論文の概要: An Adaptive Method for Camera Attribution under Complex Radial Distortion Corrections

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.14409v1
• Date: Tue, 28 Feb 2023 08:44:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-01 17:31:06.960172
• Title: An Adaptive Method for Camera Attribution under Complex Radial Distortion Corrections
• Title（参考訳）: 複雑な放射歪補正下でのカメラアトリビューションの適応法
• Authors: Andrea Montibeller and Fernando P\'erez-Gonz\'alez
• Abstract要約: インカメラまたはインカメラソフトウェア/アサートウェアは、PRNUベースのカメラ属性を妨げるために、画像の支持グリッドを変更する。 この問題に対処する既存のソリューションは、計算負荷を抑制するために、数変数でパラメータ化された半径変換を用いて補正を反転/推定しようとする。 本稿では,Adobe Lightroom, Photoshop, Gimp, PT-Lensといったサードパーティ製ソフトウェアが適用したような高度な補正を,同心円に分割することで実現する適応アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.34726150561087
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Radial correction distortion, applied by in-camera or out-camera software/firmware alters the supporting grid of the image so as to hamper PRNU-based camera attribution. Existing solutions to deal with this problem try to invert/estimate the correction using radial transformations parameterized with few variables in order to restrain the computational load; however, with ever more prevalent complex distortion corrections their performance is unsatisfactory. In this paper we propose an adaptive algorithm that by dividing the image into concentric annuli is able to deal with sophisticated corrections like those applied out-camera by third party software like Adobe Lightroom, Photoshop, Gimp and PT-Lens. We also introduce a statistic called cumulative peak of correlation energy (CPCE) that allows for an efficient early stopping strategy. Experiments on a large dataset of in-camera and out-camera radially corrected images show that our solution improves the state of the art in terms of both accuracy and computational cost.
• Abstract（参考訳）: インカメラまたは外部カメラソフトウェア/アサートウェアで適用された放射補正歪みは、PRNUベースのカメラ属性を妨げるために画像の支持格子を変更する。 この問題に対処する既存の解は、計算負荷を抑えるために数変数でパラメータ化された半径変換を用いて補正を反転・推定しようとするが、より一般的な複雑な歪み補正では、それらの性能は満足できない。 本稿では,Adobe Lightroom, Photoshop, Gimp, PT-Lensといったサードパーティ製ソフトウェアが適用したような高度な補正処理を,同心円錐に分割することで実現する適応アルゴリズムを提案する。 また,相関エネルギーの累積ピーク (CPCE) という統計手法を導入し,効率的な早期停止戦略を実現する。 カメラ内およびカメラ外ラジアル補正画像の大規模データセットにおける実験により,本ソリューションが精度と計算コストの両面で,芸術の状態を改善できることが確認された。

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