[发明专利]一种有限有标签样本条件的相机来源鉴别方法

说明书

技术领域

本发明属于信号与信息处理技术领域，涉及一种有限有标签样本数有限条 件下的相机来源鉴别方法。

背景技术

对于数码相机、手机和扫描仪等图像采集设备来说，存在各式各样不同的 设备生产商和品种繁多的型号。在确定数字图像的获取设备类型后，鉴别和取 证其采集设备的型号，是数字图像来源鉴别的重要内容。数字图像最为常用的 获取设备之一就是数码相机，因此对于数码照片图像的来源相机型号鉴别，也 是最为人们所关注的，被人们称为基于相机模型(Model-Based)的来源鉴别技 术。本发明的研究重点即为相机来源鉴别。

对于相机拍摄的数码照片图像进行来源鉴别，最直观和最简单的方法是查 验数字图像的EXIF(ExchangeableImageFileFormat)信息。EXIF是为数码 相机使用的图像文件格式而制定的标准，最初由日本电子工业发展协会于1996 年制定，并与2002年3月发布了最新的2.2版，其目的是为数码相机图像增加 有关拍摄信息的内容或图像处理软件的版本信息。在EXIF定义的关于照片属性 的重要信息中，保存着照片图像的拍摄相机型号、拍摄参数以及时间等等。然 而不幸的是，这些属性在图像中是以明文方式保存的，并且诸如ACDSee这样的 许多图像浏览和处理软件，都支持对这些属性的修改、删除，甚至可以用JHead 这样的软件进行完全复制。因此，查验EXIF信息来鉴别图像的数码相机型号， 仅能作为对相机型号来源鉴别的参考，其结果由于EXIF的易修改性而并不可靠。

M.Kharrazi等人认为，由于不同的数码相机采用的硬件器件和软件算法不 同，拍摄的数码照片图像在颜色、图像质量等方面会存在差异，因此其从数字 图像统计特征的角度出发，提取颜色相关性、邻域分布质心、颜色能量比等特 征，并借鉴小波特征和图像质量特征，对照片图像的相机来源进行分类。M.Tsai 等人也提出了类似的方法。F.J.Meng等人则在M.Kharrazi方法的基础上，引入 了图像的双谱特征，并对所有的特征进行了优化选择。这类方法能够在数码相 机数目较少的情况下，达到平均90％左右的来源鉴别准确率。但是随着获取图 像的数码相机样本增加，或者存在同品牌相机图像时，这类方法的鉴别准确率 将会下降。同时，这些提取的统计特征，也容易受到图像内容和图像拍摄环境 的影响。

另外一些研究者认为，从数码照片图像中提取不同型号相机的硬件器件或 者软件算法特征，可以用于对图像的相机型号来源进行分类鉴别。K.S.Choi 等人发现，不同镜头存在不同的光线失真，检测和量化这种失真，可以作为数 码照片图像的相机型号来源鉴别特征。他们提出了一种通过检测图像中的直线 失真来描述镜头失真的方法，并将其应用到图像的相机型号来源鉴别中，对于 三种不同型号的相机图像，达到了91.5％的平均鉴别准确率，但是这种方法需要 提取图像中足够长的直线信息。另一方面，K.S.Choi还根据不同型号的数码 相机往往采用不同JPEG量化表的现象，通过计算JPEG图像8×8分块中，各位 置的非零量化DCT系数的百分比来鉴别图像的相机型号。这种方法对四种数码 相机拍摄的图像，达到了平均92％的鉴别准确率。