基于噪音相关性的数字图像区域作伪检测

为了鉴别一幅数字图像是否存在作伪的区域,应用数字图像与数码相机的噪音相关性,提出一种检测数字图像区域作伪的新方法.该方法首先利用小波滤波器从数字图像中提取出残留噪音,采用平均多幅图像残留噪音的办法得到相机的噪音参考模式.然后选择一个适当大小的检测模块在嫌疑图像的残留噪音和相机的噪音参考模式上同步移动,同时求出两者的噪音相关系数.最后把这一噪音相关系数与预设的判别阈值进行比较,从而判定该嫌疑图像是否存在作伪区域.在假设错误接受率为10－3的条件下,利用Neyman-Pearson判别规则求出各相机的判别阈值,利用浮动阈值法和加入三个修正措施后进行检测.结果表明,该方法的区域检测正确率为87%左右.     

用单片机制作电容测量仪

介绍用单片机测量电容的方法，用数学导出软件校准结果，同时对测量误差进行分析，给出应用实例，最后讨论了扩展量程的方法。     

二次JPEG压缩对噪音相关性的影响分析

为了探索二次JPEG压缩对数字图像与数码相机的噪音相关性的影响,提高利用噪音相关性鉴别数字图像来源的正确性,降低鉴别过程的复杂性,利用高品质的JPEG格式图像进行JPEG压缩实验,从噪音相关性的分布、噪音相关性的大小、鉴别阈值和错误拒绝率四个角度分析了JPEG压缩对噪音相关性的影响.实验结果表明,JPEG压缩会改变噪音相关性的分布特性,噪音相关性与品质因素是二次曲线关系,当品质因素小于90时,鉴别阈值取平均值,错误拒绝率不会产生明显的误差,从而找到了一种利用噪音相关性鉴别二次JPEG压缩图像来源的新捷径.