fingerprint_strength_map — IMGFORENSICS sensor op

• 資料種類:fingerprint → image2d

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.fingerprint_strength_map(fingerprint, block: 'int' = 16) -> 'np.ndarray'(要直接呼叫實作,import imgforensics; imgforensics.fingerprint_strength_map(fingerprint, block: 'int' = 16) -> 'np.ndarray';從台帳取用則 opsimgforensics.get("fingerprint_strength_map"))

用法

指紋逐塊有效強度(標準差)的地圖。image2d。

PRNU 在飽和像素和全黑像素中不會出現(因為是乘性缺陷，需要訊號)。這張圖是用來查看「指紋在哪裡什麼也說不了」的，值低的區域的比對結果較弱。對 block 見方的非重疊區塊分別求標準差，以區塊常數還原到原來的 (H, W) 後回傳(邊緣以邊緣區塊的值填充)。

實測(tests/test_imgforensics.py::test_strength_map_marks_the_saturated_half，由只讓 128x128 左半部飽和的 8 張產生指紋)：飽和側的平均強度 0.075，正常側為 1.409 = 18.8 倍。左半部沒有 PRNU 疊加的餘地(因為是乘性缺陷，需要訊號)，這一點直接顯現了出來。

這也是 fingerprint 詞彙的出口(為了不製造死胡同)。

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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