利用模式噪声主分量信息的源相机辨识技术

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1、第30卷第1期计算机应用V01．3ONo．12010年1月JournalofComputerApplicationsJan．2010文章编号：1001—9081(2010)01—0031—05利用模式噪声主分量信息的源相机辨识技术胡永健，俞兵华，简超(1．华南理工大学电子与信息学院，广州510641；2．华南理工大学自动化科学与工程学院，广州510541)(eeyjhu@sau1．edu．cn；yubinghua84@gmail．tom)摘要：针对数码相机源辨识问题，提出一种利用成像传感器模式噪声主要分量(或称大分量)信息进行源设备辨识的新方法。首先围绕模式噪声的

2、抽取和预处理，讨论去噪滤波器和去颜色滤波器阵列(CFA)插值对提高模式噪声质量的影响，然后重点讨论选取传感器模式噪声部分大分量对改善相关性检测器性能的作用。该方法不仅能很好地分离两台相机所拍摄的照片，而且还大幅度减小了检测的计算量。关键词：数字图像取证；源相机辨识；成像传感器；模式噪声；相关性检测中图分类号：TP301．6文献标志码：ASourcecameraidentificationtechniqueusinglargecomponentsofimagingsensorpatternnoiseHUYong-jian，YUBing—huaJIANChao(1．S

3、choolofElectronicandInformationEngineering,SouthChinaUniversityofTechnology,GuangzhouGuangdong510641，China；2．CollegeofAutomationScienceandEngineering,SouthChinaUniversityofTechnology,GuangzhouGuangdong510641，China)Abstract：Anewmethodforsourcecameraidentificationwasproposedbasedonusing

4、largecomponentsofimagingsensorpatternnoise．Concerningtheextractionandpre—processingofpatternnoise，thispaperdiscussedhowthede—noisingfilterandthede—CFAinterpolationoperationcouldimprovethequalityofpatternnoise．Afterwards，focuswasmadeonwhyandhowtheuseoflargecomponentsofthesensorpattemno

5、isecouldimprovetheperformanceofthecorrelation—baseddetector．Theproposedmethodcannotonlyseparatethedataobtainedfromtwocameraswell，butalsogreatlydecreasethecomputationalloadfordetection．Keywords：digitalimageforensics；sourcecameraidentification；imagingsensor；patternnoise；corelation—based

6、detection子响应非均匀性(PhotonResponseNon—Uniformity，PRNU)引0引言起的模式噪声。FPN是加性噪声，中高档相机通过减去一个数字图像取证是近年来刚刚兴起的一种鉴定数字图像来暗帧可以消除FPN，所以不宜作为设备水印。但PRNU模式源和完整性的新方法，它对成像过程中成像设备在数字图像噪声(本文后面直接称为模式噪声)主要由硅半导体晶片的内所残留的机器印迹(或称模式噪声)进行分析和判断，达到非均匀性和不完美性导致，一般不易消除，故可当做内部水印追溯数字图像来源、验证其真伪以及判断图像内容是否遭到使用。模式噪声一个重要的性质是其中的高

7、频分量实际上与窜改的目的。目前，追溯设备来源的途径主要有两条：一是利所拍摄的场景无关，并且在相机的生命期中相对稳定--。据用设备指纹进行相关性检测；二是基于图像特征进行模此，若将模式噪声看成为一个扩频水印，就可借助水印处理中式分类I9。两条途径出发点不同，所适用的应用场合也有基于相关性的检测器来作出判断。一定的差别。本文所提出的方法属于前者。在较早的方法中(例如文献[2])，模式噪声通常直接由通常，不同品牌的数码相机使用不同的镜头和成像传感原始图像减去其低通滤波图像获得，这样做的好处是简单，但器，并且采用不同的数字信号后处理方法，因此，即使拍摄同所提取的模式噪声信

8、号易受各种