Научная статья на тему 'Цифровой шум изображения и его прикладное значение в криминалистике'

Цифровой шум изображения и его прикладное значение в криминалистике Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

CC BY
1399
137
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
ЦИФРОВОЙ ШУМ / DIGITAL NOISE / ШУМ ЦИФРОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ / NOISE IN DIGITAL IMAGES / ФОТОМОНТАЖ / PHOTOMONTAGE

Аннотация научной статьи по компьютерным и информационным наукам, автор научной работы — Зотов Павел Вячеславович

В статье рассматриваются причины появления цифрового шума в изображениях, его виды, и прикладное значение для криминалистических экспертиз.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по компьютерным и информационным наукам , автор научной работы — Зотов Павел Вячеславович

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

DIGITAL IMAGE NOISE AND ITS PRACTICAL IMPORTANCE IN CRIMINALISTICS

The article discusses the causes of digital noise in images, types, and applied value in a criminalistics examination.

Текст научной работы на тему «Цифровой шум изображения и его прикладное значение в криминалистике»

3 См.: Зажицкий В.И. Истина и средства ее установления в Уголовно-процессуальном кодексе РФ: теоретико-правовой анализ // Государство и право. 2005. № 6. С. 67-74; Зинатуллин Т.З. Проблема истины в свете предназначения уголовного процесса // Актуальные проблемы реформирования экономики и законодательства России и стран СНГ — 2002: материалы Международной научно-практической конференции / под общ. ред. В.А. Киселевой. Челябинск, 2002. Ч. 3. С. 47; Кухта А.А. Доказывание истины в уголовном процессе: автореф. дис. ... канд. юрид. наук. Н. Новгород, 2010.

4 Цит. по: Шейфер С.А. О понятии и цели доказывания в уголовном процессе // Государство и право. 1996. № 9. С. 60.

5 См.: Уголовно-процессуальный кодекс РСФСР от 27 октября 1960 г. // Ведомости Верховного Совета РСФСР. 1960. № 40, ст. 592.

6 См.: Шейфер С.А. Доказательства и доказывание по уголовным делам: проблемы теории и правового регулирования. М., 2009.

7 См.: Обзор апелляционной практики судебной коллегии по уголовным делам Кировского областного суда за первое полугодие 2014 г. // Официальный сайт Кировского областного суда. URL: http://www. oblsud.kirov.ru (дата обращения: 14.02.2015).

8 Бюллетень Верховного Суда Российской Федерации. 1996. № 7. С. 2.

9 См.: Лупинская П.А. Доказательства и доказывание в новом уголовном процессе // Российская юстиция. 2002. № 7. С. 5.

10 См.: Там же.

11 См.: Гончан Ю.А., Пиксин Н.Н. Функции доказывания и принятия решений в уголовном процессе // Российский следователь. 2007. № 3. С. 9. и др.

12 Там же.

П.В. Зотов

ЦИФРОВОЙ ШУМ ИЗОБРАЖЕНИЯ И ЕГО ПРИКЛАДНОЕ ЗНАЧЕНИЕ В КРИМИНАЛИСТИКЕ

В статье рассматриваются причины появления цифрового шума в изображениях, его виды, и прикладное значение для криминалистических экспертиз.

Ключевые слова: цифровой шум, шум цифровых изображений, фотомонтаж.

P.V. Zotov

DIGITAL IMAGE NOISE AND ITS PRACTICAL IMPORTANCE IN CRIMINALISTICS

The article discusses the causes of digital noise in images, types, and applied value in a criminalistics examination.

Keywords: digital noise, noise in digital images, photomontage.

В современной как оперативно-розыскной, так и экспертной практике, чрезвычайно широко используются в качестве материалов исследования цифровые изображения, зафиксированные камерами видеонаблюдения, случайными свидетелями или задокументированные криминалистами на месте преступления. Достаточно широкое распространение получило исследование цифровых изображений, полученных с использованием сканирующих устройств. С ростом доступности и качества фотофиксирующей техники количество изображений, содержащих криминалистически значимую информацию, будет только увеличиваться1. А учитывая все более повышающуюся функциональность современных графических редакторов, можно спрогнозировать рост экспертиз, связанных с выявлением фотомонтажа (установление подлинности изображения).

© Зотов Павел Вячеславович, 2015

(Волгоградский государственный аграрный университет); e-mail: worldtent@yandex.ru

Стоит отметить, что существующие криминалистические экспертизы цифровых изображений крайне скудны по своему количеству, инструментарию и кругу решаемых задач. В немногочисленных научных статьях, посвященных данной тематике, отмечается важность развития этого направления, т.к. практическая необходимость проведения криминалистических экспертиз цифровых изображений намного опередила теоретические знания в этой области2. Большинство современных экспертных методик можно разделить на три группы: 1) адаптация классических методов экспертиз галогеновых фотографий; 2) методы, основанные на использовании графического редактора Abode PhotoShop и других подобных редакторов; 3) анализ метаданных3. Очень мало специально разработанных для экспертной деятельности компьютерных алгоритмов анализа цифровых изображений. Такие исследования, по мнению автора, наиболее перспективны для развития этого направления.

На сегодняшний день существуют различные методики выявления фотомонтажа, обладающие своими преимуществами и недостатками. Автором предлагается решать данную проблему с помощью фиксации цифровых (электронных) шумов изображения.

Шум в цифровых изображениях — это эквивалент зерна пленки. Цифровой шум проявляется в виде отдельно стоящих элементов изображения, имеющих размеры одного или нескольких пикселей. Цифровой шум отличается от изображения более светлым или темным оттенком цвета (яркостной шум, от англ. luminance noise) и (или) по цвету (хроматический шум, от англ. chrominance noise). Хроматический шум обычно выглядит неестественно и может сделать изображение непригодным для восприятия, если будет слишком ярко выраженным. На рис. 1 показан демонстрирующий шум на исходно нейтральном сером образце, выделены эффекты хроматического и яркостного шумов.

6 Е

Рис. 1. Цифровой шум изображения: а) совмещенный яркостной и хроматический шум, б) яркостной шум, в) хроматический шум

Уровень и характеристики шумов у разных фотоаппаратов различны. Это зависит, прежде всего, от физического размера матрицы и пикселей, количества пикселей на матрице, а также от алгоритма работы электронного фильтра-шумоподавителя. Шум нарастает вместе с повышением светочувствительности камеры, длиной экспозиции и температурой.

Цифровые шумы камер можно поделить также на случайный, структурный и линейчатый. На рис. 2 приведены выраженные и изолированные случаи каждого из типов шумов на обыкновенном ровном сером фоне.

Рис. 2. Цифровой шум изображения: а) совмещенные случайный, структурный и линейный шумы; б) случайный шум (короткая выдержка, большое число ISO); б) структурный шум (длинная выдержка, малое число ISO); в) линейный шум (отдельные камеры, осветленные тени)

Случайный шум характеризуется колебаниями яркости и цветности выше и ниже реальных. Определенная доля случайного шума будет всегда присутствовать при любом времени экспозиции и сильно зависит от числа ISO. Рисунок случайного шума меняется от кадра к кадру, даже если параметры экспозиции идентичны.

Структурный шум включает в себя т.н. «горячие пиксели», в них интенсивность яркости и цветности значительно превосходит колебания, вызванные случайным шумом. Структурный шум обычно появляется на выдержках большой длины и усугубляется при высоких температурах. Он уникален тем, что показывает практически идентичное распространение «горячих пикселей» при съемке в идентичных условиях (температура, длина экспозиции, число ISO и пр.).

Линейчатый шум зависит преимущественно от камеры и является шумом, который вносит сама камера в процессе считывания данных с цифрового сенсора. Линейчатый шум наиболее заметен на высоких ISO и в тенях или когда изображение было чрезмерно осветлено. Линейчатый шум может также нарастать при определенных балансах белого цвета, в зависимости от модели камеры.

Цифровой шум в фотосенсоре возникает по следующим причинам: дефекты (примеси и др.) потенциального барьера вызывают утечку заряда сгенерированного за время экспозиции — т.н. черный дефект. Такие дефекты выделяются на светлом фоне в виде темных точек;

темновой ток (от англ. dark current) является вредным следствием термоэлектронной эмиссии и «туннельного» эффекта и возникает в сенсоре при подаче потенциала на электрод, под которым формируется потенциальная яма. Такие дефекты видны на темном фоне в виде светлых точек — т.н. белый дефект и особенно проявляются при больших экспозициях. Основная причина возникновения темнового тока — это примеси в кремниевой пластине или повреждение кристаллической решетки кремния. Чем чище кремний, тем меньше темновой ток. На темновой ток оказывает влияние температура элементов камеры, электромагнитные наводки, как внешние, так и внутренние, от самой камеры. При увеличении температуры на 6-8 градусов значение темнового тока удваивается;

шум, возникающий вследствие стохастической природы взаимодействия фотонов света и атомов материала фотодиодов сенсора. При движении фотона внутри кристаллической решетки кремния, вероятно, что фотон, «попав» в атом кремния, выбьет из него электрон, родив пару электрон-дырка, но сказать точно, сколько фотонов родит пары, а сколько пропадет с какими-то другими эффектами, нельзя. Электрический сигнал, снимаемый с сенсора, будет соответствовать количеству рожденных пар. Снимаемый с сенсора сигнал при заданных выдержке и диафрагме (интенсивности света) определяет его квантовую эффективность сенсора (среднее число рождаемых пар электрон-дырка); 15 наличие дефектных (не работающих) пикселей, возникающих при производ-

? стве фотосенсоров (несовершенство технологии) и всегда находящихся в одном и s том же месте. Для устранения их негативного влияния используются математи-| ческие методы интерполяции, когда вместо дефектного пикселя «подставляется» i либо просто соседний элемент, либо среднее по прилегающим элементам, либо | значение, вычисленное более сложным способом. Естественно, что вычисленное i значение отличается от фактического и ухудшает резкость конечного изобра-§ жения. Этот же дефект вносит интерполяция, корректирующая конечное изо-| бражение при использовании фильтра Байера;

| дефекты вследствие гамма-коррекции, которая может осуществляться в элек-

'I тронном тракте или в процессоре. Человеческий глаз имеет логарифмическую | чувствительность к свету, а фотосенсоры — линейную, поэтому слабые сигналы | усиливаются больше, чем сильные, чтобы изображение имело привычный для человека вид. Часто для этого (и для некоторых других целей) используют таблицы перекодировки, определяющие соответствие входного и выходного сигналов. g На величину цифрового шума влияют следующие факторы:

§ Размер сенсора и его разрешение. Размер фотодиода на микросхеме зависит

| от технологии. По технологии CCD элементов «обвязки» у пикселя меньше, чем J по технологии CMOS и больше площади сенсора достается линзе фотодиода. Это особенно сказывается на сенсорах маленького размера, поэтому для цифровых фотоаппаратов, кроме зеркальных, сенсоры, изготовленные по технологии CMOS, практически не применяют. При одинаковых физических размерах сенсора, у сенсора имеющего большее разрешение, активная площадь каждого фотодиода меньше. На маленькие линзы фотодиода падает меньше света, меньшие по-178 тенциалы считываются с фотодиода и требуется большее аналоговое усиление

сигнала перед оцифровкой. В результате больше уровень шума и меньше отношение сигнал-шум;

выбранный производителем диапазон эквивалентной чувствительности сенсора, которая определяет коэффициенты усиления сигналов в цифровом фотоаппарате и отношение сигнал-шум. Темновой ток является главным фактором, ограничивающим предел чувствительности сенсора;

время экспонирования. Темновой ток фотодиода при больших экспозициях сильно ухудшает отношение сигнал-шум. Чем больше время экспонирования, тем больше тепловой шум транзисторов электроники и хуже отношение сигнал-шум;

компромиссное решение наблюдается в фотоаппаратах с поворотными ЖК-дисплеями, крепящимися к камере на шарнирах, сенсор отдаляется от источника тепла и шума, что снижает темновой ток и помехи4.

Подводя итог, можно отметить, что любой фотомонтаж есть совмещение двух и более фотографий. Учитывая количество факторов влияющих на появление шума, можно сделать вывод, что шумовая картина в рамках одной фотографии с большой долей вероятности будет отличаться от шумовой картины другой фотографии. Причем, чем больше отличий при получении снимков (модель фотоаппарата, освещенность объектов, выставленная ISO, температура и т.д.), тем больше отличий в их шумовых картинах. Следовательно, существует возможность выявлять подделки фотографии при помощи анализа ее шумовой картины. Для этого необходимо разработать алгоритм, выявления и анализа шумов изображения.

1 См.: Егоров А.Г., Зотов П.В., Чмутин А.М. Компьютерная оптика и возможность криминалистической идентификации следов // Лазеры. Измерения. Информация. СПб., 2009.

2 См.: Дмитреев Е.Н. Судебная экспертиза фототехнических изображений: современное состояние и возможности решения экспертных задач // Судебная экспертиза. Саратов, 2009; Егоров А.Г. Зотов П.В., Чмутин А.М. Компьютерная оптика и возможность криминалистической идентификации следов // Лазеры. Измерения. Информация. СПб., 2009.

3 См.: Шаппсин С.Б., Воробьев С.А. Автоматизация сравнения методом наложения в технико-криминалистической экспертизе документов // Экспертная практика. М., 2000. № 49. С. 52-57.

4 См.: Стейнберг Ж., Леку Ж. Радиоастрономия / пер. с фр. М., 1963.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.