基于白平衡数码相机图像与计算机生成区分方法

(19) (19)民国家知局(21)(22)(71)申请人大(72)发明人高尚(74)专利机构知识事务

(10)申请公布号CN(43)人G06K9/62权利要求权利要求书1页说明书4(57)AACN

权利要求 1/1计算机生成图像的区分模型;在于：举这3×n个增益系数其中c∈{r，g,b}，i＝{1,2,...,n}；另外的3×n个统计特征；的统计特征作为第3×n+1至第6×n个特征组合成为最终的特征向量。n=5。基于白平衡的数码相机图像与计算机生成图像区分方 [0002] 来譬电子随着不断攀升的电子数字取证(digitalforensics)技术应运而生。它是将包括数字信号产生传输等的相关信息作为与法律需的例如电子邮件办公文档音图像上网记录内存数据GPS信息等。在数字取证学科的多个方向中多取证技术为近年来刚刚兴起的热门方。多取证主要验证数字信如数字图像音频的真实性与可靠性主要用途是用于在上验证数字的可靠性是否可以采信等。如今数字图像因其迅速普及广泛和极易修改等特性引起了人们的广泛关注数字图像随处可见，报杂志网络等等都其途径。于此同时越来越强大的编辑软件使得即使是普通人依然可以通过个人电脑对数字图像进行编辑及修改甚至。随着图像编辑软件的升级篡改图像计算机生成图像越来越真甚至难以用肉眼区分其真实性然而除了某些特定的景大多数时候人们都需要确切地知道所看到的数字图像真伪特别是一旦牵扯到经济利益个人声誉导向等等数字图像内容的真实性来源的可靠性更是必须确认的信息不幸的是图像早已深入到我们的生活科学政治商业法律等诸多领域均受到了不同程度的影响而传统的验证方法难以应付今日的数字图“信誉。为了更好的应对数字图像的安全问题数字图像取证技术应用而生数字图像取证技术属于近年来出现的前沿研究领域其在医学军事新闻保险事故电子商务领域均有涉猎应用十分广泛。国内外研究尚处于初级阶段技术上虽着诸多但丝毫不影响市场对其的迫切需求应用前景看好。数码相机图像与计算机生成图像区分是数字图像取证技术中的一个热门研究分支。在制图软件泛滥的今天计算机生成图像已经可以做“以假乱真的真效果。如何区分图像内容是数码相机拍摄得到的自然是对真实世界的记录及反映还是只是计算机制图技术的体现内容并不真实甚至是对现实的并可误导公众。这些都是在面对非如刑事举证场景中所必须回答出的问题。也是本专利研究的重点。 传统的用于数字相机图像与计算机生成图像区分的方法是基检测的区分[0006]本发明提供一种基于白平衡的数码相机图像与计算机生成图像区分方法，包含以 步骤2对图像数据库中的每一幅图像进行统计特征提取获得特征向量集； 3图像与计算机生成图像的区分模型; 步骤2.1选择n种白平衡算法对图像进行n种白平衡算法的光源估计； 数列举这3×n个增益系数其中c∈{r，g,b}，i＝{1,2,...,n}； 得到另外的3×n个统计特征； [0016]本发明追求性能更优的数字图像鉴别方法，用于在数字图像鉴权中判断图像是否 该方法设计的基本原理如下：[0019] 多数白平衡处理的基本方法遵循VonKries模型即①对图像光源进行评估图像的色温②依据色温估计的结果设定图像上每个颜色层的颜色调制增益因子③依据设定的颜色调制增益因子调制图像颜色所得的图像即为白平衡处理过的图像。[0020] 对与数码相机图像而言其图像已经经过了一次白平衡处理图像上光源的色温已经相同或相近于白平衡算法所设定的标准光源色温而计算机生成图像则不然因此如果对数码相机图像进行白平衡处理相当于第二次白平衡处理其颜色调制改动必然不大、甚至是不需要调制而对计算机生成图像进行白平衡处理此时相当于第一次白平衡处理[0021]实施例详细说明本发明技术方案。[0022]本发明提供的一种基于白平衡的数码相机图像与计算机生成图像区分方法，用于DVMM。 算机生成图像的区分模型； 如需要判断图像是否为计算机生成图像时，通过步骤2中一致的统计特征提取方 法的具体求解步骤如下：种25。[0036]针对步骤2.15R,G,B15个增益系数其中c∈{r，g,b}，i＝