[发明专利]一种基于离散小波变换的图像PRNU欺骗方法及系统

说明书

本发明提出了一种基于离散小波变换的图像PRNU欺骗方法及系统，属于图像处理领域,对源图像进行离散小波变换，提取源图像的低频特征；对候选图像进行离散小波变换，提取候选图像的中高频特征；对源图像的低频特征和候选图像的中高频特征进行逐级重构，得到最终的干扰图像；本发明用离散小波变换域进行频域分析，用维纳滤波方案辅助进行去噪，将抑制设备指纹的重点放在抑制中高频分量上，同时低频分量做轻微处理以保证最后输出图像的质量，从而实现高质量的设备指纹复刻攻击。

技术领域

本发明属于图像处理领域，尤其涉及一种基于离散小波变换的图像PRNU欺骗方法及系统。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

基于光响应不均匀性(PRNU)的设备识别方法在最近得到了重视，PRNU是指由图像设备制造工艺的缺陷和硅晶片的不均匀性引起的光照响应不一致性，这种噪声模式被认为是每个设备独有的，PRNU的原理已被用于通过处理典型设备获取的生物特征图像，在生物识别的背景下进行设备去识别；在这种情况下，设备标识(或传感器标识)可与生物识别结合使用，以验证设备(如智能手机)的身份以及间接知晓使用该设备的个人身份。

但是，在应用识别时往往会存在容易被攻击的设备造成信息的泄露，存在以下问题：(1)目前的研究往往忽视了设备也会暴露隐私的问题，传统的解决方案通常侧重于多媒体内容的保护，例如年龄、面部等，但用于捕获图像的设备也可能暴露我们的隐私；(2)传统的解决方案通常会干扰生物特征图像的认证速度，比如着重于强压缩或者强过滤来抑制图像中的指纹噪声的方案等，都会破坏图像的整体细节；(3)传统去识别方案往往会疏漏频域分析对图像的影响，例如：经典的傅里叶变换域(Fourier transform)，信号表现形式往往不够直观，并且抑制PRNU效果较弱；DCT压缩的研究会普遍出现方块效应，这也会影响图像的质量等；(4)目前的研究方法在欺骗方案上，通常只存在针对源设备较少的情况。

所以，如何从源图像中剥离源设备信息，切断与源设备之间的联系，用其他设备的信息来干扰源图像，达到欺骗的效果，是一个值得研究的问题。

发明内容

为克服上述现有技术的不足，本发明提供了一种基于离散小波变换的图像PRNU欺骗方法及系统，用离散小波变换域进行频域分析，用维纳滤波方案辅助进行去噪，将抑制设备指纹的重点放在抑制中高频分量上，同时低频分量做轻微处理以保证最后输出图像的质量，从而实现高质量的设备指纹复刻攻击。

为实现上述目的，本发明的一个或多个实施例提供了如下技术方案：

本发明第一方面提供了一种基于离散小波变换的图像PRNU欺骗方法；

一种基于离散小波变换的图像PRNU欺骗方法，包括：

对源图像进行离散小波变换，提取源图像的低频特征；

对候选图像进行离散小波变换，提取候选图像的中高频特征；

对源图像的低频特征和候选图像的中高频特征进行逐级重构，得到最终的干扰图像。

进一步的，所述离散小波变换，是三层小波分解或者二层小波分解；

源图像和候选图像是一对多的关系时，采用三层小波分解，候选图像是目标设备拍摄的一组图像；

源图像和候选图像是一对一的关系时，选择二层小波分解，候选图像是目标设备拍摄的一张图像。

优选地，提取源图像的低频特征后，通过维纳滤波，去除低频特征中的噪声。

优选地，获取拍摄源图像的源设备拍摄的一组图像，作为图像训练集，从图像训练集中提取设备指纹特征，对源设备的指纹特征进行离散小波变换，得到指纹特征的低频特征，去除噪声后的源图像低频特征减去n倍强度的指纹特征的低频特征，得到剥离源设备信息的源图像低频特征。