基于模式噪声的相机源取证实验：多元滤波与ROC分析

"本实验是《多媒体安全技术》课程的一部分，由信息安全系的彭安杰老师提供，主要探讨了基于模式噪声的相机源取证技术。实验的核心内容包括以下几个步骤： 1. 模式噪声提取：首先，从不含噪声的图像（I0）中提取指纹（KA）和其它噪声（Seta）。这是通过诸如均值滤波、高斯滤波、中值滤波和导向滤波等滤波器（如`H=fspecial('gaussian')`、`Imfilter=imfilter(im,H,'symmetric')`等）来实现的。 2. 相机指纹生成：采用平均求解和最大似然估计两种方法生成相机指纹。平均求解是通过对多张图片求均值，而最大似然估计则涉及到对噪声进行更精确的分析和模型匹配。 3. 相似性度量：通过计算两个图像的特征之间的相关度（如相关系数或余弦相似度），判断一个测试图像（I）是否来自某个特定相机。ROC曲线（接收者操作特性曲线）被用来量化不同滤波方法在识别能力上的表现。 4. 实验设计：实验共涉及4部相机，每个相机使用10张平滑图片提取指纹，20张测试图片进行验证。学生需要完成的任务包括绘制基于不同滤波器的ROC曲线，比较各种方法的效果，并评估平均求指纹与最大似然估计法的性能。 5. 工具与函数：实验提供了关键函数如`FPcreat_average.m`、`getFingerprint_average.m`用于创建和获取指纹，`plot_roc`用于绘制ROC曲线，以及`CSItest_average`用于测试和分析结果。此外，学生需要理解如何根据文件夹结构（如`fingerprints`和`Functions`文件夹）组织数据和代码。 6. 实验提示：画多部相机的ROC曲线时，需分别对每部相机的指纹进行处理，确定正样本和负样本，然后计算PCE值并将其输入到`plot_roc`函数中，最终得到所有相机的ROC曲线对比。 通过这个实验，参与者可以深入了解相机源取证的基本原理，熟悉图像处理技术在多媒体信息安全中的应用，并能够比较不同滤波方法的性能，提升对模式噪声的理解和分析能力。"