JP4171347B2 - 撮影カメラ特定装置及び撮影カメラ特定方法 - Google Patents

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、映像（画像）を撮影したカメラを特定するための撮影カメラ特定装置及び撮影カメラ特定方法に関し、特に、固体撮像素子を用いた撮影カメラを撮影画像から特定する撮影カメラ特定装置及び撮影カメラ特定方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ）等の固体撮像素子を用いたビデオカメラや電子スチルカメラなど（以下、これらを総称して撮影カメラと云う）で撮影された画像に対して撮影を行った撮影カメラを特定するためには、撮影カメラに関する情報属性を詳細に示すデータであるメタデータなどが広く用いられている。例えば、日本電子工業振興協会（ＪＥＩＤＡ）によって電子スチルカメラ向けの固有情報及び運用規定として規格された画像フォーマット（Ｅｘｉｆ：ＥＸｃｈａｎｇｅａｂｌｅ Ｉｍａｇｅ ｆｉｌｅ Ｆｏｒｍａｔ）がある。このＥｘｉｆを利用し、撮影された画像に関する撮影時刻、撮影範囲、映像色、焦点距離などと共に、撮影したカメラのカメラＩＤなどの情報属性データをメタデータとして用いることにより、撮影を行った電子スチルカメラを特定する技術が実用化されている。すなわち、カメラＩＤなどを記録したメタデータを、通常の映像データとは別な場所に格納したり、電子透かしなどとして映像に埋め込んだりすることにより、映像を撮影した撮影カメラを特定することができる。
【０００３】
また、下記の特許文献１には、カメラによる対象物の映像とカメラの位置（つまりカメラそのもの）を特定する技術が開示されている。この技術は、カメラが撮影対象物に設置された複数の標識を含む映像を取得し、映像上に投影された標識の位置とあらかじめ登録された標識の絶対的な位置との関係から、撮影対象物とカメラとの空間的な関係を特定するものである。このとき、標識の認識率を向上させるために、特定光を反射させたり透過させたりする材料や、特定光を発光させる材料を標識として用いることによって、撮影対象物とカメラとの空間的な関係の特定をより精密に行っている。
【０００４】
【特許文献１】
特開平１１−３５１８２６号公報（段落番号００１３−段落番号００２０、第１図〜第６図）
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述のようなＥｘｉｆを利用した従来の手法では、撮影カメラにメタデータを付加しなければ撮影された画像と撮影カメラとを対応付けすることができない。従って、このような撮影カメラにメタデータを付加する方法では、当該メタデータを画像から切り離してしまうと撮影カメラを特定することができない。さらには、撮影時において、撮影カメラに関する情報属性データをメタデータとして付加しなければならないので、撮影カメラの使い勝手がよくない（煩雑な手間がかかる）という問題がある。
【０００６】
また、前記した特許文献１の技術では、撮影カメラを特定するためには撮影画像に対して高度な画像処理を行わなければならないので、撮影システム全体が複雑かつ高価なものになってしまうと共に、撮影カメラを特定するための手順がかなり複雑なものとなってしまう。すなわち、従来の技術では、撮影カメラにメタデータを付加することなく、かつ高度な画像処理を行うことなく、撮影された画像自体の情報から撮影カメラを特定することができないという問題がある。
【０００７】
本発明は、前記した課題に鑑みてなされたもので、その目的とするところは、メタデータを付加することなく、簡単な画像処理によって撮影された画像自体の情報から撮影カメラを特定することができる撮影カメラ特定装置および撮影カメラ特定方法を提供することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
前記の目的を達成するため、以下に示す構成とした。
請求項１記載の撮影カメラ特定装置は、撮像素子を用いたカメラによって撮影された画像を取り込み、その画像からカメラを特定する撮影カメラ特定装置であって、ＦＰＮ検出手段と、ＦＰＮテーブル格納手段と、ＦＰＮ照合手段とを備える構成とした。
【０００９】
かかる構成によれば、撮影カメラ特定装置は、ＦＰＮ検出手段によって、カメラが撮影した画像から検出された撮像素子に固有な固定パターン雑音（ＦＰＮ：Ｆｉｘｅｄ Ｐａｔｔｅｒｎ Ｎｏｉｓｅ）と、ＦＰＮテーブル格納手段にあらかじめＦＰＮテーブルとして格納（登録）されているカメラ毎のＦＰＮとを、ＦＰＮ照合手段でマッチングすることにより、当該画像の撮影を行ったカメラを特定している。このようにして画像自体から撮影を行ったカメラを特定することにより、カメラにメタデータなどを付加することなく一義的にカメラを特定することができる。よって、この撮影カメラ特定装置によれば、複雑な作業手順を行うことや高度な画像処理を行うことなく、所望の画像がどのカメラで撮影されたかを簡単に特定することができる。
【００１０】
また、請求項２記載の撮影カメラ特定装置は、請求項１に記載の撮影カメラ特定装置において、前記ＦＰＮ検出手段は、前記カメラが取り込んだ画像の所定領域において複数のフレームのＦＰＮを検出して加算し、その平均値を当該画像のＦＰＮとする時間フィルタリング処理を行うことを特徴とする。
【００１１】
かかる構成によれば、撮影カメラ特定装置は、ＦＰＮ検出手段で、１画像中の複数のフレームだけ縦方向のＦＰＮを検出して加算し、その平均値を画像のＦＰＮとして求めているので、一つのラインに固有のランダム雑音を複数分の一に低減することができる。つまり、複数のフレームの出力からＦＰＮの平均値を求めることによって、一つのフレームに偶発的に発生したランダム雑音を除去して、画像のＦＰＮを検出することができる。
【００１２】
また、請求項３記載の撮影カメラ特定装置は、請求項１または請求項２に記載の撮影カメラ特定装置において、前記ＦＰＮ検出手段は、前記カメラが取り込んだ画像の映像レベルに依存されない一定レベルのＦＰＮを検出するレベル対応処理を行うことを特徴とする。
【００１３】
かかる構成によれば、撮影カメラ特定装置は、ＦＰＮ検出手段で、レベル対応処理を行うことによって広い画像領域でレベルが黒である領域を特定し、その特定領域内の画素のレベルばらつきから映像レベルに依存されず一定レベルであるＦＰＮを検出している。このような処理を行うことによって正確且つ簡単にＦＰＮを検出することができる。
【００１４】
また、請求項４記載の撮影カメラ特定装置は、請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の撮影カメラ特定装置において、前記ＦＰＮ検出手段は、前記カメラが取り込んだ画像の明暗が一様である画像領域を抽出し、この抽出した画像領域のデータをフィルタリングする空間フィルタリング処理を行うことを特徴とする。
【００１５】
かかる構成によれば、撮影カメラ特定装置は、ＦＰＮ検出手段で、空間フィルタリング処理を行うことによって、撮影カメラに取り込まれた光学的な撮影画像から特定の空間周波数をフィルタで除去して撮影画像の改善を行っている。これによって、自然画像からＦＰＮのみを高精度に弁別して検出することができる。
【００１６】
また、請求項５記載の撮影カメラ特定装置は、請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の撮影カメラ特定装置において、前記ＦＰＮ検出手段は、前記カメラが取り込んだ画像におけるＲＧＢカラーチャネル間に相関がない部分をＦＰＮとして検出するカラーチャネル間の相関処理を行うことを特徴とする。
【００１７】
かかる構成によれば、撮影カメラ特定装置は、ＦＰＮ検出手段で、ＲＧＢカラーチャネル間の相関が高い部分は被写体を撮影した撮影画像の模様であると判断し、ＲＧＢカラーチャネル間に相関がない部分はＦＰＮであると判断している。なお、一般的に、自然画像はＲＧＢカラーチャネル間の相関が高く、ＦＰＮはＲＧＢカラーチャネル間に相関がない。これによって、自然画像から容易にＦＰＮのみを弁別して検出することができる。
【００１８】
また、請求項６記載の撮影カメラ特定装置は、請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の撮影カメラ特定装置において、前記ＦＰＮ検出手段は、前記カメラが取り込んだ画像における自然画像の映像レベルに依存されずに一定レベルを有する加算性ＦＰＮを検出する加算性ＦＰＮ領域検出部と、前記カメラが取り込んだ画像における自然画像の映像レベルに比例してレベルが変化する乗算性ＦＰＮを検出する乗算性ＦＰＮ領域検出部と、を備えることを特徴とする。
【００１９】
かかる構成によれば、撮影カメラ特定装置は、ＦＰＮ検出手段の加算性ＦＰＮ領域検出部および乗算性ＦＰＮ領域検出部で、画像中の暗部画像データの平均値と画像中の明部画像データの平均値とを検出することにより、加算性ＦＰＮと乗算性ＦＰＮを容易に算出することができる。このようにして加算性ＦＰＮと乗算性ＦＰＮとを求めることによって、ＦＰＮ照合手段で、ＦＰＮテーブル格納手段に格納されているＦＰＮと個別に比較照合を行うことができ、より正確に撮影カメラの特定を行うことができる。
【００２０】
さらに、請求項７記載の撮影カメラ特定方法は、撮像素子を用いたカメラによって撮影された画像を取り込み、その画像から前記カメラを特定する撮影カメラ特定方法であって、前記カメラに取り込まれた画像から検出された前記撮像素子に固有なＦＰＮと、あらかじめ登録されているカメラ毎のＦＰＮとのマッチングにより、撮影された画像を取り込んだカメラを特定することを特徴とする。
【００２１】
この方法によれば、画像自体から撮影を行ったカメラを特定することによって一義的にカメラを特定することができる。したがって、メタデータを付加したり高度な画像処理を行ったりすることなく、所望の画像がどのカメラで撮影されたかを簡単に特定することができる。
【００２２】
【発明の実施の形態】
本発明の撮影カメラ特定装置は、撮影画像に現われる固定パターン雑音（ＦＰＮ）を利用して撮影カメラを特定することを特徴としている。つまり、ＣＣＤなどの固体撮像素子に固有なＦＰＮを手がかりとして、画像を撮影した撮影カメラの識別を行うものである。さらに詳しく述べれば、撮影カメラによって撮影された画像から検出されたＦＰＮと、あらかじめ登録されている撮影カメラごとのＦＰＮとの照合を行い、照合結果の一致（つまり、マッチング）によって撮影カメラの特定を行う。このとき、撮影された画像から高精度にＦＰＮを検出するために、レベル対応処理、時間フィルタリング、空間フィルタリング、あるいはカラーチャネル間の相関などを利用している。
【００２３】
以下、図面を用いて、本発明の一実施の形態である撮影カメラ特定システムを詳細に説明する。図１は本発明における撮影カメラ特定システムの基本的な構成図である。図１において、本発明の撮影カメラ特定システムＡは、ＣＣＤなどの固体撮像素子を備えた撮影カメラ２と、各種の撮影カメラのＦＰＮを一覧表にしたＦＰＮテーブルを格納し、このＦＰＮテーブルと撮影カメラ２が撮影した被写体１の画像に含まれる固有のＦＮＰとを比較照合するサーバ３とが、ＬＡＮやインターネットなどのネットワーク４に接続された構成となっている。このような構成により、撮影カメラ２が被写体１を撮影して取り込んだ撮影画像に含まれる固体撮像素子に固有のＦＰＮが撮影カメラ２によって検出され、このＦＰＮがネットワーク４を介してサーバ３へ送信される。すると、サーバ３は、撮影カメラ２から受信したＦＰＮと、自己にあらかじめ登録されている撮影カメラごとのＦＰＮを一覧表にしたＦＰＮテーブルとの照合を行い、両者がマッチングしたとき、受信したＦＰＮに対応するＦＰＮを有する撮影カメラ２を特定する。
【００２４】
ここで、撮影カメラ２を特定するときに利用される撮影画像のＦＰＮについて説明する。撮影カメラ２の固体撮像素子によって撮影された画像は、再生するときにその画像の特定部分に固定された（時間的に変化しない）明暗の模様が発生する。この模様は、各個体撮像素子ごとに固有のパターンを有していて固定パターンノイズ（ＦＰＮ）と呼ばれている。したがって、撮影画像に現われる固有のＦＰＮによってその画像を撮影した固体撮像素子、つまり、撮影カメラ２を特定することができる。尚、ＦＰＮの発生原因は、固体撮像素子の光電変換特性、暗電流のばらつき、及び光学系の傷欠陥などによって生じるものである。特に、暗電流は温度と共に変化し、１０℃の上昇で暗電流は２倍に増加するので、検出されたＦＰＮと温度特性とを併せて利用すれば、一段と高い精度で固体撮像素子（つまり、撮影カメラ）を特定することができる。尚、固体撮像素子に固有なＦＰＮが発生する理由やそのＦＰＮを除去する技術などに関しては、例えば、特開平１０−３１３４２８号公報や特開２００１−８６４１５公報などに報告されている。
【００２５】
図２は、図１に示す撮影カメラ特定システムＡにおける撮影カメラ２とサーバ３の詳細な構成を示す構成図である。図２において、撮影カメラ２は、この撮影カメラ２が被写体１（図１参照）を撮影して取り込んだ撮影画像５と、撮影画像５に含まれる固有のＦＰＮを検出するとなるＦＰＮ検出部６（特許請求の範囲のＦＰＮ検出手段に相当）とを備えた構成となっている。
【００２６】
また、サーバ３は、各種の撮影カメラ２が撮影したときに発生する各撮影カメラ２に固有のＦＰＮを登録し、これらのＦＰＮを一覧表にしてＦＰＮテーブルとして格納しているＦＰＮテーブル格納部７（特許請求の範囲のＦＰＮテーブル格納手段に相当）と、撮影カメラ２のＦＰＮ検出部６から受信したＦＰＮとＦＰＮテーブル格納部７に格納されているＦＰＮテーブルとを比較照合するＦＰＮ照合部８（特許請求の範囲のＦＰＮ照合手段に相当）とを備えた構成となっている。
【００２７】
尚、ＦＰＮテーブルには、各撮影カメラが撮影した撮影画像に含まれるＦＰＮと対応する撮影カメラのＩＤナンバーとがフレーム画像データの一覧表になって登録されている。また、この実施の形態では、ＦＰＮ検出部６が撮影カメラ２に内蔵されており、ＦＰＮ照合部８と、ＦＰＮテーブル格納部７とがサーバ３に内蔵されているが、これらＦＰＮ検出部６と、ＦＰＮ照合部８と、ＦＰＮ格納部７とを単一の装置として構成したものが、撮影カメラ特定装置となる。
【００２８】
次に、図２に示す撮影カメラ特定システムの動作について説明する。撮影カメラ２が被写体１（図１参照）を撮影して撮影画像５を取り込むと、ＦＰＮ検出部６は、撮影画像５からＦＰＮを検出し、ネットワーク４を介してこのＦＰＮをサーバ３へ送信する。すると、サーバ３においては、ＦＰＮ照合部８が、ＦＰＮテーブル格納部７に格納されているＦＰＮテーブルと撮影カメラ２から受信した固有のＦＰＮとを比較照合する。そして、ＦＰＮ照合部８は、固有のＦＮＰと一致したＦＰＮテーブル上のＦＮＰに対応する撮影カメラのＩＤナンバーを読み出し、撮影画像５を取り込んだ撮影カメラ２を特定する。
【００２９】
このとき、ＦＰＮ検出部６が、特別に撮影された全面黒、全面白、グレースケールなどの画像からではなく、通常のシーンを撮影した自然画像からそのままＦＰＮを検出することは極めて困難である。すなわち、ＦＰＮ検出部６は、自然画像（つまり、撮影画像５）に含まれる固有の画像データがＦＰＮであるのか被写体そのものであるのかを判断することはできない。そのため、ＦＰＮ検出部６が撮影画像５からＦＰＮを弁別して検出するために、レベル対応処理、時間フィルタリング、空間フィルタリング、あるいはカラーチャネル間の相関などが利用される。
【００３０】
ここで、ＦＰＮ検出部６が行うレベル対応処理では、例えば、広い画像領域でレベルが黒である領域を特定し、その特定領域内の画素のレベルばらつきから映像レベルに依存されず一定レベルを有するＦＰＮ（以下、加算性ＦＰＮという）を検出する。これによって、自然画像からＦＰＮを容易に弁別して検出することができる。
【００３１】
また、ＦＰＮ検出部６が時間フィルタリングを行うのは次のような理由によるものである。映像の画素データは撮影カメラ自体や伝送経路に起因するランダム雑音を含んでいるので、１フレームだけのデータを検出したのではランダム雑音とＦＰＮとを弁別することはできない。そこで、各フレームの検出データを時間加算して平均化する（つまり、時間フィルタリングする）ことによって、ランダム雑音を抑制して真のＦＰＮを検出している。換言すれば、画像中の一つのフレームからＦＰＮを検出すると、そのフレームだけに含まれるランダム雑音がＦＰＮとして検出されてしまう。したがって、そのフレームに偶然に大きなランダム雑音が入ると、そのランダム雑音がＦＰＮとして誤検出される。そこで、１画像中の複数のフレーム分だけ縦方向のＦＰＮを検出して加算し、その平均値を画像のＦＰＮとして求めれば、一つのフレームに固有のランダム雑音は複数分の一の平方根に低減される。このようにして、複数のフレーム分の出力からＦＰＮの平均値を求めることによって、一つのフレームに特有のランダム雑音がＦＰＮの誤差分として混入することを防ぐことができる。したがって、ＦＰＮ検出部６が、検出すべき撮影画像５について時間フィルタリングを行うことによって、偶発的なランダム雑音に依存されない固体撮像素子に固有のＦＰＮを検出することができる。
【００３２】
また、ＦＰＮ検出部６が空間フィルタリングを行うのは次のような理由によるものである。つまり、空間フィルタリングでは、最初に比較的一様である画像領域を空間ローパスフィルタで抽出し、次に抽出した画像領域のデータをハイパスフィルタ（ＨＰＦ：Ｈｉｇｈ Ｐａｓｓ Ｆｉｌｔｅｒ）でフィルタリングすることにより、高い空間周波数のＦＰＮのみを検出する。これによって、自然画像から真のＦＰＮのみを弁別して検出することができる。換言すれば、空間フィルタリングでは、撮影カメラ２に取り込まれた光学的な撮影画像５から、特定の空間周波数をフィルタで除去することによって撮影画像５の改善を行い、ＦＰＮを正確に検出している。
【００３３】
ＦＰＮ検出部６がカラーチャネル間の相関を行うのは次のような理由によるものである。一般に自然画像はＲＧＢカラーチャネル間の相関が高くなっている。一方、ＦＰＮはＲＧＢカラーチャネル間に相関がない。そこで、ＲＧＢカラーチャネル間の相関が高い部分は被写体を撮影した撮影画像の模様であると判断し、ＲＧＢカラーチャネル間に相関がない部分はＦＰＮであると判断する。これによって、自然画像から真のＦＰＮのみを容易に弁別して検出することができる。尚、ＦＰＮ検出部６は、レベル対応処理、時間フィルタリング、空間フィルタリング、カラーチャネル間の相関の処理を組み合わせて行ってもよいし、何れかの処理を単独で行ってもよい。
【００３４】
次に、撮影カメラ２のＦＰＮ検出部６が行う動作をさらに詳細に説明する。図３は、図２の撮影カメラにおけるＦＰＮ検出部の詳細な構成を示す構成図である。図３に示すように、ＦＰＮ検出部６は、共通のパラメータ決定部１１と、加算性ＦＰＮを検出する加算性ＦＰＮ領域検出部１２及び加算性ＦＰＮ時間ＬＰＦ（ローパスフィルタ：Ｌｏｗ Ｐａｓｓ Ｆｉｌｔｅｒ）１３と、乗算性ＦＰＮを検出する乗算性ＦＰＮ領域検出部１４及び乗算性ＦＰＮ時間ＬＰＦ１５と、加算性ＦＰＮと乗算性ＦＰＮとをネットワークに出力するＦＰＮ出力部１６とを備えた構成となっている。すなわち、ＦＰＮ検出部６が撮影画像５の自然画像からＦＰＮを高精度に検出するためには、加算性ＦＰＮを検出する検出系統と乗算性ＦＰＮを検出する検出系統とを設ける必要がある。
【００３５】
加算性ＦＰＮとは、撮影画像５における自然画像の映像レベルに依存されずに一定レベルを有するＦＰＮのことである。また、乗算性ＦＰＮとは、撮影画像５における自然画像の映像レベルに比例してレベルが変化するＦＰＮのことである。例えば、撮影画像５の画素ごとにアンプ（増幅手段）がある場合に生じるＦＰＮを考えると、アンプのスレッショルドレベル（閾値）のばらつきは加算性ＦＰＮが生じる原因となり、アンプのゲインのばらつきは乗算性ＦＰＮが生じる原因となる。
【００３６】
次に、図３におけるＦＰＮ検出部６が行う動作について説明する。ＦＰＮ検出部６が撮影画像５の自然画像からＦＰＮを検出するとき、加算性ＦＰＮ領域検出部１２が、撮影画像５の所定の領域における複数のフレーム数に亘って平坦な暗部（黒の部分）を加算性ＦＰＮ検出対象領域として検出し、これを加算性ＦＰＮ時間ＬＰＦ１３へ送信する。すなわち、加算性ＦＰＮ領域検出部１２が画像領域中の暗部を検出するときに、暗部と判定するスレッショルドレベルＶｄ以下のデータを複数のフレームについて検出し、このデータを加算性ＦＰＮ時間ＬＰＦ１３へ送信する。
【００３７】
すると、加算性ＦＰＮ時間ＬＰＦ１３は、検出された複数のフレームの加算性ＦＰＮを加算平均（時間軸フィルタリング）する。このようにして、検出された複数の加算性ＦＰＮを時間方向でＬＰＦに通すことによって加算平均が行われるので、ランダム雑音及び撮影シーンの影響が排除された真の加算性ＦＰＮが検出される。このとき、パラメータ決定部１１は、加算性ＦＰＮ領域検出部１２及び加算性ＦＰＮ時間ＬＰＦ１３に対して、暗部画像データの平均値電圧Ｖｄａｖｅ、加算平均するフレーム数Ｎ、及び暗部と判定するための電圧のスレッショルドレベルＶｄを設定する。これによって、所望のフレーム数の平均値電圧Ｖｄａｖｅが所定のスレッショルドレベルＶｄの電圧以下である暗部の領域の加算性ＦＰＮが正確に検出される。
【００３８】
次に、乗算性ＦＰＮ領域検出部１４が、撮影画像５の所定の領域における複数のフレーム数（ライン数）に亘って平坦な明部（白の部分）を乗算性ＦＰＮとして検出し、これを乗算性ＦＰＮ時間ＬＰＦ１５へ送信する。すると、乗算性ＦＰＮ時間ＬＰＦ１５は、検出された複数のフレームの乗算性ＦＰＮを加算平均（時間軸フィルタリング）する。このようにして、検出された複数の乗算性ＦＰＮを時間方向でＬＰＦに通すことによって、ランダム雑音及び撮影シーンの影響が排除された真の乗算性ＦＰＮが検出される。このとき、パラメータ決定部１１は、乗算性ＦＰＮ領域検出部１４及び乗算性ＦＰＮ時間ＬＰＦ１５に対して、明部画像データの平均値電圧Ｖｂａｖｅ、加算平均するフレーム数Ｎ、明部の下限と判定するための電圧のスレッショルドレベルＶｂ１、及び明部の上限と判定するための電圧のスレッショルドレベルＶｂ２を設定する。これによって、所望のフレーム数の平均値電圧Ｖｂａｖｅが所定のスレッショルドレベルの範囲内にある明部が、乗算性ＦＰＮとして正確に検出される。すなわち、Ｖｂ１＜Ｖｂａｖｅ＜Ｖｂ２となるような平均値電圧Ｖｂａｖｅに基づいて乗算性ＦＰＮが正確に検出される。
【００３９】
そして、ＦＰＮ出力部１６から加算性ＦＰＮと、乗算性ＦＰＮとがネットワーク４を介して、サーバ３に送信される。
【００４０】
以上のようにして検出された加算性ＦＰＮ及び乗算性ＦＰＮとＦＰＮテーブルとのマッチングについては、検出された加算性ＦＰＮ及び乗算性ＦＰＮと対応するＦＰＮテーブルの相関を利用すればよい。つまり、ＦＰＮテーブルには、各撮影カメラのカメラＩＤと固有のＦＰＮが対応付けられて記録されているので、検出された加算性ＦＰＮ及び乗算性ＦＰＮと、ＦＰＮテーブルに記録されているＦＰＮに対応するカメラＩＤの相関から、撮影カメラを一義的に特定することができる。
【００４１】
図４は、ＦＰＮ検出部６が画像領域に存在する暗部の加算性ＦＰＮを検出するときの処理の流れを示すフローチャートである。また、図５は、ＦＰＮ検出部６が画像領域に存在する明部の乗算性ＦＰＮを検出するときの処理の流れを示すフローチャートである。尚、図４、図５のフローチャートを説明するときに使用するパラメータは、前述とも重複するパラメータもあるがそれぞれ次のように定義する。
【００４２】
Ｖｆｐｎｄ（ｘ，ｙ）：座標が（ｘ，ｙ）である画素における加算性ＦＰＮ、Ｖｆｐｎｂ（ｘ，ｙ）：座標が（ｘ，ｙ）である画素における乗算性ＦＰＮ、Ｖｄａｖｅ（ｘ，ｙ）：座標が（ｘ，ｙ）である画素における暗部画像データの平均値、Ｖｂａｖｅ（ｘ，ｙ）：座標が（ｘ，ｙ）である画素における明部画像データの平均値、Ｎ：加算平均するフレーム数、Ｖｄ：暗部と判定するための電圧のスレッショルドレベル、Ｖｂ１：明部の下限と判定するための電圧のスレッショルドレベル、Ｖｂ２：明部の上限と判定するための電圧のスレッショルドレベル、Ｖｉ：ｉフレームにおけるデータの電圧値、ｉ：検出される第ｉフレームのナンバー
【００４３】
まず、図４のフローチャートにしたがって、暗部の加算性ＦＰＮを求めるときの処理の流れを説明する。最初に撮影カメラ２が撮影した撮影画像を入力し（ステップＳ１）、検出すべきフレームナンバーｉ＝１を設定する（ステップＳ２）。次に、撮影画像から第１フレーム（つまり、ｉ=１）のデータを取り込み（ステップＳ３）、画像領域の暗部における電圧がスレッショルドレベルＶｄ以下であるＶｉ（ｘ，ｙ）のフレームデータを記録する（ステップＳ４）。このようにして、フレームナンバーｉについて順次Ｖｄ以下であるＶｉ（ｘ，ｙ）の電圧データを記録し、フレームナンバーｉが加算平均するフレーム数Ｎに達したか否か（つまり、ｉ＝Ｎか）を判定する（ステップＳ５）。ここで、ｉがＮに達していなければ（ステップＳ５でＮｏの場合）、ｉ＝Ｎに達するまでステップＳ３からステップＳ５までの処理を続ける。
【００４４】
一方、ステップＳ５でｉがＮに達していれば、つまりｉ＝Ｎであれば（ステップＳ５でＹｅｓの場合）、座標（ｘ，ｙ）ごとに存在する第ｉフレームのフレームデータＶｉ（ｘ，ｙ）を加算平均して、座標が（ｘ，ｙ）である画素における暗部画像データの平均値Ｖｄａｖｅ（ｘ，ｙ）を求める（ステップＳ６）。次に、ハイパスフィルタ（ＨＰＦ）によってＶｄａｖｅ（ｘ，ｙ）に含まれる直流成分を除去する（ステップＳ７）。このようにして求められた暗部画像データの平均値Ｖｄａｖｅ（ｘ，ｙ）は次の式（１）で表わすことができる。
Ｖｄａｖｅ（ｘ，ｙ）＝Ｖｆｐｎｄ（ｘ，ｙ）＋１/２Ｖd×Ｖｆｐｎｂ（ｘ，ｙ）・・・（１）
【００４５】
次に、図５のフローチャートにしたがって、明部の乗算性ＦＰＮを求めるときの処理の流れを説明する。最初に撮影カメラ２が撮影した撮影画像を入力し（ステップＳ１１）、検出すべきフレームナンバーｉ＝１を設定する（ステップＳ１２）。そして、撮影画像の第１フレームのデータを取り込み（ステップＳ１３）、画像領域の明部における電圧がスレッショルドレベルＶｂ１以上であってスレッショルドレベルＶｂ２以下であるＶｉ（ｘ，ｙ）のフレームデータを記録する。つまり、Ｖｂ１＜Ｖｉ（ｘ，ｙ）＜Ｖｂ２となるようなフレームデータＶｉ（ｘ，ｙ）を記録する（ステップＳ１４）。このようにして、フレームナンバーｉについて順次Ｖｂ１以上かつＶｂ２以下であるＶｉ（ｘ，ｙ）の電圧データを記録し、フレームナンバーｉが加算平均するフレーム数Ｎに達したか否か（ｉ＝Ｎか）を判定する（ステップＳ１５）。ここで、ｉがＮに達していなければ（ステップＳ１５でＮｏの場合）、ｉ＝Ｎに達するまでステップＳ１３からステップＳ１５までの処理を続ける。
【００４６】
一方、ステップＳ１５でｉがＮに達していれば、つまりｉ＝Ｎであれば（ステップＳ１５でＹｅｓの場合）、座標（ｘ，ｙ）ごとに存在する第ｉフレームのフレームデータＶｉ（ｘ，ｙ）を加算平均して、座標が（ｘ，ｙ）である画素における明部画像データの平均値Ｖｂａｖｅ（ｘ，ｙ）を求める（ステップＳ１６）。次に、ハイパスフィルタ（ＨＰＦ）によってＶｂａｖｅ（ｘ，ｙ）に含まれる直流成分を除去する（ステップＳ１７）。このようにして求められた明部画像データの平均値Ｖｂａｖｅ（ｘ，ｙ）は次の式（２）で表わすことができる。
Ｖｂａｖｅ（ｘ，ｙ）＝Ｖｆｐｎｄ（ｘ，ｙ）＋１／２（Ｖｂ２−Ｖｂ１）×Ｖｆｐｎｂ（ｘ，ｙ）・・・（２）
【００４７】
前記したようにして求められた上記の式（１）及び式（２）を解くことにより、加算性ＦＰＮであるＶｆｐｎｄ（ｘ，ｙ）と乗算性ＦＰＮであるＶｆｐｎｂ（ｘ，ｙ）を求めることができる。また、図４に示すような暗部の加算性ＦＰＮを求める処理や、図５に示すような明部の乗算性ＦＰＮを求める処理は、ハードウェアを構成して実現することもできるしソフトウェアとして実現することもできる。尚、撮影カメラに入力される入力信号レベルと撮影カメラから出力される出力信号レベルは比例関係にない場合がある。このように、入力信号レベルと出力信号レベルの関係が非線形であるガンマ特性の場合は、入力信号レベルの前段でガンマ補正（つまり、デガンマ処理）を行う必要がある。例えば、受像管の蛍光体から発光する光出力は加えられる電流の２.２乗に比例するので、カメラ側で２.２乗に逆比例する補正、つまりガンマ補正（デガンマ処理）を行うことによってカメラの入出力信号レベルを比例関係にする必要がある。つまり、このようなガンマ補正（デガンマ処理）を行うことによってより正確にＦＰＮを検出することが必要である。
【００４８】
以上述べた実施の形態は本発明を説明するための一例であり、本発明は、上記の実施の形態に限定されるものではなく、発明の要旨の範囲で種々の変形が可能である。例えば、図３においてパラメータ決定部１１が決定する、暗部と判定するための電圧のスレッショルドレベルＶｄ、明部の下限と判定するための電圧のスレッショルドレベルＶｂ１、明部の上限と判定するための電圧のスレッショルドレベルＶｂ２、及び加算平均するフレーム数Ｎなどのパラメータは、撮影カメラ全体のシステムや入力画像などに応じて適宜に選定する必要がある。また、各パラメータの具体的な値については、実験等に基づいて最適な値を決定することが望ましい。
【００４９】
また、この前記した実施の形態では、撮影カメラ２によって、直接撮像画像を取り込んでＦＰＮを検出しているが、例えば、撮影カメラ２に内蔵されているＦＰＮ検出部６と、サーバ３に内蔵されているＦＰＮ照合部８と、ＦＰＮ格納部７とを単一の装置として構成した撮影カメラ特定装置によって、予め用意されている録画テープ等を使って、ＦＰＮを検出し、撮影したカメラを特定することができる。
【００５０】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明の撮影カメラ特定装置は、撮影カメラにメタデータを付加することなく、撮影カメラが撮影した画像に含まれる固有のＦＰＮによって撮影カメラを特定することができる。これによって、複雑な作業手順を行うことや高度な画像処理を行うことなく、所望の映像がどのカメラで撮影されたかを一義的に特定することができる。また、通常は、２次元のＦＰＮを補正するためには、少なくとも、フレームメモリと、加算性ＦＰＮであれば加算器、乗算性ＦＰＮであれば乗算器とがそれぞれ必要となり、結果的にカメラのコストや消費電力などを引き上げる要因となる。しかし、本発明の撮影カメラ特定装置によれば、撮影カメラを特定するのにカメラの特性を後処理で補正することにより、カメラのコストや消費電力などを引き上げたりするおそれはなくなる。さらには、撮影カメラの特定を著作権管理に利用することによって、著作権の保護や管理を行うこともできる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明における撮影カメラ特定システムの基本的な構成図である。
【図２】 図１に示す撮影カメラ特定システムにおける撮影カメラとサーバの詳細な構成を示す構成図である。
【図３】 図２の撮影カメラにおけるＦＰＮ検出部の詳細な構成を示す構成図である。
【図４】 ＦＰＮ検出部が画像領域に存在する暗部の加算性ＦＰＮを検出するときの処理の流れを示すフローチャートである。
【図５】 ＦＰＮ検出部が画像領域に存在する明部の乗算性ＦＰＮを検出するときの処理の流れを示すフローチャートである。
【符号の説明】
１ 被写体
２ 撮影カメラ
３ サーバ
４ ネットワーク
５ 撮影画像
６ ＦＰＮ検出部（ＦＰＮ検出手段）
７ ＦＰＮテーブル格納部（ＦＰＮテーブル格納手段）
８ ＦＰＮ照合部（ＦＰＮ照合手段）
１１ パラメータ決定部
１２ 加算性ＦＰＮ領域検出部
１３ 加算性ＦＰＮ時間ＬＰＦ
１４ 乗算性ＦＰＮ領域検出部
１５ 乗算性ＦＰＮ時間ＬＰＦ
Ａ 撮影カメラ特定システム

Claims (7)

1. 撮像素子を用いたカメラによって撮影された画像を取り込み、その画像から前記カメラを特定する撮影カメラ特定装置であって、
   前記カメラに取り込まれた画像から前記撮像素子に固有な固定パターン雑音であるＦＰＮを検出するＦＰＮ検出手段と、
   複数のカメラのＦＰＮをＦＰＮテーブルとして予め格納するＦＰＮテーブル格納手段と、
   前記ＦＰＮ検出手段で検出されたＦＰＮと前記ＦＰＮテーブル格納手段に格納されたＦＰＮテーブルのカメラ毎のＦＰＮとを比較照合するＦＰＮ照合手段と、を備えることを特徴とする撮影カメラ特定装置。
2. 前記ＦＰＮ検出手段は、
   前記カメラが取り込んだ画像の所定領域において複数のフレームのＦＰＮを検出して加算し、その平均値を当該画像のＦＰＮとする時間フィルタリング処理を行うことを特徴とする請求項１に記載の撮影カメラ特定装置。
3. 前記ＦＰＮ検出手段は、
   前記カメラが取り込んだ画像の映像レベルに依存されない一定レベルのＦＰＮを検出するレベル対応処理を行うことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の撮影カメラ特定装置。
4. 前記ＦＰＮ検出手段は、
   前記カメラが取り込んだ画像の明暗が一様である画像領域を抽出し、この抽出した画像領域のデータをフィルタリングする空間フィルタリング処理を行うことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の撮影カメラ特定装置。
5. 前記ＦＰＮ検出手段は、
   前記カメラが取り込んだ画像におけるＲＧＢカラーチャネル間に相関がない部分をＦＰＮとして検出するカラーチャネル間の相関処理を行うことを特徴とする請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の撮影カメラ特定装置。
6. 前記ＦＰＮ検出手段は、
   前記カメラが取り込んだ画像における自然画像の映像レベルに依存されずに一定レベルを有する加算性ＦＰＮを検出する加算性ＦＰＮ領域検出部と、
   前記カメラが取り込んだ画像における自然画像の映像レベルに比例してレベルが変化する乗算性ＦＰＮを検出する乗算性ＦＰＮ領域検出部と、
   を備えることを特徴とする請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の撮影カメラ特定装置。
7. 撮像素子を用いたカメラによって撮影された画像を取り込み、その画像から前記カメラを特定する撮影カメラ特定方法であって、
   前記カメラに取り込まれた画像から検出された前記撮像素子に固有なＦＰＮと、あらかじめ登録されているカメラ毎のＦＰＮとのマッチングにより、撮影された画像を取り込んだカメラを特定することを特徴とする撮影カメラ特定方法。

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