经由噪声表征进行的视觉传感器动态加水印制造技术

本文公开了经由噪声表征进行的视觉传感器动态加水印。一种示例性装置可以由第一装置捕获图像，其中包括像素组的所述图像具有由所述第一装置的基本噪声配置文件引起的基线噪声表征。所述装置可产生噪声水印以创建带水印的图像，其中所述噪声水印可通过改变所述基线噪声表征以产生修改后的噪声表征来产生。所述装置还可将所述带水印的图像传输到接收器。装置还可将所述带水印的图像传输到接收器。装置还可将所述带水印的图像传输到接收器。

【技术实现步骤摘要】
经由噪声表征进行的视觉传感器动态加水印


[0001]本公开涉及提供维持被传输的图像的完整性的轻量级基于噪声的加水印方法的系统和方法。

技术介绍

[0002]对车辆相机系统的恶意篡改可能导致有害影响。伪造的相机馈送可能用于欺骗驾驶员辅助和认证系统，这直接损害系统的可靠性。一个简单的示例是将相机数据引入具有期望输出的相机数据，诸如包括在车辆前方行走的人的数据记录。这种简单的欺骗可能无休止地触发自动紧急制动系统并有效地使车辆无法驾驶。检测引入攻击的示例性方法是将动态水印应用于图像。相机和接收器模块两者都将依赖于随机图案生成器，所述随机图案生成器可以将“0”填充应用于特定像素，以识别有效的相机源。然而，根据定义，这与图像质量存在直接折衷，因为水印越安全，被修改的像素就越多。这可以通过将水印配置文件作为辅助文件附件发送来解决，但是根据定义，这也会导致通信带宽加倍。

技术实现思路

[0003]本公开总体涉及提供维持被传输的图像的完整性的轻量级基于噪声的加水印方法的系统和方法。相机噪声表征可以用于基于基线噪声配置文件偏差来对图像加水印。用于相机分类的固有噪声表征包括光响应不均匀性、镜头像差、交互噪声和时间噪声。这些可以用于创建用于比较和水印识别的基线噪声表征。虽然机器学习伪造算法可能在视觉上具有欺骗性，但基线噪声表征仍然是成像器所固有的；这至少在“来自传感器图案噪声的数码相机识别(Digital camera identification from sensor pattern noise)”(https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/1634362)中得以证明。
[0004]通常，成像装置(诸如相机)由于相机部件和配置而将基线噪声表征归因于其捕获的图像。该基线噪声表征被归因于由相机捕获的每个图像。虽然基线噪声表征可能随着相机性能随时间变化而随时间变化，但是基线噪声表征被归因于捕获的每个图像。换句话说，由特定相机捕获的每个图像可具有对应于相机的基线噪声表征的噪声表征。该基线噪声表征可被捕获为基线噪声配置文件。
[0005]可以肯定的是，虽然本文提供的示例可以参考相机，但是本公开不限于此。因此，来自其他类似成像系统的输出可以根据本公开用噪声加水印并如本文所公开的进行处理。
[0006]当已知相机的基线噪声表征时，本文的系统和方法可以通过改变/修改像素组的噪声表征来操纵图片的像素组。从基线噪声表征开始，所述系统和方法可以改变该基线噪声表征以产生这些像素的修改后的噪声表征。从基线修改噪声表征会创建基于噪声的水印。也就是说，像素组对基于噪声改变的水印进行编码。在一些情况下，基线噪声表征的改变可以包括基线噪声表征的滤波或放大。当与基线噪声表征进行比较时，修改后的噪声表征产生可以被计算的噪声偏差，所述噪声偏差通常被称为预期值。
[0007]可以将带水印的图像传输到接收器。接收器可以验证或核验带水印的图像。在一
些情况下，接收器可以接收基线噪声表征和预期值两者。接收器可以处理带水印的图像的像素组，这导致接收器确定像素组的修改后的噪声表征。接收器可以评估像素组的修改后的噪声表征和像素组的基线噪声表征两者，以确定计算的噪声偏差。当计算的噪声偏差与预期值匹配时，图像可得以验证。
[0008]在一些情况下，可以通过引入区域期望值(ZEV)来使该过程更加稳健。如上所述，可以周期性地更新基线噪声偏差以补偿相机操作和行为的变化。在一些情况下，基线噪声偏差的更新可以包括安全质询过程，其中可以使用私钥来核验基线噪声偏差的漂移。当安全质询过程失败时，可以停用相机或者可以忽略从中获得的信息。
附图说明
[0009]关于附图阐述具体实施方式。使用相同的附图标记可以指示类似或相同的项。各种实施例可以利用除了附图中示出的那些之外的元件和/或部件，并且一些元件和/或部件可能不存在于各种实施例中。附图中的元件和/或部件不一定按比例绘制。在整个本公开中，根据上下文，可以可互换地使用单数和复数术语。
[0010]图1描绘其中可以实现用于提供本文所公开的系统和方法的技术和结构的说明性架构。
[0011]图2是用于生成带噪声水印的图像的示例性方法的流程图。
[0012]图3是用于验证带噪声水印的图像的示例性方法的流程图。
[0013]图4是本公开的另一方法的流程图。
具体实施方式
[0014]现在转到附图，图1描绘其中可以实现本公开的技术和结构的说明性架构100。架构100可以包括车辆102、服务提供者104和网络106。网络106可以包括多种不同类型的网络中的任一种或组合，诸如有线网络、互联网、蜂窝网络、无线网络和其他私有和/或公共网络。在一些情况下，网络106可以包括蜂窝、Wi
‑
Fi或Wi
‑
Fi直连。在其他实施例中，环境的部件可以使用短程无线协议(诸如蓝牙、近场、红外等)进行通信。
[0015]车辆102通常可以包括第一装置108、第二装置110(例如，接收器)、成像平台112和驾驶员辅助平台114。通常，第一装置108可以包括处理从成像平台112获得的图像的图像信号处理器116。成像平台112可以包括一个或多个图像捕获装置，诸如相机、激光雷达和超声波传感器，仅举几例。
[0016]图像信号处理器116可以包括处理器118和存储器120。存储器120存储可以由处理器118执行以执行本文公开的任何加水印操作的指令。图像信号处理器116可以被配置为通过网络106与架构的任何部件(诸如，服务提供者104)通信。图像信号处理器116可以并入或使用任何已知的通信装置来通过网络106传输和/或接收数据。当提及由图像信号处理器116执行的操作时，应当理解，这包括由处理器118执行存储在存储器120中的指令。
[0017]一些实施例将图像信号处理器116公开为控制车辆的各种部件或致使车辆的各种部件得以控制。应理解，这可以包括由图像信号处理器116对部件的直接控制或通过另一个车辆控制器、装置、系统或总成对部件的间接控制。在一个非限制性示例中，图像信号处理器116可以与驾驶员辅助平台114协作以控制车辆操作和行为，诸如制动或节流系统。
[0018]另外，应当理解，虽然本文公开的方法在车辆层级执行，但也可以在服务提供者层级执行。在一些情况下，可以在车辆层级和服务提供者层级两者组合协作地执行方法。
[0019]图像信号处理器116可以被配置为对从成像平台112获得的图像加水印。当接收到图像122时，图像信号处理器116可以从图像122中选择像素组124。像素组124可以包括任何数量的像素，但是在一些情况下，像素组124包括至少四个像素。像素组124中的像素(以及图像122上的像素)具有由归因于成像平台112的基线噪声配置文件引起的基线噪声表征。也就是说，由成像平台112捕获的每个图像具有归因于成像平台112的基线噪声表征。因此，当成像平台112捕获多个图像时，每个图像将具有相同的基本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种方法，其包括：由第一装置接收图像，所述图像包括具有基线噪声表征的像素组，所述基线噪声表征指示捕获所述图像的成像装置的基本噪声配置文件；产生噪声水印以创建带水印的图像，所述噪声水印是通过改变所述基线噪声表征以获得修改后的噪声表征来产生的；以及将所述带水印的图像传输到接收器。2.根据权利要求1所述的方法，其还包括确定所述第一装置的所述基本噪声配置文件。3.根据权利要求2所述的方法，其还包括周期性地更新所述第一装置的所述基本噪声配置文件。4.根据权利要求1所述的方法，其还包括：接收所述带水印的图像；确定所述像素组的所述修改后的噪声表征；使用所述像素组的所述基本噪声配置文件和所述修改后的噪声表征来确定计算的噪声偏差；以及基于所述计算的噪声偏差来确定所述带水印的图像何时有效或无效。5.根据权利要求4所述的方法，其中通过从所述基线噪声表征中减去所述修改后的噪声表征来确定所述计算的噪声偏差。6.根据权利要求5所述的方法，其中确定所述带水印的图像何时有效或无效包括确定所述计算的噪声偏差与所述噪声水印的预期值之间的匹配。7.根据权利要求1所述的方法，其中改变所述像素组的所述基线噪声表征包括以下各项中的任一者：对所述基线噪声表征进行滤波；或对所述基线噪声表征进行放大。8.根据权利要求1所述的方法，其还包括将区域预期值添加到所述噪声水印。9.一种系统，其包括：第一装置，其包括：处理器；以及存储器，其用于存储指令，所述处理器执行所述指令以：由第一装置...

【专利技术属性】
技术研发人员：乔纳森，
申请(专利权)人：福特全球技术公司，
类型：发明
国别省市：