利用局部区域SPN的非侵入式图像源辨识研究
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.
图像源、非侵入式辨识、SPN、相关性、滤波
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TP391.41(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金项目41076120,60672120;安徽省优秀青年科技基金项目10040606Y09;合肥工业大学计算机与信息学院人才培养计划项目2010HGXJ0017;安徽省人才开发基金项目2008Z054;教育部留学回国人员科研启动基金
2011-12-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
1353-1358
