Повышение достоверности идентификации цифровых камер: оптимизация алгоритма сравнения шумовых портретов

Рассмотрены вопросы оптимизации существующих методов идентификации фотосенсоров современных цифровых камер. Приведены пути повышения достоверности идентификации цифровых камер – определения цифровой камеры, которой был сделан тот или иной снимок. Оптически зарегистрированы однородные снимки для формирования шумового портрета и тестовый набор изображений бытовых сцен для идентификации трёх камер различных типов по снимкам. Оптимизированы цифровая фильтрация снимка и метрика идентичности изображений. Для оценки сглаженных изображений подобран оптимальный цифровой фильтр, с его использованием определены шумовые портреты идентифицируемых камер. Найден оптимальный критерий идентичности при сравнении шумовых портретов камер. Применение оптимального фильтра и критерия идентичности позволило повысить в среднем более чем в 60 раз достоверность идентификации камеры, с помощью которой сделан конкретный снимок. Полученные результаты можно использовать при решении задач в областях регистрации и обработки изображений, безопасности, криминалистики, анализа больших данных и др.

1. Fan Y., Li J., Guo Y., Xie L., Zhang G., Measurement, 2021, vol. 171, 108829. https://doi.org/10.1016/j.measurement.2020.108829

2. Jurre van Kesteren, Leandra A. E. van Goudoever, Amara Conteh, Gijs J. D. van Acker, H. Jaap Bonjer, Håkon A. Bolkan, Journal of Surgical Education, 2023, vol. 80, no. 4, pp. 495–498. https://doi.org/10.1016/j.jsurg.2023.01.003

3. Lane B. A., Cardoza R. J., Lessner S. M., Vyavahare N. R., Sutton M. A., Eberth J. F., Journal of the Mechanical Behavior of Biomedical Materials, 2023, vol. 141, 105745. https://doi.org/10.1016/j.jmbbm.2023.105745

4. Putro M. D., Nguyen D.-L., Jo K.-H., IEEE Sensors Journal, 2021, vol. 22, no. 1, pp. 565–574. https://doi.org/10.1109/jsen.2021.3128389

5. Emilsson M., Karlsson C., Svensson A., BMC Health Services Research, 2023, vol. 23, no. 1, 144. https://doi.org/10.1186/s12913-023-09130-2

6. Рощин Д. А. Повышение точности формирования цифровой модели местности вдоль железнодорожного пути // Измерительная техника. 2021. № 2. С. 22–29. https://doi.org/10.32446/0368-1025it.2021-2-22–29

7. Baguenard B., Bensalah-Ledoux A., Guy L., et al., Nature Communications, 2023, vol. 14, pp. 1065. https://doi.org/10.1038/s41467-023-36782-9

8. Самойленко М. В. Влияние асимметрии интенсивности на ошибку идентификации стереоизображений // Измерительная техника. 2023. № 5. С. 22–28. https://doi.org/10.32446/0368-1025it.2023-5-22-28

9. Рощин Д. А. Погрузка гусеничной техники своим ходом на автоприцеп: управление с помощью системы технического зрения // Измерительная техника. 2022. № 1. С. 23–29. https://doi.org/10.32446/0368-1025it.2022-1-23-29

10. Рощин Д. А. Применение системы машинного зрения для контроля пространственного положения строительной техники // Измерительная техника. 2022. № 3. С. 29–35. https://doi.org/10.32446/0368-1025it.2022-3-29-35

11. Yu H., Kim Y., Yang D., et al., Nature Communications, 2023, vol. 14, 3534. https://doi.org/10.1038/s41467-023-39329-0

12. Milanfar P., IEEE Signal Processing Magazine, 2012, vol. 30, no. 1, pp. 106–128. https://doi.org/10.1109/msp.2011.2179329

13. Maggioni M., Sánchez-Monge E., Foi A., IEEE Transactions on Image Processing, 2014, vol. 23, no. 10, pp. 4282–4296. https://doi.org/10.1109/tip.2014.2345261

14. Lebrun M., Colom M., Buades A., Morel J. M., Acta Numerica, 2012, vol. 21, pp. 475–576. https://doi.org/10.1017/s0962492912000062

15. Zhang T., Li X., Li J., Xu Z., Sensors, 2020, vol. 20, no. 19, 5567. https://doi.org/10.3390/s20195567

16. Lukas J., Fridrich J., Goljan M., IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 2006, vol. 1, no. 2, pp. 205–214. https://doi.org/10.1109/tifs.2006.873602

17. Fridrich J., IEEE Signal Processing Magazine, 2009, vol. 26, no. 2, pp. 26–37. https://doi.org/10.1109/msp.2008.931078

18. Zheng L., Jin G., Xu W., Qu H., Wu Y., IEEE Sensors Journal, 2017, vol. 17, no. 12, pp. 3656–3668. https://doi.org/10.1109/jsen.2017.2696562

19. Zhang Y., Wang G., Xu J., Sensors, 2018, vol. 18, no. 7, 2276. https://doi.org/10.3390/s18072276

20. Jeong B. G., Kim B. C., Moon Y. H., Eom I. K., Signal Processing, 2014, vol. 96, pp. 266–273. https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2013.10.002

21. European Machine Vision Association, “EMVA Standard 1288 Standard for Characterization of Image Sensors and Cameras”, available at: https://www.emva.org/standards-technology/emva-1288/emva-standard-1288-downloads-2/ (accessed: Jun 11, 2023).

22. Евтихиев Н. Н., Козлов А. В., Краснов В. В., Родин В. Г., Стариков Р. С., Черёмхин П. А. Метод измерения шумов цифровых камер автоматической сегментацией полосовой сцены // Компьютерная оптика. 2021. Т. 45. № 2. С. 267–276.

23. H. Maître, From Photon to Pixel the Digital Camera, Hand-book, Hoboken, NJ, Wiley, 2017, 464 p.

24. Nakamoto K., Hotaka H., Optics Express, 2022, vol. 30, no. 21, 37493. https://doi.org/10.1364/oe.471394

25. Wang Y., Wan B., Fu G., Su Y., IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2021, vol. 70, pp. 1–11. https://doi.org/10.1109/tim.2021.3088484

26. Евтихиев Н. Н., Козлов А. В., Краснов В. В., Родин В. Г., Стариков Р. С., Черёмхин П. А. Сравнительный анализ и измерение временных шумов фотосенсоров камер оперативной методикой автоматической сегментации неоднородной сцены и стандартом EMVA 1288 // Измерительная техника. 2021. № 4. С. 28–35. https://doi.org/10.32446/0368-1025it.2021-4-28-35

27. Silva V. D., Chesnokov V., Larkin D., A novel adaptive shading correction algorithm for camera systems, Electronic Proc. IS&T Int’l. Symp. on Electronic Imaging: Digital Photography and Mobile Imaging XII, 2016. https://doi.org/10.2352/issn.2470-1173.2016.18.dpmi-249

28. Young I. T., Gerbrands J. J., van Vliet L. J., Fundamentals of Image Processing, Delft, Delft University of Technology, 2007, 112 p.

29. Гонсалес Р. С., Вудс Р. Е. Цифровая обработка изображений. Пер. с англ. М.: Техносфера, 2019, 1104 с.

30. Kozlov A. V., Rodin V. G., Starikov R. S., Evtikhiev N. N., Cheremkhin P. A., IEEE Sensors Journal, 2023, vol. 23, no. 5, pp. 4883–4891. https://doi.org/10.1109/JSEN.2023.3238673

31. Fienup J. R., Applied Optics, 1997, vol. 36, no. 32, pp. 8352–8357. https://doi.org/10.1364/AO.36.008352

32. Huynh-Thu Q., Ghanbari M., Electronics letter, 2008, vol. 44. no. 13, pp. 800–801. https://doi.org/10.1049/el:20080522

33. Tounsi Y., Kumar M., NaИСС A., Mendoza-Santoyo F., Matoba O., Applied Optics, 2019, vol. 58, no. 26, pp. 7110–7120. https://doi.org/10.1364/AO.58.007110

34. Katkovnik V., Shevkunov I. A., Petrov N. V., Egiazarian K., Optics Letters, 2015, vol. 40, no. 10. pp. 2417–2420. https://doi.org/`10.1364/OL.40.002417

35. Lim J. S., Two-dimensional signal and image processing, Englewood Cliffs, New Jersey, Prentice Hall, 1990, 694 p.