fingerprint_strength_map — IMGFORENSICS sensor op

• 資料種類:fingerprint → image2d

• 呼叫:import imgforensics; imgforensics.fingerprint_strength_map(fingerprint, block: 'int' = 16) -> 'np.ndarray'(或 opsimgforensics.get("fingerprint_strength_map"))

用法

指紋逐塊有效強度(標準差)的地圖。`image2d`。

> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。

PRNU は飽和した画素と真っ暗な画素では出ない(乗法的な欠陥なので信号が要る)。

この地図は「指紋がどこで何も言えないか」を見るためのもので、値が低い領域の

照合結果は弱い。`block 角の非重複ブロックごとの標準偏差を、元の (H, W)` へ

ブロック定数で戻して返す(端は端のブロックの値で埋める)。

実測(`tests/test_imgforensics.py::test_strength_map_marks_the_saturated_half`、

128x128 の左半分だけを飽和させた 8 枚から指紋を作る):飽和側の平均強度

0.075 に対し通常側 1.409 = 18.8 倍。左半分では PRNU が乗る余地が

無い(乗法的な欠陥なので信号が要る)ことがそのまま出ている。

これは `fingerprint` 語彙の 出口 でもある(袋小路を作らないため)。

參考(範例資料・文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者・年份)與用途見上面的族使用指南。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• image_forensics_audit — py -3.11 examples/image_forensics_audit.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 image2d 作為輸入)

perceptual_hash · fingerprint_correlate · error_level_map · jpeg_quality_estimate · jpeg_ghost_map · noise_inconsistency_map · copy_move_regions · watermark_embed

同類別(sensor)

sensor_fingerprint · fingerprint_correlate

*Provenance: imgforensics.py — IMGFORENSICS 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

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