專利名稱：一種數(shù)碼相機的數(shù)字圖像認證方法
技術領域：
本發(fā)明屬于數(shù)字圖像被動認證技術領域，特別是涉及一種數(shù)碼相 機的數(shù)字圖像認證方法。
背景技術：
目前照片多采用數(shù)碼相機拍攝，并以數(shù)字信號的形式進行記錄和 存儲。由于不存在過去以實物形式保存的所謂"原件"，如照片底片， 或紙質原稿等，在發(fā)生法律糾紛時，如何鑒定這些資料的真?zhèn)未嬖诶?難。
被動圖像認證技術為目前比較常采用的鑒定數(shù)字圖像真?zhèn)蔚姆?法，被動圖像認證技術的思想是通過將數(shù)碼成像過程中由成像系統(tǒng)引 入的各種物理約束及對圖像造成的影響，視為數(shù)碼照片中隱含的天然 "指紋"。通過檢驗這些"指紋"的存在與否，就能夠對圖像的來源， 以及真?zhèn)芜M行檢測。
具體針對數(shù)碼相機而言，因其光學傳感器不可避免的存在半導體
制造缺陷，如較常見CCD/CMOS傳感器的漏電流或響應不均一性， 會在輸出圖像中引入具有固定模式的噪聲?，F(xiàn)有研究表明，此噪聲的 模式在同一相機拍攝的圖片中具有較好的一致性，而不同相機的則相 差較遠，可視為一個數(shù)碼相機獨有的身份特征以用于驗證圖像的來源 和真實性。由于模式噪聲非常微弱，需要采用特殊的實驗手段和提取算法來得到。
現(xiàn)有數(shù)碼相機模式噪聲的提取方法都是通過分析多幅數(shù)碼相機 拍攝的自然景物圖像得到。
其中的一種方法為從拍攝的自然景物圖像中提取模式噪聲，平均 相機原始圖像噪聲的方法來提取相機模式噪聲。該方法首先選取足量 原始圖像，對每幅圖像使用相同的去噪算法獲取其噪聲，最后平均所 有噪聲得到相機模式噪聲。該方法的缺點在于研究人員往往需要花 費很長時間去拍攝足夠的、差異性豐富的自然圖像作為圖像庫，也容 易導致不同拍攝者得到的圖像庫提取的相機模板質量不一致。同時由 于該方法需要對每幅圖像進行去噪，計算量較大。
另 一種改進的方法采用前一種方法的圖像獲取方式，但提出利用 光學傳感器陣列的不均一性提取模式噪聲。首先給出了相機的輸出模 型，然后使用統(tǒng)計學最大似然估計的方法獲取相機模式噪聲。但由于 其推導過程中忽視了 JPEG壓縮帶來的量化噪聲的影響，導致得到的 模式噪聲質量較差。并且其計算量較文獻[l]中的方法更大。
發(fā)明內容
本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術的不足，提供一種數(shù)字圖像獲取 及檢測算法均比較簡單的數(shù)碼相機的數(shù)字圖像認證方法。 為了實現(xiàn)上述發(fā)明目的，采用的技術方案如下
一種數(shù)碼相機的數(shù)字圖像認證方法，通過獲取該數(shù)碼相機所拍攝 的數(shù)字圖像，并通過所獲取的數(shù)字圖像提取該數(shù)碼相機的模式噪聲， 通過該模式噪聲來進行認證，本發(fā)明的特點在于所述獲取數(shù)字圖像的操作為選取多幅獨立的隨機噪聲圖像，并依次顯示在同一個顯示器 上，然后使用被檢測數(shù)碼相機對顯示的隨機噪聲圖像進行逐一拍照， 從而得到所需的多幅數(shù)字圖像。
上述技術方案中，所述提取模式噪聲的操作為將多幅數(shù)字圖像 按顏色通道疊加，并對得到的各顏色通道平均圖像進行同態(tài)濾波，即 對各顏色通道平均圖像取自然對數(shù)后再進行去噪，從而取得該數(shù)碼相 機的模式噪聲。
本發(fā)明所選取的隨機噪聲圖像不少于20幅。 進一步的，所述獲取數(shù)字圖像的具體操作步驟如下
(11) 根據(jù)使用的顯示器的分辨率，編程產(chǎn)生一個獨立同分布的 高斯隨機噪聲
(12) 將"o&轉換為灰度圖像圖，并通過該顯示器進行顯示；
(13) 使用數(shù)碼相機對所顯示的隨機噪聲圖片拍攝記錄下來；
(14) 重復步驟(11) - (13)，直到獲取到所需的多幅噪聲圖片。 所述提取模式噪聲的具體操作步驟如下
(21) 將被檢測數(shù)碼相機所拍攝的多幅數(shù)字圖像的一種顏色通道 A,yt"l,2,3…W進行疊加，得到疊加后的信號/^;
(22) 對步驟(21)得到的結果/，進行取自然對數(shù)，得ln(乙J;
(23) 對步驟(22)得到的結果ln(/^)進行去噪操作，得到
，(U °
所述步驟(21)的顏色通道包括綠色、紅色、藍色。 所述提取模式噪聲的具體操作還包括步驟(24):通過增強操作進一步提高模式噪聲的精度。
本發(fā)明所述增強操作包括具體如下步驟
(31) 對模式噪聲進行二維快速傅里葉變換，得到幅度譜J(x，力 和相位譜^c，力；
(32) 將幅度譜中低頻部分系數(shù)置零，即將矩陣羋,力的1至a
行與1至b列分別置零，","Z+;
(33) 將幅度譜^4(x，力中由分塊壓縮噪聲造成的周期性諧波分量
置零，艮卩若滿足x^工w + l或j^上"+ l，其中",weZ+，壓縮噪聲的
( w少
分塊大小為wx/z， J(jc,力的大小為A^xA^，則^>，力=0;
(34) 對處理后的幅度譜和原相位譜進行傅里葉逆變換得到增強 的模式噪聲。
本發(fā)明的有益效果是對噪聲圖像進行拍照可以極大的節(jié)約照片 獲取的時間，同時保證圖像內容的差異性。相比于先前的提取方法需 要對每幅圖像進行去噪操作，本發(fā)明只需對平均圖像進行一次去噪操 作，提高了算法效率。并且由于圖像疊加操作可以去除隨機噪聲的影 響，使得到的相機模式噪聲具有較高精度。本發(fā)明可用于數(shù)字取證、 圖像認證領域以數(shù)碼照片的來源檢測，版權保護和防篡改等。
圖l為本發(fā)明的操作流程圖。
具體實施例方式
下面結合附圖對本發(fā)明作進一步的說明。
本實施例所檢驗的對象為一 Sony Cyber Shot T77(簡稱SonyT77)數(shù)碼相機。
本發(fā)明的具體操作過程如附圖1所示，包括如下步驟
(1) 編程產(chǎn)生一個1024X1280的隨機高斯白噪聲矩陣朋^，高
斯分布的均值// = 128，標準差cr-i^;
3
(2) 將"。^轉換為灰度圖并顯示到分辨率為1024X1280的顯示
器上；
(3) 使用被檢測數(shù)碼相機將顯示器顯示的內容拍攝下來，這樣 就獲取了到一張?zhí)崛∠鄼C模式噪聲所需的圖片；
(4) 重復以上步驟100次，得到100幅用于提取模式噪聲的圖
片；
(5) 對這100幅圖像的綠色通道作累加運算，得到一幅1024X 1280的矩陣/，(x,力；
(6) 對矩陣/^(x，力的元素取自然對數(shù)，得到矩陣ln[/扁(x,少)];
(7) 使用去噪算法對ln[/^(x,"]進行去噪，得到其綠色通道模 式噪聲^^(A力；
(8) 通過增強操作進一步提高模式噪聲的精度。 可采用步驟(5) - (8)獲取紅色通道和藍色通道的模式噪聲。 模板增強的具體的做法如下
令^^^,"為相機的1024X1280模式噪聲，
1、對&^Oc,力進行二維快速傅里葉變換，得到幅度譜^Oc,力和相位譜^c,力；
2、 將幅度譜中低頻部分系數(shù)置零，即將矩陣乂0c,力的1至5行 與1至5列分別置零；
3、 根據(jù)JPEG壓縮噪聲的分塊大小為16x8，將幅度譜J(x,力中由
分塊壓縮噪聲造成的周期性諧波分量置零，即若滿足1 = ，^ + 1或
16
^; = ，" + 1，其中",weZ+，貝1」爿(>，>0 = 0; 8
4、 對處理后的幅度譜和原相位譜進行傅里葉逆變換得到增強的 模式噪聲。
本發(fā)明的模式噪聲提取算法的原理如下
依據(jù)現(xiàn)有改進后的利用光學傳感器陣列的不均一性提取模式噪 聲所提出的數(shù)碼相機各顏色通道的輸出模型，有如下公式 / = g^(l + "y + 0 f + 09，其中，/為光學傳感器陣列中單個傳感器曝
光后的輸出值，g為顏色通道增益，7為伽馬校正因子(典型數(shù)值
7 1/2.2)，《是均值為0的乘性因子，代表傳感器陣列由于半導體制
造缺陷產(chǎn)生的響應不均一性，即此數(shù)碼相機特有的模式噪聲。其可視
為一高斯白噪聲。^為量化噪聲(quantization noise)， 0"代表暗電流 (dark current)、發(fā)射噪聲(shot noise)、讀出噪聲(read out noise)
等一系列傳感器噪聲的綜合效應。圖像/為一MXN的矩陣。
本發(fā)明所述模式噪聲提取算法的推導過程為
1、將多幅圖像仏""，2，3…W累加，則有如下第1公式
<formula>formula see original document page 9</formula>2、對第l公式右邊變形，產(chǎn)生如下第2公式:
0
3、對第2公式右邊采用泰勒公式展開，有如下第3公式:
=1 !=1
厶 -'-9' ， 0"相對于圖像信號"可以忽
略不計，而且當w非常大時，量化噪聲疊加后的影響也可以被忽略，
故有如下第4公式
4、將等4公式兩邊同時取自然對數(shù)有如下第5公式:
<formula>formula see original document page 10</formula>
5、將第5公式右邊對《采用麥克勞倫展開得如下第6公式:
<formula>formula see original document page 10</formula>
一般的《的取值范圍在[-0.1，0.1]之間且^ 1/2.2，因此對
+ 的一階近似是比較精確的，的影響可以忽略；
6、由于 ^為高斯白噪，理論上可證明二維維納濾濾波器是最優(yōu)
線性去噪濾波器，即如下第7公式
<formula>formula see original document page 10</formula>
現(xiàn)實中，由于光學成像過程導致"^^H通常十分平滑(低頻 信號)，可以采用一般的去噪算法&"。'M，如小波去噪，中值濾波來得到噪聲部分，如下第8公式所示:
<formula>formula see original document page 11</formula>
所得噪聲部分即為所求的噪聲模板^
權利要求
1、一種數(shù)碼相機的數(shù)字圖像認證方法，通過獲取該數(shù)碼相機所拍攝的數(shù)字圖像，并通過所獲取的數(shù)字圖像提取該數(shù)碼相機的模式噪聲，通過該模式噪聲來進行認證，其特征在于所述獲取數(shù)字圖像的操作為選取多幅獨立的隨機噪聲圖像，并依次顯示在同一個顯示器上，然后使用被檢測數(shù)碼相機對顯示的隨機噪聲圖像進行逐一拍照，從而得到所需的多幅數(shù)字圖像。
2、 根據(jù)權利要求1所述的數(shù)碼相機的數(shù)字圖像認證方法，其特 征在于所述提取模式噪聲的操作為將多幅數(shù)字圖像按顏色通道疊 加，并對得到的各顏色通道平均圖像進行同態(tài)濾波，即對各顏色通道 平均圖像取自然對數(shù)后再進行去噪，從而取得該數(shù)碼相機的模式噪 聲。
3、 根據(jù)權利要求1或2所述的數(shù)碼相機的數(shù)字圖像認證方法， 其特征在于所選取的隨機噪聲圖像不少于20幅。
4、 根據(jù)權利要求3所述的數(shù)碼相機的數(shù)字圖像認證方法，其特 征在于所述獲取數(shù)字圖像的具體操作步驟如下(11) 根據(jù)使用的顯示器的分辨率，編程產(chǎn)生一個獨立同分布的 高斯隨機噪聲(12) 將"o^轉換為灰度圖像圖，并通過該顯示器進行顯示；(13) 使用數(shù)碼相機對所顯示的隨機噪聲圖片拍攝記錄下來；(14) 重復步驟(11) - (13)，直到獲取到所需的多幅噪聲圖片。
5、 根據(jù)權利要求4所述的數(shù)碼相機的數(shù)字圖像認證方法，其特征在于所述提取模式噪聲的具體操作步驟如下(21 )將被檢測數(shù)碼相機所拍攝的多幅數(shù)字圖像的一種顏色通道 /J一,2,3…iVl進行疊加，得到疊加后的信號/_;(22) 對步驟(21)得到的結果/_進行取自然對數(shù)，得ln(/自)；(23) 對步驟(22)得到的結果ln(/^)進行去噪操作，得到爭(/誦》。
6、 根據(jù)權利要求5所述的數(shù)碼相機的數(shù)字圖像認證方法，其特 征在于所述步驟(21)的顏色通道包括綠色、紅色、藍色。
7、 根據(jù)權利要求6所述的數(shù)碼相機的數(shù)字圖像認證方法，其特 征在于所述提取模式噪聲的具體操作還包括步驟(24):通過增強操 作進一步提高模式噪聲的精度。
8、 根據(jù)權利要求7所述的數(shù)碼相機的數(shù)字圖像認證方法，其特 征在于所述增強操作包括具體如下步驟(31) 對模式噪聲進行二維快速傅里葉變換，得到幅度譜^x,力 和相位譜代;c,力；(32) 將幅度譜中低頻部分系數(shù)置零，即將矩陣^0c,力的1至a 行與1至b列分別置零，a,"Z+;(33) 將幅度譜^(x，力中由分塊壓縮噪聲造成的周期性諧波分量置零，即若滿足 或少=上 + 1，其中"，附eZ+，壓縮噪聲的分塊大小為wx/2， v40,力的大小為A^xA^，貝U^(x,力二0;(34) 對處理后的幅度譜和原相位譜進行傅里葉逆變換得到增強 的模式噪聲。
全文摘要
本發(fā)明公開一種數(shù)碼相機的數(shù)字圖像認證方法，通過獲取該數(shù)碼相機所拍攝的數(shù)字圖像，并通過所獲取的數(shù)字圖像提取該數(shù)碼相機的模式噪聲，通過該模式噪聲來進行認證，其特征在于所述獲取數(shù)字圖像的操作為選取多幅獨立的隨機噪聲圖像，并依次顯示在同一個顯示器上，然后使用被檢測數(shù)碼相機對顯示的隨機噪聲圖像進行逐一拍照，從而得到所需的多幅數(shù)字圖像。本發(fā)明可以極大的節(jié)約照片獲取的時間，同時保證圖像內容的差異性。提高了算法效率。本發(fā)明可用于數(shù)字取證、圖像認證領域以數(shù)碼照片的來源檢測，版權保護和防篡改等。
文檔編號H04N1/40GK101616238SQ200910041228
公開日2009年12月30日 申請日期2009年7月17日 優(yōu)先權日2009年7月17日
發(fā)明者屈振華, 康顯桂, 李寅祥, 黃繼武 申請人:中山大學