fingerprint_strength_map — IMGFORENSICS sensor op

• 数据种类:fingerprint → image2d

• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.fingerprint_strength_map(fingerprint, block: 'int' = 16) -> 'np.ndarray'(要直接调用实现,import imgforensics; imgforensics.fingerprint_strength_map(fingerprint, block: 'int' = 16) -> 'np.ndarray';从台账取用则 opsimgforensics.get("fingerprint_strength_map"))

用法

指纹逐块有效强度(标准差)的地图。image2d。

PRNU 在饱和像素和全黑像素中不会出现(因为是乘性缺陷，需要信号)。这张图是用来查看“指纹在哪里什么也说不了”的，值低的区域的比对结果较弱。对 block 见方的非重叠块分别求标准差，以块常数还原到原来的 (H, W) 后返回(边缘用边缘块的值填充)。

实测(tests/test_imgforensics.py::test_strength_map_marks_the_saturated_half，由只让 128x128 左半部分饱和的 8 张生成指纹)：饱和侧的平均强度 0.075，正常侧为 1.409 = 18.8 倍。左半部分没有 PRNU 叠加的余地(因为是乘性缺陷，需要信号)，这一点直接显现了出来。

这也是 fingerprint 词汇的出口(为了不制造死胡同)。

参考(示例数据、文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• image_forensics_audit — py -3.11 examples/image_forensics_audit.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 image2d 作为输入)

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

同类别(sensor)

sensor_fingerprint · fingerprint_correlate

*Provenance: imgforensics.py — IMGFORENSICS 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

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