2. Bố cục luận văn
2.3.1.Mẫu nhiễu và các phƣơng thức biểu diễn
Xử lý tín hiệu camera số
Phần quan trọng nhất của mọi camera số là các bộ cảm biến tạo ảnh, ảnh cảm biến đƣợc hình thành từ các phần tử nhỏ nhất của ảnh (điểm ảnh), hay là tập hợp của các lƣợng tử ánh sáng và chuyển đổi chúng sang đơn vị điện áp, sau đó mẫu tín hiệu số hoá sẽ đƣợc đƣa vào bộ chuyển đổi A/D. Trƣớc khi ánh sáng từ các chuỗi hoạt cảnh đƣợc đƣa vào cảm biến, nó đƣợc xử lý qua các bƣớc tiền xử lý trƣớc: Làm mịn (khử các đƣờng răng cƣa) bằng bộ lọc blur, sau đó qua bộ lọc màu (CFA). CFA là một bộ lọc khảm màu với các khối bao ngoài trong một phần hình ảnh. Nó cho phép mỗi một điểm ảnh tƣơng ứng chỉ có thể có một màu sắc nhất định.
36
Bộ cảm ứng Foveon TMX3 là bộ cảm biến duy nhất không sử dụng CFA. Nó có thể thu đƣợc 3 màu cơ bản của mọi điểm ảnh.
Nếu bộ cảm biến sử dụng CFA , thì tín hiệu số đầu ra sẽ bị nội suy sử dụng thuật toán nội suy màu (color interpolation algorithms) đối với tất cả các màu cơ bản thu đƣợc cho mỗi điểm ảnh. Tín hiệu kết quả sẽ đƣợc xử lý tiếp bằng cách sửa chữa màu sắc và hiệu chỉnh số dƣ. Thêm vào các thao tác xử lý bao gồm hiệu chỉnh gamma và điều chỉnh độ tuyến tính tƣơng ứng của bức ảnh cảm biến và cuối cùng là xây dựng các bộ lọc nâng cao chất lƣợng ảnh.
Mẫu nhiễu
Trong phần này chúng ta sử dụng khái niệm nhiễu để phát hiện ảnh giả mạo. Trong khi lấy trung bình của nhiều bức ảnh để giảm các thành phần ngẫu nhiên, cần nâng cao chất lƣợng mẫu nhiễu thu nhận.
Có một vài nguồn không hoàn thiện và nhiễu đã có tác động đến bức ảnh trong quá trình xử lý. Khi bộ cảm biến ảnh thu nhận một bức ảnh tuyệt đối từ môi trƣờng, kết quả của ảnh vẫn có sự thay đổi nhỏ trong cƣờng độ của các điểm ảnh riêng. Một phần nguyên nhân do các thành phần nhiễu ngẫu nhiên gây ra, cũng nhƣ “readout noise” hoặc “shot noise” và một phần bởi vì mẫu nhiễu. Chúng là một thành phần xác định tồn tại dƣới dạng xấp xỉ đƣợc sinh ra trong quá trình thu nhận ảnh. Thuộc tính này, mẫu nhiễu đƣợc biểu diễn trong mọi bức ảnh đƣợc thu nhận bằng bộ cảm biến. Có hai thành phần chính của mẫu nhiễu là: Nhiễu cố định ( FPN:
fixed pattern noise (mẫu nhiêu có cƣờng độ biến đổi trong miền biên độ ảnh) và nhiều hỗn tạp không đều (PRNU: photo response non-uniformity noise), điểm ảnh bất định (PNU: pixel non-uniformity) dựa trên sự khác nhau giữa pixel-pixel khi mảng cảm biến không đặt vào nguồn sáng. FPN là nhiễu đƣợc thêm vào (Additive Noise) hoặc các thành phần tạo ra do sự khác nhau giữa điểm ảnh với điểm ảnh khi chƣa có sự tác động của ánh sáng, khử loại nhiễu này bằng các kỹ thuật trừ nền ảnh. Nhiễu hỗn tạp (PRNU) thƣờng chiếm ƣu thế và có sức ảnh hƣởng lớn đến bức ảnh, nó đƣợc tạo ra do các các nguyên nhân sau: Quang học, các mẫu bụi bám trên thiết
37
bị thu nhận và PNU. Xét tín hiệu thô x=(xi,j) với i = 1,..,m, j= 1,…,n với n, m là các kích thƣớc của ảnh.
Hình 2.20: Mô hình mẫu nhiễu
Xét một tín hiệu nhiễu ngẫu nhiên: ( ij), nhiễu đƣợc thêm vào do tác động của bên ngoài là ( ij), đốm đen hiện thời là c=(cij). Tín hiệu đầu ra đƣợc tính bởi y=(yij) theo công thức sau:
ij ij ij ij ij ii f x c y ( ) (2.15)
Với fij là bé hơn 1 và bắt nhiễu PRNU, nó thuộc loại nhiễu phức tạp. Thành phần quan trọng nhất của PNRU là những điểm ảnh bất định (pixel non-uniformity), nó đƣợc hiểu nhƣ sự khác nhau giữa điểm ảnh và nguồn sáng. PNU là nguyên nhân gây nên hiện tƣợng không đồng đều thứ tự biểu diễn.
Nhiễu bất định không biểu hiện đầy đủ các tính chất về độ tƣơng thích của điểm ảnh trong bức ảnh so với các yếu tố về nguồn sáng. Khử bỏ các vùng tối do nhiễu bất định gây ra bằng phƣơng pháp khử nhiễu.
Tín hiệu y thu đƣợc phải qua một chuỗi các xử lý phức tạp trƣớc khi file ảnh cuối cùng đƣợc lƣu trữ. Quá trình xử lý bao gồm các thao tác trên một láng giềng cục bộ của các điểm ảnh, cũng nhƣ demosaicking, hiệu chỉnh màu, hoặc bộ lọc
Pattern Noise
FPN PRNU
PNU Low-Frequency
38
kernel. Một vài toán tử không tuyến tính, cũng nhƣ hiệu chỉnh Gamma, tính toán số dƣ trắng, hoặc áp dụng nội suy màu. Điểm ảnh cuối cùng có giá trị là Pij, với giả sử rằng 0≤ Pij≤ 255 cho mỗi kênh màu là :
) , ), ( , (y N y i j T Pij ij ij (2.16)
Ở đây T là một hàm không tuyến tính của yij, vị trí điểm ảnh (i,j), và giá trị y từ một láng giềng cục bộ N(yij) (kích thƣớc block là 5x5).