谈谈PRNU 光响应非均匀性

　　PRNU，Photo Response Non-Uniformity，中文译为光响应非均匀性。整体上来说，PRNU是相机SPN（Sensor Pattern Noise，SPN）的一种。SPN一般认为有两种， 一种就是我们讲的PRNU，另一种叫做DSNU（Dark Signal Non uniformity），也就是暗电流。

　　PRNU是由于“the non homohomogeneity that is  naturally present in the silicon in sensors”^【1】。也就是在传感器制造过程中，感光元件（CMOS/CCD）上的硅的薄厚不同造成的。我们可以这么理解：在相同的光条件下，感光元件的每个像素块的表现并不是完全相同的。通常来说，每个不同的相机的PRNU都是不同的，就像人类的指纹一样。因此早在2006年就有人提出可以使用模式噪声来做源相机检测，一些富有建设性的工作被发表在IEEE TIFS上。

　　PRNU在经过之后相机的一些处理（如gamma correction等等）和其他噪声的添加之后，PRNU仍然存在，很难被消除。虽然难以消除，但是PRNU被糅合在一些图像处理过程中产生的其他噪声中，是一个很弱的信号。这就给PRNU的提取带来了很大困难。

　　由于PRNU的特性，PRNU可以应用到很多方向上。主要的应用方向是两种：第一种是图像来源检测（Image Origin Identification），这一领域中主要的应用是图像来源检测和源相机验证。前者的主要目标是，通过一张或者一组图片，在可疑的相机中检测出照片的源相机。后者的目标是检测图片是否由特定的相机拍摄。这在公安和司法上有很大的用途。第二种PRNU的应用方向是图像伪造检测（Image Forgery Detection），PRNU可以被当做一种用来检测图像伪造的水印。因为一些伪造的图像例如复制或者移动等方法会改变图像的特征PRNU，可以利用这一特性来检测图像是否经过伪造。

　　有时间再写一下PRNU的提取方法，要是编辑器能支持latex，估计能更得快一点（笑）。

　　唯一的一个引用：Mustafa Al-Ani and Fouad Khelifi  “On the SPN Estimation in Image Forensics: A Systematic Empirical Evaluation” IEEE Transaction on Information Forensics and Security, VOL.12 NO.5, MAY 2017

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