光響應(yīng)不均勻性（PRNU）的出現(xiàn)背景及處理方法

李豐汐

摘 要：在多媒體發(fā)達(dá)的社會(huì)，以及共享理念的出現(xiàn)，每天通過(guò)社交媒體如朋友圈、臉譜網(wǎng)、照片墻、微博客等網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)使得大量的照片信息流露于大眾視野。照片真實(shí)性越來(lái)越受到人們的關(guān)注。其中光響應(yīng)不均勻性（PRNU）是照片真實(shí)性參考的一個(gè)信號(hào)值，但如何進(jìn)行有效的PRNU壓縮也是廣大學(xué)者關(guān)心的問(wèn)題，本文基于此提出了PRNU所出現(xiàn)的背景、提取信息所遇到的困境以及有效的壓縮方法。

關(guān)鍵詞：光響應(yīng)不均勻性；照片真實(shí)性；壓縮方法

1 照片光響應(yīng)不均勻性出現(xiàn)的背景

1.1照片的來(lái)源廣泛導(dǎo)致其安全性不夠

多媒體內(nèi)容的生成和共享量每天通過(guò)社交媒體（例如，臉譜網(wǎng)，照片墻，微博客等）或照片共享平臺(tái)（例如網(wǎng)絡(luò)相冊(cè)）等正在迅速增長(zhǎng)，主要是由于輕松獲取視聽(tīng)錄音技術(shù)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)連接的快速便捷。一些專業(yè)人士以及業(yè)余愛(ài)好者每天在網(wǎng)絡(luò)上分享圖像和視頻。他們的廣泛傳播這些在安全方面也帶來(lái)的許多隱患和挑戰(zhàn)。

事實(shí)上，快速的進(jìn)入多媒體數(shù)字內(nèi)容的以及易于操作的發(fā)展數(shù)字取證調(diào)查方法是迫切需要的。當(dāng)內(nèi)容產(chǎn)生時(shí)與成像設(shè)備一起使用進(jìn)行惡意或犯罪意圖時(shí)，進(jìn)行照片分析評(píng)估是至關(guān)重要的，尤其是他們的真實(shí)性和完整性，最終阻止他們擴(kuò)散。在這種情況下，面臨的一個(gè)共同問(wèn)題是調(diào)查員所面臨是相機(jī)來(lái)源屬性，即確定哪個(gè)部門接受了給定圖片。法院、警察部門、報(bào)紙和公司只是其中的一部分解決所有權(quán)歸屬糾紛的各方驗(yàn)證圖像的真實(shí)性。

1.2、照片可被匿名處理導(dǎo)致不真實(shí)

基于圖像水印的主動(dòng)取證方法或比特流嵌入元數(shù)據(jù)并不總是適用于所有者身份的識(shí)別，或者可能很容易被愚弄。例如，水印必須在圖像起始處插入即使在經(jīng)歷過(guò)一些常規(guī)的轉(zhuǎn)換，例如旋轉(zhuǎn)、縮放或壓縮也是可以進(jìn)行辨認(rèn)的。相反，元數(shù)據(jù)操作在每個(gè)人的手中，只要點(diǎn)擊幾下，就可以對(duì)圖像進(jìn)行匿名處理，可以移除其拍攝信息的所有屬性。

1.3、照片響應(yīng)不均勻性出現(xiàn)的意義

以完全盲目的方式面對(duì)所有權(quán)歸屬，研究人員已經(jīng)開(kāi)發(fā)出一套適合于通過(guò)處理這樣的組件來(lái)提取圖像上留下的痕跡作為透鏡像差、彩色濾光片陣列（CFA）去馬賽克偽像、JPEG壓縮跡線或這些的組合形式。除了上述所有的盲方法，在最近幾年中，照片響應(yīng)不均勻性（PRNU）也引起了許多人的興趣，是由于其內(nèi)在的魯棒性[1]。照片響應(yīng)不均勻性主要是由于傳感器的硅缺陷和可以作為一個(gè)獨(dú)特的指紋傳感器為每個(gè)相機(jī)。這樣的指紋被嵌入到每一個(gè)拍攝的專用設(shè)備中，變成一個(gè)專業(yè)數(shù)碼單反相機(jī)（DSLR）或便宜的智能手機(jī)。

1.4照片響應(yīng)不均勻性（PRNU）提取信息的方式

事實(shí)上，PRNU指紋提取過(guò)程對(duì)自然圖像進(jìn)行了深入分析，噪聲提取后圖像內(nèi)容殘差的影響一直面臨著信號(hào)增強(qiáng)技術(shù)。此外，提取的PRNU跟蹤到裁剪、縮放和JPEG壓縮的固有魯棒性讓路于大量使用照相機(jī)PRNU指紋的方法設(shè)備識(shí)別。此外，基于聚類方法顯示了分離的可能性基于多個(gè)相機(jī)設(shè)備的圖片PRNU示蹤分析。

2 光響應(yīng)不均勻性（PRNU）提取信息的困境

2.1光響應(yīng)不均勻性（PRNU）壓縮的困境

在過(guò)去的十年中，數(shù)字設(shè)備極其快速的在網(wǎng)絡(luò)上獲取和分享的圖片的能力大大增加了網(wǎng)民們通過(guò)網(wǎng)路入口公開(kāi)訪問(wèn)數(shù)字圖像的幾率。Web上也顯著增加了數(shù)字圖像的數(shù)量。盡管這種技術(shù)的提升，優(yōu)勢(shì)也十分的明顯，已經(jīng)成為強(qiáng)制性的需要核實(shí)原圖以及這種方法共享的圖片。其中光響應(yīng)不均勻性（PRNU）是調(diào)查時(shí)的參考信號(hào)驗(yàn)證或識(shí)別哪一個(gè)相機(jī)設(shè)備拍攝照片正在分析中。雖是這樣，PRNU幾乎是白色形狀的噪音，因此很難壓縮存儲(chǔ)或大規(guī)模搜索，但這是調(diào)查場(chǎng)景頻繁的場(chǎng)景。為了解決這個(gè)問(wèn)題，法醫(yī)界已經(jīng)發(fā)展起來(lái)一系列壓縮算法，其中高斯隨機(jī)預(yù)測(cè)已經(jīng)證實(shí)達(dá)到了最先進(jìn)的性能。

2.2 照片響應(yīng)不均勻性（PRNU）信息轉(zhuǎn)換的困境

執(zhí)行設(shè)備屬性的問(wèn)題之一是通過(guò)PRNU在現(xiàn)實(shí)世界中的應(yīng)用，但是在自然界PRNU信號(hào)本身的問(wèn)題。而實(shí)際上PRNU的特點(diǎn)是弱乘性噪聲類信號(hào)[2]，確定性但以無(wú)損的方式有效地壓縮。大規(guī)模檢索設(shè)置需要存儲(chǔ)數(shù)千個(gè)引用指紋在全分辨率方面存在問(wèn)題。存儲(chǔ)空間的數(shù)量。此外，當(dāng)噪聲從查詢圖像中提取的殘差需要相關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)中的所有參考指紋越多指紋和殘差的緊湊版本降低計(jì)算成本。在移動(dòng)認(rèn)證中場(chǎng)景中，當(dāng)用戶想要驗(yàn)證其設(shè)備時(shí)通過(guò)將從圖片中提取的殘差發(fā)送到集中式數(shù)據(jù)庫(kù)驗(yàn)證，限制數(shù)據(jù)量是通過(guò)網(wǎng)絡(luò)發(fā)送來(lái)減少響應(yīng)時(shí)間來(lái)強(qiáng)制性的提高用戶體驗(yàn)。

3 光響應(yīng)不均勻性（PRNU）壓縮欲解決的方法

雖然之前光響應(yīng)不均勻也有提成相關(guān)解法[3]，但在本文中，我們提出了一種PRNU壓縮方法。適合JPEG圖像。在衰減時(shí)定制的抽取預(yù)處理步驟PRNU跡線已經(jīng)存在的頻率成分抑制JPEG壓縮圖像，這意味著減少PRNU數(shù)據(jù)庫(kù)的大小，或直接提取的殘差圖像下的分析，仍然確保高相機(jī)檢測(cè)能力?？紤]兩個(gè)指標(biāo)：i）存儲(chǔ)空間/傳輸比特率；②計(jì)算復(fù)雜度。這些是實(shí)現(xiàn)高壓縮率的必要條件。邊界相機(jī)屬性復(fù)雜性。

由于圖像通常是JPEG壓縮的，高頻PRNU組件可能會(huì)損壞，從而造成低頻整體更具信息量。死區(qū)量化比二進(jìn)制提供更大的靈活性，特別是當(dāng)與熵編碼器配對(duì)時(shí)。利用第一個(gè)想法，它是可能的預(yù)處理PRNU跟蹤的抽取操作可達(dá)減少向量空間維數(shù)之前的一定比率隨機(jī)投影，仍然保留重要的相機(jī)設(shè)備信息。即使PRNU對(duì)JPEG壓縮具有魯棒性在設(shè)備識(shí)別或驗(yàn)證方面；JPEG壓縮引入的強(qiáng)量化高頻分量促進(jìn)介紹。通過(guò)抽取的低通濾波作為第一步管道，為了只保存那些頻率成分它載有關(guān)于原始的重要信息PRNU信號(hào)。

第二個(gè)想法基本上是在指紋之間妥協(xié)。二值化（即二進(jìn)制量化）和指紋消化（即只編碼突出的峰）。多虧了所提出的死區(qū)量化過(guò)程，這是可能的利用熵編碼器進(jìn)一步壓縮指紋在PRNU二進(jìn)制量化之后沒(méi)有證明是有用的。實(shí)驗(yàn)在控制JPEG下進(jìn)行壓縮，用JPEG圖像直接由攝像機(jī)的固件壓縮。JPEG圖像實(shí)際上被考慮時(shí)的投影，同時(shí)實(shí)現(xiàn)原始圖像時(shí)的最新?tīng)顟B(tài)可用。

4 總結(jié)

本文在分析PRNU出現(xiàn)的背景前提下以及分析了PRNU發(fā)展的困頓下提出了一種PRNU的壓縮的方法。實(shí)現(xiàn)了與其他壓縮方法對(duì)比條件下也可以得到相同或更好的壓縮水平。為后來(lái)PRNU的發(fā)展提供了一種新的思路和方法。

參考文獻(xiàn)

[1]顏色解耦光響應(yīng)非均勻性噪聲融合凸優(yōu)化的圖像偽造檢測(cè)算法[J].孫力、黃正謙.測(cè)控技術(shù).2015（34）

[2]微光CCD相機(jī)的噪聲分析與處理[J].應(yīng)用基礎(chǔ)與工程科學(xué)學(xué)報(bào).2001（9）

[3]CCD像素響應(yīng)不均勻性的校正方法[J].陳迎娟、張之江、張智強(qiáng).光學(xué)精密工程.2004（12）