利用局部区域SPN的非侵入式图像源辨识研究

• 作者: 杨学志 王庚中 王建社 郎文辉
• 来源期刊: 中国图象图形学报
• 学科: 工学
• 关键词: 图像源 非侵入式辨识 SPN 相关性 滤波
• 年，卷（期）: 2011,（8）
• 所属期刊栏目: 图像处理与编码
• 页码范围: 1353-1358
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4026字
• 语种: 中文

摘要

传感器模式噪声SPN( sensor pattern noise)的提取是图像源辨识的关键环节.由于传统方法提取的SPN受场景污迹干扰严重,为此提出一种基于双域联合滤波的SPN提取方法.利用正交小波变换的去相关性,在系数的细节及近似子带分别应用局部自适应MMSE(最小均方误差)滤波与边界保护特性的双边滤波,在空域进行双边滤波；然后用9台相机的参考SPN构造基于相关性检测原理的分类器,将提取的被检图像局部区域SPN输入分类器实现类别辨识；最后重点分析了基于3种典型局部区域SPN的图像源辨识情况.针对局部区域图像的实验结果表明,该方法能有效降低过多场景污迹对SPN的干扰,即使局部区域为256×256像素时,仍能获得79.32％的辨识精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨学志	合肥工业大学计算机与信息学院	73	588	12.0	20.0
2	郎文辉	合肥工业大学计算机与信息学院	31	194	9.0	12.0
3	王建社	合肥工业大学计算机与信息学院	2	12	2.0	2.0
4	王庚中	合肥工业大学计算机与信息学院	2	12	2.0	2.0