信號(hào)強(qiáng)度變化的乘性噪聲，它是由硅片的不均勻性和傳感器制造過(guò)程中的缺陷引起的，即使同一型號(hào)的相機(jī)產(chǎn)生的PRNU噪聲也會(huì)不相同。照片的PRNU噪聲和照片內(nèi)容無(wú)關(guān)，只由相機(jī)本身決定，因此我們可以利用PRNU噪聲鑒別相機(jī)照片真?zhèn)巍＠肞RNU噪聲因不易消除而得以保留的特性，在數(shù)碼照片上總存在殘留的固定噪聲，把它當(dāng)作照片的“身份證”，再提取相機(jī)的參考模式噪聲，與照片進(jìn)行比對(duì)，相比較傳統(tǒng)方法準(zhǔn)確率獲得很大提升。
[0020]具體實(shí)施例技術(shù)方案如下:一種通過(guò)相機(jī)噪聲實(shí)現(xiàn)鑒別照片真?zhèn)蔚姆椒ǎㄒ韵虏襟E:
51.使用參考照相設(shè)備拍攝照片作為參考照片，提取參考照片的光子響應(yīng)不均勻噪聲數(shù)據(jù)，作為設(shè)備指紋；
52.再提取測(cè)試照片的光子響應(yīng)不均勻噪聲數(shù)據(jù)，與設(shè)備指紋進(jìn)行比對(duì)，且與作為設(shè)備指紋的噪聲數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)系數(shù)的計(jì)算;并進(jìn)行匹配判斷，若匹配成功則表明測(cè)試照片出自參考照相設(shè)備，照片未曾修改；
53.將鑒別結(jié)果傳送至顯示器顯示。
[0021]步驟S2中所述的相關(guān)系數(shù)是用以反映變量之間相關(guān)關(guān)系密切程度的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，是按積差方法計(jì)算，以?xún)勺兞颗c各自平均值的離差為基礎(chǔ)，通過(guò)兩個(gè)離差相乘來(lái)反映兩變量之間相關(guān)程度，利用相關(guān)峰值能量比計(jì)算相關(guān)度。
[0022]步驟S2中所述匹配成功的判斷原理是:依據(jù)相關(guān)性檢測(cè)算法返回值，鑒別測(cè)試照片是否被修改過(guò)，在匹配判斷操作時(shí)，比較相關(guān)峰值能量比和閾值大小即可確定是否匹配；若相關(guān)系數(shù)大于閾值，則匹配成功。
[0023]所述相關(guān)性檢測(cè)算法指將光子響應(yīng)不均勻噪聲作為設(shè)備指紋進(jìn)行像源鑒別的算法。
[0024]以上鑒別照片真?zhèn)蔚姆椒ㄖ兴龅南嚓P(guān)系數(shù)用以反映變量之間相關(guān)關(guān)系密切程度的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，相關(guān)系數(shù)是按積差方法計(jì)算，以?xún)勺兞颗c各自平均值的離差為基礎(chǔ)，通過(guò)兩個(gè)離差相乘來(lái)反映兩變量之間相關(guān)程度;此處的相關(guān)系數(shù)反映了照片的光子響應(yīng)不均勻噪聲數(shù)據(jù)與鑒權(quán)密鑰噪聲數(shù)據(jù)之間的相關(guān)程度，即是否有關(guān)、有多大關(guān)系。
[0025]如圖1所示，用以上鑒別照片真?zhèn)蔚姆椒ㄅ袛嗾掌欠癖粋卧?，是通過(guò)以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的:
一種通過(guò)相機(jī)噪聲實(shí)現(xiàn)鑒別照片真?zhèn)蔚南到y(tǒng)，包括依次連接的圖片噪聲信息提取模塊
2、噪聲信息比對(duì)與匹配模塊I和顯示器3;所述圖片噪聲信息提取模塊2將提取參考照片和測(cè)試照片的光子響應(yīng)不均勻噪聲數(shù)據(jù)傳給所述噪聲信息比對(duì)與匹配模塊I;所述噪聲信息比對(duì)與匹配模塊I進(jìn)行相關(guān)系數(shù)計(jì)算和匹配，再傳送至顯示器3。
[0026]圖片噪聲信息提取模塊2用以提取參考照片的PRNU噪聲模板和測(cè)試照片PRNU噪聲。
[0027]噪聲信息比對(duì)與匹配模塊I用以依據(jù)相關(guān)性檢測(cè)算法返回值，判定照片是否被偽造過(guò)。若PCE大于閾值則照片來(lái)自參考相機(jī)，即照片沒(méi)有被偽造過(guò)，若PCE值小于閾值則照片被偽造過(guò)。其中相關(guān)性檢測(cè)算法是指將PRNU噪聲作為設(shè)備指紋進(jìn)行像源鑒別的算法。
[0028]如圖3所示，本實(shí)施例噪聲匹配原理圖，參考照相設(shè)備拍攝照片作為參考照片，圖片噪聲信息提取模塊獲取參考照片和待測(cè)照片的PRNU噪聲，通過(guò)噪聲信息比對(duì)與匹配模塊進(jìn)行相關(guān)系數(shù)計(jì)算，計(jì)算PCE，進(jìn)行匹配，大于閾值，匹配成功，小于閾值匹配不成功。
[0029]通過(guò)對(duì)照片分區(qū)域進(jìn)行PRNU噪聲的檢測(cè)與匹配計(jì)算，識(shí)別出照片被修改的區(qū)域，將反饋信息送入顯示器。
[0030]實(shí)施例2、判斷照片被偽造的區(qū)域
采用以下技術(shù)方案能夠判斷被偽造區(qū)域，一種通過(guò)相機(jī)噪聲實(shí)現(xiàn)鑒別照片區(qū)域真?zhèn)蔚姆椒?，包括以下步驟:
(1)使用參考照相設(shè)備拍攝照片，作為參考照片，將參考照片劃分成n*n的網(wǎng)格(η為正整數(shù))，η2個(gè)同樣大小的分塊，同時(shí)將測(cè)試照片也劃分成η*η的網(wǎng)格，η2個(gè)同樣大小的分塊；
(2)提取參考照片中η2個(gè)分塊中每一個(gè)分塊的光子響應(yīng)不均勻噪聲數(shù)據(jù)，將其作為噪聲模板；
(3 )提取測(cè)試照片中η2個(gè)分塊中每一個(gè)分塊的光子響應(yīng)不均勾噪聲數(shù)據(jù)，與噪聲模板對(duì)應(yīng)位置的每一個(gè)分塊逐個(gè)進(jìn)行比對(duì)，且與對(duì)應(yīng)位置作為噪聲模板的噪聲數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)系數(shù)的計(jì)算;逐一進(jìn)行匹配判斷，若匹配成功則鑒別測(cè)試照片該位置的分塊出自參考照相設(shè)備;
(4)鑒別結(jié)果傳送至顯示器顯示。
[0031]步驟(3)中計(jì)算測(cè)試照片中η2個(gè)分塊中每一個(gè)分塊的光子響應(yīng)不均勻噪聲數(shù)據(jù)與對(duì)應(yīng)位置作為噪聲模板的噪聲數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)，所述相關(guān)系數(shù)是用以反映變量之間相關(guān)關(guān)系密切程度的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，是按積差方法計(jì)算，以?xún)勺兞颗c各自平均值的離差為基礎(chǔ)，通過(guò)兩個(gè)離差相乘來(lái)反映兩變量之間相關(guān)程度，利用相關(guān)峰值能量比計(jì)算相關(guān)度。
[0032]步驟(3)中所述匹配成功的判定原理是:測(cè)試照片某一位置的分塊的光子響應(yīng)不均勻噪聲數(shù)據(jù)與噪聲模板上對(duì)應(yīng)位置的分塊的光子響應(yīng)不均勻噪聲數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，依據(jù)相關(guān)性檢測(cè)算法返回值，鑒別測(cè)試照片該位置的分塊是否偽造過(guò)，在匹配判斷操作時(shí)，比較相關(guān)峰值能量比和閾值大小即可確定是否匹配;若相關(guān)系數(shù)大于閾值，則匹配成功。
[0033]所述相關(guān)性檢測(cè)算法指將光子響應(yīng)不均勻噪聲作為設(shè)備指紋進(jìn)行像源鑒別的算法。
[0034]實(shí)施例2通過(guò)以下系統(tǒng)來(lái)實(shí)現(xiàn)判斷照片的哪個(gè)區(qū)域被偽造，如圖2所示，一種通過(guò)相機(jī)噪聲實(shí)現(xiàn)鑒別照片區(qū)域真?zhèn)蔚南到y(tǒng)，包括依次連接的圖片分割模塊3、圖片噪聲信息提取模塊2、噪聲信息比對(duì)與匹配模塊I和顯示器4;所述圖片分割模塊3將參考照片和測(cè)試照片劃分分塊的信息傳遞給所述圖片噪聲信息提取模塊2;所述圖片噪聲信息提取模塊2將分別提取的參考照片每個(gè)分塊和測(cè)試照片相應(yīng)位置分塊的光子響應(yīng)不均勻噪聲數(shù)據(jù)，傳給所述噪聲信息比對(duì)與匹配模塊I;所述噪聲信息比對(duì)與匹配模塊I將進(jìn)行相關(guān)系數(shù)計(jì)算和匹配的結(jié)果傳送給顯示器4。
[0035]圖片分割模塊3將參考相機(jī)所拍攝的參考照片分成η2個(gè)同樣大小的分塊，S卩n*n網(wǎng)格，同時(shí)將測(cè)試照片也分成η2個(gè)同樣大小的分塊。
[0036]圖片噪聲信息提取模塊2用以提取這η2個(gè)分塊中每一個(gè)分塊的PRNU噪聲值，將其作為噪聲模板。同時(shí)也將測(cè)試照片η2個(gè)分塊中每一個(gè)分塊的PRNU噪聲值提取出來(lái)。
[0037]噪聲信息比對(duì)與匹配模塊I用以計(jì)算噪聲模板與待測(cè)噪聲圖像的每一個(gè)分塊的相關(guān)系數(shù)和PCE值。第一個(gè)分塊的噪聲信息與第一個(gè)分塊的噪聲模板進(jìn)行計(jì)算，第η個(gè)分塊的噪聲信息與第η個(gè)分塊的噪聲模板進(jìn)行計(jì)算，即來(lái)自同一個(gè)位置的噪聲信息與噪聲模板進(jìn)行計(jì)算。
[0038]顯示器用以顯示照片被偽造部分的位置。
[0039]實(shí)施例2不僅能夠判斷某種型號(hào)的相機(jī)所拍攝的照片是否經(jīng)過(guò)偽造，而且還可以判斷出具體是哪一個(gè)分塊被偽造過(guò)。將傳統(tǒng)鑒偽方式進(jìn)行了細(xì)化，為由點(diǎn)到面地還原真圖提供了可能。
[0040]應(yīng)當(dāng)理解的是，本說(shuō)明書(shū)未詳細(xì)闡述的部分均屬于現(xiàn)有技術(shù)。
[0041]雖然以上結(jié)合附圖描述了本發(fā)明的【具體實(shí)施方式】，但是本領(lǐng)域普通技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解，這些僅是舉例說(shuō)明，可以對(duì)這些實(shí)施方式做出多種變形或修改，而不背離本發(fā)明的原理和實(shí)質(zhì)。本發(fā)明的范圍僅由所附權(quán)利要求書(shū)限定。
【主權(quán)項(xiàng)】
1.一種通過(guò)相機(jī)噪聲實(shí)現(xiàn)鑒別照片真?zhèn)蔚姆椒?，其特征在于，包括以下步驟: 51.使用參考照相設(shè)備拍攝照片作為參考照片，提取參考照片的光子響應(yīng)不均勻噪聲數(shù)據(jù)，作為設(shè)備指紋； 52.再提取測(cè)試照片的光子響應(yīng)不均勻噪聲數(shù)據(jù)，與設(shè)備指紋進(jìn)行比對(duì)，且與作為設(shè)備指紋的噪聲數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)系數(shù)的計(jì)算;并進(jìn)行匹配判斷，若匹配成功則表明測(cè)試照片出自參考照相設(shè)備，照片未曾修改； 53.將鑒別結(jié)果傳送至顯示器顯示。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的通過(guò)相機(jī)噪聲實(shí)現(xiàn)鑒別照片真?zhèn)蔚姆椒?，其特征在于，步驟S2中所述的相關(guān)系數(shù)是用以反映變量之間相關(guān)關(guān)系密切程度的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，是按積差方法計(jì)算，以?xún)勺兞颗c各自平均值的離差為基礎(chǔ)，通過(guò)兩個(gè)離差相乘來(lái)反映兩變量之間相關(guān)程度，利用相關(guān)峰值能量比計(jì)算相關(guān)度。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的通過(guò)相機(jī)噪聲實(shí)現(xiàn)識(shí)別照片真?zhèn)蔚姆椒?，其特征在于，步驟S2中所述匹配成功的判斷原理是:依據(jù)相關(guān)性檢測(cè)算法返回值，鑒別測(cè)試照片是否被修改過(guò)，在匹配判斷操作時(shí)，比較相關(guān)峰值能量比和閾值大小即可確定是否匹配;若相關(guān)系數(shù)大于閾值，則匹配成功。4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的通過(guò)相機(jī)噪聲實(shí)現(xiàn)鑒別照片真?zhèn)蔚姆椒ǎ涮卣髟谟?，所述相關(guān)性檢測(cè)算法指將光子響應(yīng)不均勻噪聲作為設(shè)備指紋進(jìn)行像源鑒別的算法。5.—種通過(guò)相機(jī)噪聲實(shí)現(xiàn)鑒別照片真?zhèn)蔚南到y(tǒng)，其特征在于:包括依次連接的圖片噪聲信息提取模塊、噪聲信息比對(duì)與匹配模塊和顯示器;所述圖片噪聲信息提取模塊將提取參考照片和測(cè)試照片的光子響應(yīng)不均勻噪聲數(shù)據(jù)傳給所述噪聲信息比對(duì)與匹配模塊;所述噪聲信息比對(duì)與匹配模塊進(jìn)行相關(guān)系數(shù)計(jì)算和匹配，再傳送至顯示器。6.—種通過(guò)相機(jī)噪聲實(shí)現(xiàn)鑒別照片區(qū)域真?zhèn)蔚姆椒?，其特征在于，包括以下步驟: (1)使用參考照相設(shè)備拍攝照片，作為參考照片，將參考照片劃分成n*n的網(wǎng)格(η為正整數(shù))，η2個(gè)同樣大小的分塊，同時(shí)將測(cè)試照片也劃分成η*η的網(wǎng)格，η2個(gè)同樣大小的分塊； (2)提取參考照片中η2個(gè)分塊中每一個(gè)分塊的光子響應(yīng)不均勻噪聲數(shù)據(jù)，將其作為噪聲模板； (3)提取測(cè)試照片中η2個(gè)分塊中每一個(gè)分塊的光子響應(yīng)不均勻噪聲數(shù)據(jù)，與噪聲模板對(duì)應(yīng)位置的每一個(gè)分塊逐個(gè)進(jìn)行比對(duì)，且與對(duì)應(yīng)位置作為噪聲模板的噪聲數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)系數(shù)的計(jì)算;逐一進(jìn)行匹配判斷，若匹配成功則鑒別測(cè)試照片該位置的分塊出自參考照相設(shè)備； (4)鑒別結(jié)果傳送至顯示器顯示。7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的通過(guò)相機(jī)噪聲實(shí)現(xiàn)鑒別照片區(qū)域真?zhèn)蔚姆椒?，其特征在于，步驟(3)中計(jì)算測(cè)試照片中η2個(gè)分塊中每一個(gè)分塊的光子響應(yīng)不均勻噪聲數(shù)據(jù)與對(duì)應(yīng)位置作為噪聲模板的噪聲數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)，所述相關(guān)系數(shù)是用以反映變量之間相關(guān)關(guān)系密切程度的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，是按積差方法計(jì)算，以?xún)勺兞颗c各自平均值的離差為基礎(chǔ)，通過(guò)兩個(gè)離差相乘來(lái)反映兩變量之間相關(guān)程度，利用相關(guān)峰值能量比計(jì)算相關(guān)度。8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的通過(guò)相機(jī)噪聲實(shí)現(xiàn)鑒別照片區(qū)域真?zhèn)蔚姆椒?，其特征在于，步驟(3)中所述匹配成功的判定原理是:測(cè)試照片某一位置的分塊的光子響應(yīng)不均勻噪聲數(shù)據(jù)與噪聲模板上對(duì)應(yīng)位置的分塊的光子響應(yīng)不均勻噪聲數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，依據(jù)相關(guān)性檢測(cè)算法返回值，鑒別測(cè)試照片該位置的分塊是否偽造過(guò)，在匹配判斷操作時(shí)，比較相關(guān)峰值能量比和閾值大小即可確定是否匹配;若相關(guān)系數(shù)大于閾值，則匹配成功。9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的通過(guò)相機(jī)噪聲實(shí)現(xiàn)鑒別照片區(qū)域真?zhèn)蔚姆椒?，其特征在于，所述相關(guān)性檢測(cè)算法指將光子響應(yīng)不均勻噪聲作為設(shè)備指紋進(jìn)行像源鑒別的算法。10.—種通過(guò)相機(jī)噪聲實(shí)現(xiàn)鑒別照片區(qū)域真?zhèn)蔚南到y(tǒng)，其特征在于:包括依次連接的圖片分割模塊、圖片噪聲信息提取模塊、噪聲信息比對(duì)與匹配模塊和顯示器;所述圖片分割模塊將參考照片和測(cè)試照片劃分分塊的信息傳遞給所述圖片噪聲信息提取模塊;所述圖片噪聲信息提取模塊將分別提取的參考照片每個(gè)分塊和測(cè)試照片相應(yīng)位置分塊的光子響應(yīng)不均勻噪聲數(shù)據(jù)，傳給所述噪聲信息比對(duì)與匹配模塊;所述噪聲信息比對(duì)與匹配模塊將進(jìn)行相關(guān)系數(shù)計(jì)算和匹配的結(jié)果傳送給顯示器。
【文檔編號(hào)】G06T7/00GK105844638SQ201610168248
【公開(kāi)日】2016年8月10日
【申請(qǐng)日】2016年3月23日
【發(fā)明人】黃冉冉, 龔澤坤, 陳冉, 高菁遙, 汪子琳
【申請(qǐng)人】武漢大學(xué)