Identifizierung eines Bildsensors anhand von charakteristischen Rauschmustern oder Unregelmäßigkeiten des Sensors, sowie von Artefakten oder optischen Fehlern. Defekte Pixel, die einzeln für das menschliche Auge normalerweise nicht wahrnehmbar sind, können erkannt werden, und ihr wiederholtes Auftreten an der gleichen räumlichen Position kann zur Sensor-/Kameraidentifizierung verwendet werden.
Anmerkungen – technischer Hintergrund
Diese Anmerkungen liefern weitere Informationen über die technischen Sachverhalte, die in diese Stelle klassifiziert werden:
Der Prozess der Identifizierung von Digitalkameras kann drei Schritte umfassen:
1. Extraktion des PRNU [Photo Response Nonuniformity]-Rauschens. Das PRNU-Muster des zu untersuchenden Bildes wird mit Hilfe eines Entrauschungsfilters extrahiert;
2. Extraktion des Rauschmusters des Sensors [Sensor Pattern Noise, SPN], auch bekannt als Kamera-Fingerabdruck [camera fingerprint], durch Aufnahme einer Reihe von Weißbildern [flat field images] mit der untersuchten Kamera. Aus jedem Bild wird das PRNU-Muster extrahiert und dann werden diese Muster kombiniert, um das SPN zu schätzen;
3. Vergleich. Das SPN-Muster der Kamera und das PRNU-Muster des Bildes werden verglichen, indem z.B. eine Korrelationsmetrik berechnet wird.
Beispiele
Bestimmung, ob die beiden Bilder von der gleichen Kamera aufgenommen wurden, indem der oben beschriebene grundlegende dreistufige Prozess durchgeführt wird.
Verbesserung oder Wiederherstellung von Bildern | G06T 5/00 |
Sprechererkennung oder Sprecherverifikation | G10L 17/00 |
Einzelheiten von Fernsehsystemen | H04N 5/00 |
Fixed Pattern Noise [FPN] | zusätzliches Rauschen, das durch Dunkelströme verursacht wird, wenn die Sensoranordnung nicht belichtet wird. |
Hardwaremetry | Verfahren zur Suche nach charakteristischen Merkmalen zur Identifizierung eines Bildsensors. |
Photo Response Non-Uniformity [PRNU] | Hauptquelle des Rauschens, wenn die Pixel aufgrund der Inhomogenität der Siliziumwafer unterschiedliche Lichtempfindlichkeiten aufweisen. |
Signal-to-Noise Ratio [SNR] | Signal-Rausch-Verhältnis. |