[发明专利]一种JPEG格式图像来源鉴别方法有效

专利信息
申请号: 201510362562.5 申请日: 2015-06-26
公开(公告)号: CN105120294B 公开(公告)日: 2018-01-02
发明(设计)人: 徐俊瑜;杜思良;凌云;李煜祺;郑玄 申请(专利权)人: 中国电子科技集团公司第二十八研究所
主分类号: H04N19/86 分类号: H04N19/86;H04N19/126;H04N19/625;H04N19/63;G06T5/00
代理公司: 江苏圣典律师事务所32237 代理人: 胡建华
地址: 210007 江苏省南京*** 国省代码: 江苏;32
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摘要: 发明属于数字图像被动取证领域,具体涉及一种JPEG格式图像来源检测方法。该方法首先需要建立已知相机的图像库,利用维纳滤波器提取参考模式噪声;然后使用相同的噪声提取方法获得待测JPEG格式图像的模式噪声,并估测待测JPEG格式图像的量化噪声误差,得到模式噪声的可信度因子;最后利用可信度因子作为权重,对待测JPEG格式图像的模式噪声与相机的参考模式噪声做加权相关运算,得到相关系数,利用成熟的分类器做出判决。本发明充分考虑了JPEG压缩的量化误差影响,能够可靠的判断出JPEG格式图像来源于哪个照相机。
搜索关键词: 一种 jpeg 格式 图像 来源 鉴别方法
【主权项】:
一种JPEG格式图像来源鉴别方法,其特征在于,包括以下步骤:(1)建立一个已知相机的bmp图像库,分别提取图像库与待测JPEG格式图像的模式噪声,且对图像库的模式噪声取平均得到相机的参考噪声模板;(2)建立频域量化噪声模型,估计待测JPEG格式图像的量化噪声方差;(3)建立模式噪声的可信度评价函数,计算模式噪声的可信度因子;(4)利用可信度因子,求取待测JPEG格式图像的模式噪声与参考噪声模板之间的自适应加权相关;(5)利用分类器判断待测JPEG格式图像的相机来源;步骤(1)的模式噪声提取方法,具体包含以下步骤:(a)对图像P做小波分解,得到4个子频带,分别为:低低频带LL、低高频带LH、高低频带HL、高高频带HH;且分别对LH、HL、HH三个子频带进行后续处理;(b)提取一子频带的小波系数局部方差:定义一个尺寸为W×W的检测窗口,W∈{3,5,7,9},用最大似然估计算法和最小均方误差算法估计每个小波系数的局部方差其计算公式如下:σW2(i,j)=max(0,1W2Σm=-W/2W/2Σn=-W/2W/2h2(i+m,j+n)-σn2)---(1)]]>其中σn为加性高斯白噪声方差,h(i,j)为每个子频带的小波系数,i,j为图像像素的横坐标和纵坐标,从局部方差序列中选择最小的值作为坐标为(i,j)的像素点的局部方差σ2(i,j),计算公式为:σ2(i,j)=min{σ32(i,j),σ52(i,j),σ72(i,j),σ92(i,j)}---(2)]]>(c)对LH、HL、HH三个子频带做小波局部维纳滤波hf(i,j):hf(i,j)=h(i,j)σ2(i,j)σ2(i,j)+σn2---(3)]]>(d)对于低低频带LL,以及步骤(c)处理过的LH、HL、HH三个子频带进行小波逆变换,得到去噪图像F(P),并与原始图像P做差,获取模式噪声N:N=P‑F(P)     (4)(e)去除模式噪声中包含的CFA插值噪声:先对每一列减去该列的均值,再对每一行减去该行的均值;(f)对图像库中M幅参考图像的模式噪声进行平均处理,得到参考模式噪声模板Pc(i,j):Pc(i,j)=1M[Σk=1MNk(i,j)]---(5)]]>Nk(i,j)表示第k副图像位于(i,j)位置的模式噪声,k取值1~M;步骤(2)包括:根据DCT系数l的分布情况建立频域量化噪声模型σQ2(u,v)=γ∫0q(1)x2F(x)dxl=0[q(l+1)-q(l)]212l≠0---(6)]]>其中γ是归一化常数,x表示积分变量,l是当前图像像素(u,v)位置处的量化DCT系数值,q(l+1)、q(l)分别是l对应的DCT系数量化区间上限与下限,F(x)是拉普拉斯概率分布函数;基于频域量化噪声模型对频域噪声做8×8的DCT逆变换,得到空域量化噪声其计算公式如下:σq2(i,j)=Σu=07Σv=07a(u)a(v)σQ2(u,v)cos[(2i+1)uπ16]cos[(2j+1)vπ16]]]>a(λ)=18λ=014λ≠0---(7)]]>其中a(λ)为变换常量函数,a(u)、a(v)都是常量函数;步骤(3)可信度因子r(i,j)定义为参考模式噪声大于量化噪声的概率,其计算公式如下:r(i,j)=∫-|Pc(i,j)||Pc(i,j)|12πσq2(i,j)e-x22σq2(i,j)dx---(8);]]>Pc(i,j)为参考模式噪声模板;步骤(4)自适应加权相关ρ计算公式如下:ρ=(Nr(i,j)-N‾r)⊗(PC(i,j)-PC‾)||Nr(i,j)-N‾r||·||PC(i,j)-PC‾||;---(9)]]>Nr(i,j)=r(i,j)·N(i,j);其中为向量内积操作,||X||为计算向量X的二阶模,N(i,j)为待测JPEG格式图像的模式噪声,r(i,j)为可信度因子,Nr(i,j)为修正后的模式噪声,为所有Nr(i,j)的算术平均值,Pc(i,j)为参考模式噪声模板,为所有Pc(i,j)的算术平均值。
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