專(zhuān)利名稱(chēng)：一種基于模式噪聲相位的成像設(shè)備源檢測(cè)方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于數(shù)字圖像/視頻信息取證技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于模式噪聲相位的成像設(shè)備源檢測(cè)方法。
背景技術(shù)：
當(dāng)前圖像及視頻多由數(shù)字成像設(shè)備生成，以數(shù)字信號(hào)形式進(jìn)行存儲(chǔ)和發(fā)布。由于數(shù)字圖像及視頻便于編輯、發(fā)布和共享的特性，它在給人們帶來(lái)便利的同時(shí)也引發(fā)了與之相關(guān)的多媒體信息安全問(wèn)題。例如，被惡意篡改的圖像可能會(huì)誤導(dǎo)大眾輿論，這是不可接受的。數(shù)字圖像認(rèn)證技術(shù)被用來(lái)鑒別圖像的真?zhèn)巍Ｔ缙谝詳?shù)字水印為代表的主動(dòng)認(rèn)證技術(shù)由于需要對(duì)保護(hù)圖像進(jìn)行預(yù)處理操作，其已經(jīng)不能滿足當(dāng)前的應(yīng)用需求。而數(shù)字圖像被動(dòng)取證技術(shù)因?yàn)閮H依靠成像設(shè)備或者圖像本身來(lái)確定其真?zhèn)?，有著更廣的應(yīng)用前景。其主要思想是通過(guò)數(shù)碼成像設(shè)備的固有特性或圖像內(nèi)容來(lái)檢測(cè)數(shù)字圖像的真?zhèn)巍鞲衅髂Ｊ皆肼?(Sensor Pattern Noise)是數(shù)碼成像設(shè)備(數(shù)碼相機(jī)、攝像機(jī)等)的固有特性，通過(guò)檢測(cè)數(shù)字圖像/視頻幀中所包含的模式噪聲信息就可以追蹤圖像或視頻的成像設(shè)備，該信息取證方法在當(dāng)前被稱(chēng)為數(shù)字圖像和視頻成像設(shè)備源檢測(cè)，其確定了圖像/視頻幀的來(lái)源就可以用來(lái)說(shuō)明圖像/視頻幀的真實(shí)有效性。具體針對(duì)數(shù)碼相機(jī)而言，由于當(dāng)前制造工藝和原材料特性所限，數(shù)碼相機(jī)的光學(xué)傳感器存在著缺陷。具體表現(xiàn)為，光學(xué)傳感器上的感光單元存在著一定的差異性，即它們?cè)谕裙庹諚l件下的輸出不完全一致，這就導(dǎo)致數(shù)碼相機(jī)會(huì)在輸出圖像中引入具有固定模式的噪聲。由于不同數(shù)碼相機(jī)的模式噪聲之間存在著差異，使得模式噪聲成為數(shù)碼相機(jī)“指紋”，可以用于數(shù)字圖像被動(dòng)認(rèn)證。因此，可以事先提取數(shù)碼相機(jī)的模式噪聲(指紋)，然后檢測(cè)目標(biāo)圖像中模式噪聲來(lái)進(jìn)行圖像來(lái)源追溯?，F(xiàn)有數(shù)碼相機(jī)模式噪聲參考模板的提取方法都是通過(guò)分析多幅數(shù)碼相機(jī)拍攝的圖像完成。夕卜文文獻(xiàn)〈〈Digital camera identification from sensor pattern noise〉〉中首先提出從拍攝的自然景物圖像中提取模式噪聲參考模板。該方法首先選取足量目標(biāo)數(shù)碼相機(jī)拍攝的原始圖像，對(duì)每幅圖像使用相同的濾噪方法獲取其噪聲，最后平均所有噪聲得到該相機(jī)模式噪聲參考模板。然而由于成像設(shè)備成像復(fù)雜性，當(dāng)前方法獲取的傳感器模式噪聲指紋會(huì)存在一些雜質(zhì)，而這些雜質(zhì)并不是成像設(shè)備的固有信息，因此會(huì)影響源檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性。
發(fā)明內(nèi)容
針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的缺點(diǎn)，本發(fā)明的目的是提供一種提高圖像/視頻幀源檢測(cè)性能， 增強(qiáng)檢測(cè)可信度的基于模式噪聲相位的成像設(shè)備源檢測(cè)方法。為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明的技術(shù)方案為
一種基于模式噪聲相位的成像設(shè)備源檢測(cè)方法，包括成像設(shè)備模式噪聲參考模板提取和成像設(shè)備源檢測(cè)兩個(gè)步驟，所述成像設(shè)備模式噪聲參考模板提取的具體步驟為
4Al.獲取I0D1)幅由被檢測(cè)成像設(shè)備生成的原始數(shù)碼圖像/視頻幀 I, , k e {O, 1,2, 3,…K-1}；
A2.獲取原始數(shù)碼圖像/視頻幀的白色噪聲；
A3.利用原始數(shù)碼圖像/視頻幀的白色噪聲獲取成像設(shè)備模式噪聲參考模板yb, O ￡i<N-l}，#為模式噪聲參考模板中像素?cái)?shù)量； 所述成像設(shè)備源檢測(cè)的具體步驟為 Bi.獲取步驟A3中的成像設(shè)備模式噪聲參考模板y; B2.獲取測(cè)試圖像/視頻幀的噪聲χO ￡i<N-l}； B3.計(jì)算測(cè)試圖像/視頻幀與所述原始數(shù)碼圖像/視頻幀之間的相似度； B4.將相似度與預(yù)先設(shè)定閾值t進(jìn)行比較，若相似度大于預(yù)先設(shè)定閾值 ，則判斷測(cè)試圖像/視頻幀是由被測(cè)成像設(shè)備生成的，否則，則判斷測(cè)試圖像/視頻幀不是由被測(cè)成像設(shè)備生成的。 上述方案中，所述步驟Β3中的相似度為χ與y的相關(guān)值與互相關(guān)值模的比值CCN， 其計(jì)算公式為
其中0￡jX/V -1，χ為測(cè)試圖像/視頻幀的噪聲，y為成像設(shè)備模式噪聲參考模板，
、ω= ^iyy= ^ a ^yikj，#為模式噪聲參考模板中像素?cái)?shù)量，A為J= ο的鄰域，為
選取的鄰域大小。采用相關(guān)值與互相關(guān)值模的比值CCN的優(yōu)點(diǎn)是可以抑制圖像/視頻幀中周期性噪聲對(duì)檢測(cè)結(jié)果的不利影響。上述方案中，所述步驟Α2的具體步驟為
Α21.將原始數(shù)碼圖像/視頻幀逐一去噪濾波，得到^幅原始數(shù)碼圖像/視頻幀的模式噪聲賣(mài)t，k e {O, 1,2, 3,…K-1}；
A22.將原始數(shù)碼圖像/視頻幀的模式噪聲It進(jìn)行白化操作，得到原始數(shù)碼圖像/視頻幀的白色噪聲。上述方案中，所述模式噪聲Wt進(jìn)行白化操作的步驟具體為
A221.對(duì)模式噪聲Wt進(jìn)行二維快速傅立葉變換，得到噪聲頻域信號(hào)Wfc ；
A222.對(duì)頻域信號(hào)Wfc進(jìn)行幅度歸一化操作，將其幅度I Wk I置為1，得到白化后的
頻域相位信息，即為頻域白色噪聲Wrfte?；蛘撸瞿Ｊ节嗦暋穞進(jìn)行白化操作的步驟具體為
5A221.對(duì)模式噪聲
權(quán)利要求
1.一種基于模式噪聲相位的成像設(shè)備源檢測(cè)方法，其特征在于，包括成像設(shè)備模式噪聲參考模板提取和成像設(shè)備源檢測(cè)兩個(gè)步驟，所述成像設(shè)備模式噪聲參考模板提取的具體步驟為Al.獲取￡吣1)幅由被檢測(cè)成像設(shè)備生成的原始數(shù)碼圖像/視頻幀 , k e {0，1,2, 3,…K-1}；A2.獲取原始數(shù)碼圖像/視頻幀的白色噪聲；A3.利用原始數(shù)碼圖像/視頻幀的白色噪聲獲取成像設(shè)備模式噪聲參考模板yb, 0痛-1}，#為模式噪聲參考模板中像素?cái)?shù)量； 所述成像設(shè)備源檢測(cè)的具體步驟為 Bi.獲取步驟A3中的成像設(shè)備模式噪聲參考模板y; B2.獲取測(cè)試圖像/視頻幀的噪聲χ0 ￡i<N -1}； B3.計(jì)算測(cè)試圖像/視頻幀與原始數(shù)碼圖像/視頻幀之間的相似度； B4.將所述相似度與預(yù)先設(shè)定閾值t進(jìn)行比較，若相似度大于預(yù)先設(shè)定閾值 ，則判斷測(cè)試圖像/視頻幀是由被測(cè)成像設(shè)備生成的，否則，則判斷測(cè)試圖像/視頻幀不是由被測(cè)成像設(shè)備生成的。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于模式噪聲相位的成像設(shè)備源檢測(cè)方法，其特征在于，所述步驟Β3中的相似度為χ與y的相關(guān)值與互相關(guān)值模的比值CCN，其計(jì)算公式為
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于模式噪聲相位的成像設(shè)備源檢測(cè)方法，其特征在于，所述步驟A2的具體步驟為A21.將原始數(shù)碼圖像/視頻幀逐一去噪濾波，得到原始數(shù)碼圖像/視頻幀的模式噪聲 W1 ,k e {0, 1,2, 3,…！(-丄}；A22.將所述原始數(shù)碼圖像/視頻幀的模式噪聲Wt進(jìn)行白化操作，得到原始數(shù)碼圖像/ 視頻幀的白色噪聲。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于模式噪聲相位的成像設(shè)備源檢測(cè)方法，其特征在于，所述模式噪聲It進(jìn)行白化操作的步驟具體為A221.對(duì)模式噪聲’t進(jìn)行二維快速傅立葉變換，得到頻域信號(hào)Wit ；A222.對(duì)頻域信號(hào)Wfc進(jìn)行幅度歸一化操作，將其幅度I Wfc I置為1，得到白化后的頻域相位信息，即為頻域白色噪聲1Wr^fc。
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于模式噪聲相位的成像設(shè)備源檢測(cè)方法，其特征在于，所述模式噪聲進(jìn)行白化操作的步驟具體為A221.對(duì)模式噪聲Wt進(jìn)行二維快速傅立葉變換，得到頻域信號(hào)Wfc ； A222.對(duì)頻域信號(hào)Wfc進(jìn)行幅度歸一化操作，將其幅度H I置為1，得到白化后的頻域相位信息Wite ；A223.對(duì)白化后的頻域相位信息ISr^t進(jìn)行傅立葉逆變換，取其實(shí)部，得到空域白色噪聲。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于模式噪聲相位的成像設(shè)備源檢測(cè)方法，其特征在于，所述A3的具體步驟為A31.將頻域白色噪聲Wiwt在頻域進(jìn)行疊加平均；A32.將頻域白色噪聲疊加平均后的結(jié)果進(jìn)行傅立葉反變換，取其實(shí)部，得到成像設(shè)備模式噪聲參考模板y。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于模式噪聲相位的成像設(shè)備源檢測(cè)方法，其特征在于，所述A3的具體步驟為將空域白色噪聲》#在空域上直接疊加平均得到成像設(shè)備模式噪聲參考模板y。
全文摘要
本發(fā)明屬于數(shù)字圖像/視頻信息取證技術(shù)領(lǐng)域，是一種基于模式噪聲相位的成像設(shè)備源檢測(cè)方法。其包括成像設(shè)備模式噪聲參考模板提取和成像設(shè)備源檢測(cè)兩個(gè)步驟，參考模板提取的具體步驟為A1.獲取K(K>1)幅的原始數(shù)碼圖像/視頻幀；A2.獲取原始數(shù)碼圖像/視頻幀的白色噪聲；A3.獲取成像設(shè)備模式噪聲參考模板；成像設(shè)備源檢測(cè)的具體步驟為B1.獲取步驟A3中的參考模板；B2.獲取測(cè)試圖像/視頻幀的噪聲；B3.計(jì)算測(cè)試圖像/視頻幀與原始數(shù)碼圖像/視頻幀之間的相似度；B4.將相似度與預(yù)先設(shè)定閾值t進(jìn)行比較，判斷測(cè)試圖像/視頻幀是否由被測(cè)成像設(shè)備生成的。本發(fā)明能夠提高圖像/視頻幀源檢測(cè)性能，增強(qiáng)檢測(cè)可信度。
文檔編號(hào)H04N5/357GK102395041SQ201110223888
公開(kāi)日2012年3月28日 申請(qǐng)日期2011年8月5日 優(yōu)先權(quán)日2011年8月5日
發(fā)明者康顯桂, 李寅祥, 黃繼武 申請(qǐng)人:中山大學(xué)