一种基于摩尔纹的摄屏图片溯源方法技术

本发明专利技术公开了一种基于摩尔纹的摄屏图片溯源方法，根据人眼对色光感知的非线性特点，建立人眼色彩感知模型，通过不同能量的摩尔纹光栅带对设备信息进行编码，电子摄像机或智能手机拍摄电子屏幕后得到含有摩尔纹的图片，通过对摩尔纹的分析追溯该摄屏图片的源头，即追溯该图片拍摄的是哪一台显示设备。在现有技术中，没有有效方法能实现摄屏图片溯源，本发明专利技术可以在不被察觉的情况下嵌入摩尔水印，相机拍出的图片自然，通过对图片中摩尔纹的处理实现溯源。本发明专利技术方法的摄屏图片溯源精确度在93％左右。

【技术实现步骤摘要】
一种基于摩尔纹的摄屏图片溯源方法
本专利技术属于光学领域，涉及一种基于摩尔纹的摄屏图片溯源方法。该方法利用计算机图像学，填补了摄屏图片无法溯源的空白。
技术介绍
当两个空间图案相互叠加时，由于光学图案的非线性作用，原始图案上将产生新的可见图案，即摩尔纹。以灰度图像为例，在灰度图像中，每个点(x，y)被赋予0到1之间的值，表示其光反射程度：0表示黑色(即无反射)，1为白色(即全反射)，中间值为中间色调。假设m是两层图像m1和m2的叠加：m(x，y)＝m1(x，y)×m2(x，y)其中，m1和m2是频率分别为f1和f2的余弦周期函数，则可得：m＝m1×m2＝(a1+b1cos(2πf1t))×(a2+b2cos(2πf2t))＝a1a2+a1b2cos(2πf2t)+a2b1cos(2πf1t)+b1b2cos(2π(f1+f2)t)+b1b2cos(2π(f1-f2)t)因此，两个余弦周期函数的叠加产生两个附加频率(f1+f2)和(f1-f2)。由于人眼对低频信号更加敏感，(f1-f2)频率分量更易于观测。类似地，当m1和m2是一般曲线图案，其中m1＝p1(φ1(x，y))和m2＝p2(φ2(x，y))时，可以使用卷积定理计算它们叠加图案m的频谱，如下所示：其中M，M1和M2分别代表m，m1和m2的傅里叶变换，表示2D卷积。根据光学中的摩尔纹模型，周期函数和相位函数是独立的，可以单独计算。设mnl代表m1和m2叠加产生的非线性分量，频率为(f1-f2)。由于mnl也是曲线图案，可以将其写为mnl＝pnl(φnl(x，y))。分解可计算其周期函数pnl(u)和相位函数φnl(x，y)，如下所示：pnl(u)＝IFT(FT(p1(u))·FT(p2(-u)))φnl(x，y)＝φ1(x，y)-φ2(x，y)其中FT(T)和IFT(T)分别是输入T的傅立叶变换和傅里叶反变换，p1(u)，p2(u)，φ1(x，y)和φ2(x，y)是m1和m2对应的周期和相位函数。以上分析基于灰度图像，若为彩色图像，将上述方法应用于每个颜色通道即可。智能手机摄像头感光部件也是一个非线性系统，其非线性由相机传感器上的色彩滤波阵列(CFA)引起，因此在拍摄空间图案时可能产生摩尔现象。色彩滤波阵列CFA是一种使用在像素传感器上的微小颜色滤波器，用于捕获颜色信息。拜耳滤波器是智能手机内置摄像头中最常用的色彩滤波阵列，它以2×2矩阵的形式提供了红、绿和蓝三种光线的强度。当智能手机拍摄显示设备时，显示设备屏幕像素点投影到相机传感器上形成具有空间频率f1的光栅，CFA形成具有空间频率f2的另一层光栅。当相机相对显示设备位于适当的距离和角度时，空间频率(f1-f2)的差值落在可观察的频率范围内，满足最低能量的要求，照片上就会表现出纹波图像，即摩尔纹。本专利技术利用智能手机摄像头存在的非线性作用，提出基于摩尔纹的摄屏图片溯源办法。根据建立的人眼色彩感知模型，生成不同能量的摩尔纹光栅带，进而对设备信息进行编码，生成摩尔水印。当通过智能手机拍摄嵌入了摩尔水印的显示设备后，可以对照片中的摩尔纹能量特征进行分析得到设备信息。在现有技术背景下，基本没有方法能够解决摄屏图片溯源的难题，本专利技术方法可以通过摩尔水印的嵌入和提取实现摄屏图片的溯源。
技术实现思路
本专利技术的目的在于针对现有技术的不足，提供一种基于摩尔纹的摄屏图片溯源方法。根据建立的人眼色彩感知模型，实现显示设备摩尔水印的嵌入，通过对电子摄像头拍摄到的图片中摩尔纹的分析得到显示设备的唯一编号信息，达到溯源目的。本专利技术的基于摩尔纹的摄屏图片溯源方法，包括以下步骤：1)获取待测设备当前显示页面可嵌入摩尔水印的区域的色彩信息；2)建立人眼感知模型，以步骤1)获得的色彩信息以及待测设备的唯一编号作为人眼感知模型的输入，生成对应的光栅带，即摩尔水印，将生成的摩尔水印替换至步骤1)中所述的区域上；3)使用智能手机或者其他具有电子摄像头的设备拍摄该显示设备，获得待溯源摄屏图片。4)对于待溯源图片，利用摩尔纹特征进行图像切割，得到含摩尔水印的有效区域，对摩尔水印进行ACE色彩增强、饱和度增强，然后对摩尔水印进行有效色彩像素、形状、饱和度的数学统计分析，再通过K-means算法进行聚类运算，实现嵌入信息的提取，达到溯源目的。上述技术方案中，进一步的，步骤1)中所述的获取当前显示页面可嵌入摩尔水印区域的色彩信息的方法如下：(1)对显示设备当前显示页面进行实时截图，利用聚类算法得到当前页面中纯色区域S_p的位置，然后在纯色区域内进行滑窗操作，得到可嵌入摩尔水印区域S_e的准确位置信息(start_x，start_y)以及高度S_height和宽度S_width。(2)对S_e区域中的像素进行RGB分析，得到RGB三个通道的像素值VR，VG，VB。进一步的，步骤2)中所述的人眼色彩感知模型建立过程如下：根据人眼对光线的感知连续性，当光栅足够细时(光栅宽度为显示器两个单位分辨率宽度)，人眼对显示器色彩的感知会进行一个等效均值滤波处理。等效过程可量化为算数平均值：其中Veye为人眼感知的两条光栅的能量，V1，V2分别是两条光栅各自的能量，这里的光栅能量就是像素值。然后利用GammaCorrection理论校正光栅能量。Gamma描述了相机或荧幕的非线性反应的现象，当一个相机接收到两倍于原来照片的光强时，相机不会把新照片的像素数据保存成两倍的RGB值，人眼对色彩深浅的感知与光强直接相关。主流相机的成像格式为JPG，在这种格式下，相机成像对光强非线性的处理是将感光部件得到的图像像素值数据进行映射，映射函数为：其中Vstore是相机拍摄图片存储的像素值，Vsensor是相机感光部件实际接收到的光强对应的像素值，gamma为校正参数，常见显示器的校正参数为2.2，苹果公司的Retina屏幕校正参数为1.8。对于显示器，也会有类似的光强和像素值之间非线性的关系，所以显示器在显示图片时，为了还原图片的真实观感，也需要一个映射关系：Vdisplay＝g(Vstore)＝(Vstore)gamma其中Vdisplay为显示器显示图片时实际输出真实观感对应的像素值，显然，两种映射关系是互补的。根据人眼对色彩感知的连续性，对显示器色彩感知的等效均值滤波进行量化，对于单一通道的灰度图，建立如下模型：其中δ为均值滤波后的光栅能量与原参考能量(Vaim)gamma(Vaim为嵌入区域的背景颜色的像素值)的相对误差，针对给定的光栅能量基值Vbase，使dis从0-Vbase逐渐变化，当相对误差出现极小值时，即得到了此Vbase对应下的光栅能量差disbase，Vbase在Vaim±10范围内取值，不同的Vbase对应不同的光栅能量，光栅能量基值与嵌入区域背景颜色像素值之差越大，则光栅能量越高。对于RGB三通道，建立如下模型：先将嵌入区域的背景颜色RGB像素值VR，VG，VB按照下式转换为灰度图格式：Vgray＝0.2989VR+0.5870VG+0.1140VB在计算某个通道的disbase时，固定另外两个通道的像素值(如VG，VB)不变，在该通道像素值(VR)±10范围内取值作为V，使dis从0-V逐渐变化，求V+＝V+dis、V_＝V-dis新的该通本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于摩尔纹的摄屏图片溯源方法，其特征在于，包括以下步骤：1)获取待测设备当前显示页面可嵌入摩尔水印的区域的色彩信息；2)建立人眼感知模型，以步骤1)获得的色彩信息以及待测设备的唯一编号作为人眼感知模型的输入，生成对应的光栅带，即摩尔水印，将生成的摩尔水印替换至步骤1)中所述的区域上；3)当使用智能手机或者其他具有电子摄像头的设备拍摄该显示设备，获得待溯源摄屏图片；4)对于待溯源图片，利用摩尔纹特征进行图像切割，得到含摩尔水印的有效区域，再对摩尔水印进行ACE色彩增强、饱和度增强，然后对摩尔水印进行有效色彩像素、形状、饱和度的数学统计分析，通过K‑means算法进行聚类运算后，实现嵌入待测设备信息的提取，达到溯源目的。

【技术特征摘要】
1.一种基于摩尔纹的摄屏图片溯源方法，其特征在于，包括以下步骤：1)获取待测设备当前显示页面可嵌入摩尔水印的区域的色彩信息；2)建立人眼感知模型，以步骤1)获得的色彩信息以及待测设备的唯一编号作为人眼感知模型的输入，生成对应的光栅带，即摩尔水印，将生成的摩尔水印替换至步骤1)中所述的区域上；3)当使用智能手机或者其他具有电子摄像头的设备拍摄该显示设备，获得待溯源摄屏图片；4)对于待溯源图片，利用摩尔纹特征进行图像切割，得到含摩尔水印的有效区域，再对摩尔水印进行ACE色彩增强、饱和度增强，然后对摩尔水印进行有效色彩像素、形状、饱和度的数学统计分析，通过K-means算法进行聚类运算后，实现嵌入待测设备信息的提取，达到溯源目的。2.根据权利要求1所述的基于摩尔纹的摄屏图片溯源方法，其特征在于，步骤2)中建立人眼感知模型，具体如下：根据人眼对色彩感知的连续性，对显示器色彩感知的等效均值滤波进行量化，对于单一通道的灰度图，建立如下模型：其中δ为均值滤波后的光栅能量与原参考能量(Vaim)gamma(Vaim为嵌入区域的背景颜色的像素值)的相对误差，针对给定的光栅能量基值Vbase，使dis从0-Vbase逐渐变化，当相对误差δ出现极小值时，即得到此Vbase对应下的光栅能量差disbase，Vbase在Vaim±10范围内取值，不同的Vbase对应不同的光栅能量，光栅能量基值与嵌入区域背景颜色像素值之差越大，则光栅能量越高；对于RGB三通道，建立如下模型：先将嵌入区域的背景颜色RGB像素值VR，VG，VB按照下式转换为灰度图格式：Vgray＝0.2989VR+0.5870VG+0.1140VB在计算某个通道的disbase时，固定另外两个通道的像素值(如VG，VB)不变，在该通道像素值(VR)±10范围内取值作为V，使dis从0-V逐渐变化，求V+＝V+dis、V_＝V-dis新的该通道像素值，代入上述转换公式中求得Vgray+和Vgray-，当相对误差出现极小值时，即得到此V对应下的光栅能量差disbase；将步骤1)获得的色彩信息输入人眼感知模型，最终选出两组Vbase-disbase，一组为高能量光栅，记为VbaseH-disbaseH，一组为低能量光栅，记为VbaseL-disbaseL。3.根据权利要求2所述的基于摩尔纹的摄屏图片溯源方法，其特征在于，步骤2)中将待测设备唯一编号信息转换为二进制序列，在序列前端加设一位起始位为1，在后端加设一位停止位为1，起始位与停止位间的二进制序列按照单极性不归零电平码规则进行编码获得需嵌入图片的二进制序列信息；将需要嵌入的二进制序列信息code＝{S1，S2，…，SN}作为摩尔水印的输入，将待嵌入区域水平维度均分为N个光栅带，若Si＝1，则对应光栅带里像素点有：若Si＝0，对应光栅带里像素点有：其中V1，V2是相邻两光栅的像素值，整个光栅带区域里光栅按照水平维度交替存在。4.根据权利要求1所述的基于摩尔纹的摄屏图片溯源方法，其特征在于，步骤4)中，对于待溯源图片，先利用现有机器学习物品识别平台分割出显示设备和环境，在显示设备区域中进行聚类，找出纯色区域的位置，然后在纯色区域内进行滑窗操作，在窗口内对摩尔纹红绿蓝条纹带的特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐文渊，冀晓宇，程雨诗，王礼旭，庞淇，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：浙江,33