• 検索結果がありません。

E-1E-9 1 5) 15) ) 1 E-1 E-5 E-1E-5 11) 14 (E-2)(E-3) E-1E-5 Exif E-6E-9 E-6 2.1, 2.2 E E-1 E-5 E-6E-9 1-1) 1 Exif 11) (E-1) (E-2E-5) E-7

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

シェア "E-1E-9 1 5) 15) ) 1 E-1 E-5 E-1E-5 11) 14 (E-2)(E-3) E-1E-5 Exif E-6E-9 E-6 2.1, 2.2 E E-1 E-5 E-6E-9 1-1) 1 Exif 11) (E-1) (E-2E-5) E-7"

Copied!
10
0
0

読み込み中.... (全文を見る)

全文

(1)

������������������������

�����������������������

DEVELOPMENT OF CONSTRUCTION PHOTO-EDITING DETECTION METHOD

IN ACCORDANCE WITH COSTRUCTION-SPECIFIC REQUIREMENTS

�� ��

*

Satoshi FUJIMOTO

Construction photo-editing has prevailed among the Japanese construction industries as digitalization of photography becomes popular. Some of these “photo-editing” are made on as-needed basis in construction management process, while some are found to be the forgery of construction record. In this paper, categorization of “photo-editing” methods are firstly made based on the case survey in construction industries. Secondly, technical requirements of construction photo-editing detection method is summarized with particular consideration for editing needs in construction management processes. Thirdly, we have proposed a newly developed photo-editing detection method called “ROI expected-noise method”, and examined the performance using simulated samples of edited construction photography. The method has shown high detection performance and fulfilled the above mentioned requirements.

Keywords :

Construction photography, photo-editing, Detection of Forgery, Construction management, Construction record , Information technology

�������������������������������������� �� ����� ����������������������������� ������������������������������ ����� 1)������������������������ ����2)�������������������������� ������������������������������ ������������������������������ ������������������������������ ������������������������������ ������������������������������ ������������������������������ ����������������������� 3)������ ������������������������������ ������������������������������ ���������������2005 ������������� ������������4)������������������ ������������������������������ �(�)5)���18 � 1 ��������������������� ������������������������������ ������������������������������ ������������������������������ ������������������������������� ����������������������������� ������������������������������ ������������������������������� ������������������������������ ������������������������������ ������������������������������ 1) ��������������������������� ���������������������������� ���������������������������� ������������������ 2) �� 1)�����������������������ROI ���������������������������� ���������������������������� ������������� 3) 2)�������������� 1)������������ ����������������������

*������������������ ��������� Assist. Prof., Graduate School of Eng., Social Environment and 構造系 674 号

【カテゴリーⅡ】 日本建築学会構造系論文集 第77巻 第674号,647-656,2012年 4 月

J. Struct. Constr. Eng., AIJ, Vol. 77 No. 674, 647-656, Apr., 2012

工事写真における編集痕跡検出技術の要件分析および

要件に適合した塗り潰し編集検出技術の開発と検証

DEVELOPMENT OF CONSTRUCTION PHOTO-EDITING DETECTION METHOD

IN ACCORDANCE WITH CONSTRUCTION-SPECIFIC REQUIREMENTS

藤 本 郷 史

Satoshi FUJIMOTO

広島大学工学研究院社会環境空間部門 助教・博士(工学) Assist. Prof., Graduate School of Eng., Social Environment and Space Div., Hiroshima Univ.,

(2)

��� ��������������������������������������� �� ���������������������������� ��� �������������������������� ��������������E-1�E-9 ������ 1 ���� �������������5)����������������� �����1 ������������������������ �����������������������6-10)������ ���������������������� 1 �����E-1 �E-5 ��������������������������� ������������������������������� E-1�E-5 ���������������������11)���� �������������������������E-1�E-5 � ������������������������������ ������������������������������ �����������������������E-6�E-9 ��� ������������������������������ ����������������������������E-6 �E-9 ��������������������������� ���������������������������� ��������������������������E-1� E-5 ����������������E-6�E-9 �������� ���������������1���� ��� ��������������������������� �1 ��������������������������� ����������������Exif ��1�1)��������� �����������������������������(E-1) ������������(E-2�E-5)������������� ������������������������������ ���������������������������� 8,9) ������������������������������ ���������������������� ������������������������������ �����15)������������������������ ������������������������������ ������������������������������ ������������������������������ ������������������������������ ������������������������������ �����������1�4 ��������(E-2)������(E-3) ������������������������������ ������������ �������Exif �������������������� ��������������������������� ��� ���������������������� 2.1, 2.2 �������������������������� ����R-1�R-5 ���������������������� ��������1 ��������������������� ������E-7�E-9 �������������������� ����������������������� R-1) ��������������������������� ������������� R-2) ��������������������������� ������������������ R-3) E-1�E-5 ���������������������� ������������� R-4) E-6�E-9 �������������������� R-5) ���������������������������

(3)

��������������������� �� ��������� ��� �������������� ��� ������ ����������������������������� ����������������23)������������� �R-1�2.3 ������������������������� ������������������������������ ������������24)������ 25,26)�Color Filter Array ��27,28)�������29)�JPEG �������30)������

���������������������������Lucᚠ�25)�Mahdian �31)���������������������

Lucᚠ����25)�����������������(�� R-2 �

�)������������������(�� R-3 ������ ���������������� Fixed Pattern Noise ����� �������������������Mahdian �31)����� ������������������������������ ����������������������(�� R-1 ��)� ������������������������������ ���������2.3 ����������R-1�R-5����� �������������������� 1) ���������������������������� ����������������������������� ���������������������� 2) ���������������������������� �������������������������25)�� ���������������������������� ���������������������������� ��������������� ��� �������� ����CCD ������D���(1)����������32,33) �������������������denoise ������� �����������Ddenoised���(2)����� Q R DC S

N

N

N

N

KI

f

D

(

)

� (1)

)

(KI

f

D

denoised

(2)� 1) �������������� i I �����������������K � ������������������������CCD �������� ��������������N �������������������S ��������������� 33���N ��������������DC �32������32,34)���������N ���������������R ���������������������������N ������Q �������������������������35)�� f ������ ���������������������������������� ������������������������������� yx, � CCD ����(��)������ �����(1)�f(KI)������������2)denoise �� ��������������V���(3)��������

]

V[

])

V[

]

[

V

]

[

V

)(

(

]

[

V

', , , ,, Q R DC �,I s I,N y x y x y x denoised

N

N

N

N

I

K

f

D

D

DC

(3) 3.1 � 1)������������������������� ������������������������������ ������������������������������ ��������������� 5-10,16)������������ ������������������������������ ����������������������

(3 ������ ������������������������������ ��������������CCD �����(x,y)������ ������������������DDdenoised����

,x,y ���������������������������(3)�� ����(4)�������

]

[

V

])

[

V

]

[

V

]

[

V

)(

('

var

Q R DC I S I I

N

N

N

N

KI

f

N

� � � � � � � (4) ����var V[ ] , , Ddenoise D N� ��� �� ����(4)��������� ������

������RGB������I������RGB ���������������������D�i.e. ����� ���������Region Of Interest, �� ROI ��������� ������������������������������ ������������������������������ ������� � I N var ������������������� ������������(5)����������������D

����ROI �����������������varNROI���

����C�������� if�

C

N

N

I ROI I

� �

var

var

then ��������� (5) ��������������������

�������� ��

'{,12,3...N}CCD �����(x,y)����������� ( x,' y') �x �' {1,2,3...X'} y �' {1,2,3...Y'}� � � � � �ROI � ] , [ ' xminROI xmaxROI

x �' [ , ]

max minROI yROI

y y � ��������������

� ����� RGB ��COL �{R,G,B}�����I������� �P[0,255]� � � � � � � � � � � � � � � � � ' � D � � � denoise �������Ddenoised ' � �����col���x,' y'���� ���P (x,'y,'

)

colPcoldenoised(x,'y,'

)�������(5)��(6)��

�����

COL

col �

���� if

C

N

N

col ROI col

var

var

then ��������� (6) � � � � ROIX xROI xROI

min max�

� � ROIY yROI yROI

min max� � � � � � )' ,' ,' ( )' ,' ,' ( )' ,' ,' (x y

P x y

P x y

P denoised col col col � � � ����P���� ��P������RGB ��������� R P � ��������� i P D P� � � 's.t.� ����

�� � � �� � � � � � � �

� � � ' 1 ' 2 ' 1 ' 1 ' ( ,' ,' )' ( ,' ,' )' 1 ' ' 1 ) ( var Y y col col X x N coli NXY P x y P x y N � � � (6a)

(4)

���������������������ROI ����� � � � � � � � �

ROI i col col ROIX ROIY N i

N 1 var () var � � � � � � � � � � � (6b)

� � � � � � � � � � � � �

� � ROI ROI ROI ROI x x y col col x x x ROI

col ROIX ROIY P x y P x y

N max min max min ' 2 ' )' ,' ( )' ,' ( 1 1 var � (6c) ����(6)�������denoise ��������������� ��36,37)������Non-Local-Means �38)����� �1 ��������������������������� ��������������PC ������� web ����� �����2 ������������������������ ������������������������������ ������������������������������� ������������������������������� �(6a)����������������������� 1 � ROIX, ROIY � ROI �������������������(6)���� ������������������������������ ������������������������������� �������������������� ��������R-1 ������������������� �������������������Exif ��������� ��������������(� 1 E-1 ��������� 2 �� ������������������������������ ������������������������������ ������������������������������ ������������������������������� ������(ex.���������������������� ������������������������������ ������������������������������ ������������������������������ ���������������������������� ��� ������������ ����������������������������� ������������������������������ ���2 ����������������������3.1 � 2) ������������������������������ ���������25)�������������������� ������������������������������ ��������������RC �������������� ����������������������1481 ���� 26 ��������������������������1 ��� ����������� �3 ���������������������������� �������������������30 �����10 ��� �����4 ���21 ������� 1.4%���������� ������������������������������ �����������9 �������������1 ���� �10 ����������������������������� �(6a)����������N�10�������������� ����������������������������� ��� ����������������������� ��� ����������������������� ��� ���������������� � � �������� ����� �� ��� ������������ (������������) P-1 ����� 10 P-2 ��(��,���� 10 ������������� �������� P-3 ���� 10 ����������������� P-4 ����(�������� 10 ����������������������� �������������1 ����������� ��� ���������������� � � ������ �� ��� ����������� ���������� P-5 ������ 24 ��������� ������� P-6 ���� 29 ������ ����������� P-7 ������ 32 ������� P-8 ���� 26 ������������������ P-9 ���� 30 ���������� ����������������������� ��� ������������������ 3.2 ��������������������������� ������������������������������

(5)

����������� ����������������������� ����������1 ������� Denoise ������PR ��������3 ����2 ���������������� �������� R P � �������������������� 4 ��PR���varN (i) R ��6a ���������������� ���������������varN (i) R ����������� �4����� ����������������������� �����������������P-3 ���R ������� ���varN (i) R �����������P-3 ���������� ������������������������������ ����������ex. ISO400 ��������������� ������������������������������ ����������������������������� ����������������� ���������������������varN (i) R ���� ����������������Lucᚠ�� Mahdian �31)��� ������5 �������3)���������������� ������������������������������� �������P-5�P-9������������������� ���������������������P-7�������� ������������������������P-8������ ������������������������������ �����������������������������4� � 6 �������� 0, 255 ���������������� ) ( varNR i �������������������������� ) ( varNROI i col ��������������������C���� ������������������������������� ������������������������������ ������������������������������ �(� 6a,6b ��������� ��� ���������������� �(6)���RGB����������C����������� �������6 ������������varNcol(i)�RGB �� �������������������������varN (i) col � ��������������5 ����������RGB ��� ������������������������������� �����RGB ����������������������� ���7 ���� P-6 ���� R ��� B �������(6)��� ������������������������������ ��������������������varNROI(i) R ����� ����������R ������������������� ����������col �COL(� 6 ��)����������� ���G �������������������������� ���������������������ex. ������� ������������������������������ COL col � � �������������R-2���������� ������������������ ��������������������������� ����P-5 ����������������������� ��� ��� ����������������� ������������ ���������������� ��� ������������� ���������� �2 ����� P-5A, P-5B ����� 8�������� 2 �� ��������varN (i) col ����������������� ���1.0 ������������������������� �����������varN (i) col �������������� �8������ P-6�P-7 �varNcol(i)������������ �����8��������� 1.0 ������������� �������������������������������

(6)

����������������������������� ) ( varNcoli ������������������������� Wilcoxon �����39)�����P-5A � P-5B � 2 ������(p< �=0.05)�������������������������� ����������������r>0.5������������ ������������������������������ ������������������������������ ������������������������������ ������������������������������ ����������������(ex. ������������ ������������������������������� ������������������������������ ��������������� ����������������������� X�����E(X)���������var ( 2) ( )2 col col col EN EN N � � ���������NDCNRNQ������� 32,33,35����� �����NS������������������������ 32�������� ( )20 col N E ���������������� ) ( var 2 col col EN N � �������������������� 10 � ��� R P � ���������������������0, 255 � ������������������������������ �������������������������� �� ����������������� ��� ��������� ����� ������������� ����������������������������� �������������������(P-1�P-9������� ��������������(� 1, E-6�������� 11 �� �����������������4, 16, 32, 64, 128 ����� ������������������������������ ���(FILL)������������������������ ���(GRAD)������������������������ �����������GRAD-N��������������� ���� RGB ����������������������� ���������������������ROIX, ROIY(� 6 � ����������������� �������������������������Exif ��2.2 ������������������������������ ������������������� ��� ���������� �(7a)�(7b)����������������������� ROI �������������������� ROI ������ ������������������������������ ���������edited ROI �������� ��� ��������������� ����������������������������� ������������������������������ ���������������������������� 12 ����ROI ������������������������ �����80%������������������������ ��� �������������������������� ���������������������������� ������������������������ ��� �������������������������� ���� ����������������� ��������������� � ��������� ���� ���� ������������������ ��� 100(%) ROI edited" " of number true is eq.(6) s.t. ROI of number p R � (7a) ���� 100(%) ROI edited" -Un " of number true is ) eq.(6 s.t. ROI of number fp R (7b) �13 �������������������� 12������ ������������������������(1 � EW=EH� �ROI � 1 ������������������������� ������������ROI ���������������� ������������������������������

(7)

����ROI ������������������������ ��(� 1 E-6)������������������������ ������������������������������ ������������������������������ ������������������������������ ������������������������������� ������������������������������ �������������������� � 12���� ROI ������������������ROI �1 �� 16pixels ���������������������� ������������������������������ � pixel �������������������������� ������ROI � 1024 pixels ���������������� ������������������������������ ���������ROI ������������������ ROI � 1 � 32pixel (ROIX =ROIY�32) ������ 1 � 128pixels �EW=EH=128�������������������ROI ��� ������������������������������ ������������������ ������������������������������ ������������������������������ ����(GRAD) ���������������� 14����� �����ROI ����������������� FILL ��� ����������������(ROIX=ROIY�32)���FILL ������������������������������ ������������������������������ �������������denoise �������������� ������������������������������ ������������ ����������������������������� ���������������������14�������� ����������(GRAD-N)���������������� ���� 0.5%�����������%������������ ������������������������������ ������������������������������ ������������������������������ ������1 E-1�E-5 ������������������� ������������������������������ ������������������������������ ��������RGB � bit ����������������� ����������ex.������������������� ������������������������������ ������������������������������ ������������������������������ �����������������3.2 ����������� ������������������������������ ������������������������������ ������������������������������ ����������������������� ��������������������������(6)�� ���� ��� ��������������������� ������� �������������� ���� ������� ���� ���� ����������������������� ����������������� ����������������� ���� ��� ���� ������� ���� �������������������������� ������������������ ���� ���� ������������������������������ ���� � �C0.2�������������������������� ���������������(6)���������C���� ���0.1%������ � 15 �������������������������� ��������50percentile ��� P-1 ��������� 0.5% �������������������������0.0%��� ������������5 (�)��������������� ����������������50%������ 5 ����� ��������������3)���������������� ���������������������������5 (�) ��������������� RGB ������������ ������������������������������ �������������������������� ������������������������������ ��������������RGB �������������� ������������������������ RGB ��� ������������RGB ����������������

(8)

������������������������������ ������������������������������ �����������(P-1, P-6)�������������� (P-5)��������������������(P-2, P-7)���� ������������������������������ ��������������������ROI �������� ������������������ 1%���������� ������������������������������ ������������������������������ ��������������������������� ����������������������������� ������������������������������ ���������������������15 �������� ������������������������������ ����������������� ���� ������������ ������������� ����� �� ��������������������������� �����2 ����������������������� �������������������E-1�E-5 �������(� � R-3)����������������������PC ��� �����(E-1)����������������������� ������������������� �16 �����������������5.1 ��5.4 ���� ��������������(E-6)�������������� ������������������������������� ���� ������������� ��� ���������������������� ����������������������������� ������������������������������ ������(� 1 ���������������������� ��������������������������� bit � �����������40)������������������� ������������Lossless �������������� �������������������Bit ���������� ������������������������������� ������������������������������ ������������������������������� ������������������������ ����������������������������� ������������17 ����������������� �����������������������Lossless ��� ������������������������������ ������������������180 ���������� ������������������������80%���� ������������������������������ ������������ ���� ������������������� ���� ��������� ����� �������� ����������� ��� ������������������������ ����������������������������� ������������������������������� �������������41)���������������� ������������������������������ ����(E-3)���������(�� R-3)���������� ������������������������������ �����������������������=������ ��������18 ��������������������� ���������+40 ������������������� ������������������������������ �������������������������+40 ��� ������������������������������ ���������������� ���� ���������������� ��� ���������� ������������� ���������������� ��� ������������������������� ����������������������������� ����7,9,10)������������������������ ������������������������������ ������������������������������ ���19)��������������������������

(9)

������������������������������� ��(�� R-3)������������������������� ������������������������������ ��������������(P-5�P-9)���������� (3072�2704) �����������(�� P-3)�������� ����������������50%, 25%� 2 �������� �19 ���������������������������� ���50%���� 80%������� 1%�������25%� ������������40 ����������������� (100 ��������������100 ������������ ��������������� 7)������������25% ������������������������������ ������������������������������ ���������� ����������������������������25,31) ������������������������������ �������������������������� ��� �������������������������� ����������������������������� �������������11)�����������ROI ��� ������������������������������ ������������������������������ ����������50%, 25%� 2 �������������� �����20 ������������������������ ������������������ROI ���������� ������������������������������ ������������������������������ ������������������������������ �������25,31)��������������������� ������������������24)�JPEG ������� 30)����������������������������� ���������������������������� �� ���� ��� ������� �������������������� � ���������������������������� �����E-1�E-9 ������������������� ���������������������������� ������R-1�R-5������� � ���������������������������� ��ROI ������������������������ �������(E-5)����������� � �������� 80%������� 1%��������� ���������������������������� ���������������������������� � ����������������������������� ���������������������������� ����������� � ���������������������������� ���� ����������������������� ������� ������� ��� ����� ���� ��������������������� ������� ���������������� ����������� ���������������������������� ����������������������� � �������������������������E-1� E-5��������������������������� ����������������E-1�E-5�������� ���(E-6)��������������������� ��� ���������������� ��������1 �����������������&�� ��(E-7�E-8)��������(E-9)������������� ������������������������������ ������������������������������� ����������������������ROI ����� �������������������4.3 �������� ROI ������������������������������ ������������������������������ ������������������������������� ������������������������������ ������������������������������� ������������������������������� ������������������������������ �������������100%��������������� ������������������������������ ������������������������������ ��������������������� ��� ���������������������������� (���������� �� 20 ��������� A������ �������������������RFID ���������

(10)

������������������������������ ������������������������� ����� ������������������������������ ������������������������������ ������������������������������ ����� 1) �����������������: ������ �������� ����������,2011.3, http://www.esri.cao.go.jp/jp/stat/shouhi/s houhi.html, (2011.7.19 ��� 2) (�)������������: ������������������ ���(�������, 2010.7, http://www.cals.jacic.or.jp/trend/s14-5_ 22.html, (2011.06.24 ��) 3) ����, ����, ����, ����: ������������� ��������, �����������, pp.55-65, Vol.11, 2002 4) �������������� ����: ������������� ������, pp.26-27, ���������� 2006.1, http://kenmane. kensetsu-plaza.com/backnumber/details.php?no=24 (2011.06.24 ��� 5) �����: ������������(�), �� 18 � 1 ��, 2006.1 6) ��������: ���������������, pp.6-7, 2006.4, 7) ������: ���������������p.8, 2011.4 8) �����������: ���������������������, pp.2-3, 2005.12

9) NEXCO ���, NEXCO ���, NEXCO ���: ��������� �� ver.2.00, (�)�����������, p.10, 2006.7

10) ����������(�) : ����������(�) ,p.1, 2009.8 11) (�)�������: ����������, http://www.o-wave.or.jp/i

nfodb/software_list/hikakuhyou/gazou.pdf, (2011.7.7 ���

12) ������������(JEITA): Exchangeable image file format for digital still cameras : Exif Unified Version 2.21 (CP-3451-B), 2 009.9 13) ����������� ����: ��������������� ��������������������������, JACIC �� ����������2007 � 11 � 14 �, http://www.douga.jacic.or.jp/ douga/071114morikawa0103/Contents/index.html (2008.7.07 ��) 14) �� IT ���: ���������������, 2009.4, http://it.ken setsu-plaza.com/cad/special_topic/2009/04/topic02.html (2011.7.7 ��� 15) C. Rey, J-L.Dugelay: A Survey of Watermarking Algorithms For

Image Authentication, EURASIP Journal on Applied Signal Processing, pp.613-621, Vol.2002, Issue 1, 2002

16) ���������, �������� ��� ��� 2 �, 2003 17) ����, ����, ����: ����������������� �������, �������� ��������������, pp. 19-22.1999.9 18) ���� IT �� � 2 � ���� ��������������, � ����������, pp.74-75, 2010.2 19) ����������� ��� ���� ������������ �, �����������, pp.86-87, 2008.10 20) ����, ����: �����������, �����������, pp.30-46, 2006.2 21) ������������� ��������������, ��� ��������, p.45, 2008.12 22) ������: �����(����)�� 22 ������������, http://www.stat.go.jp/data/roudou/sokuhou/nen/ft/index.htm, (2011.7. 19 ���

23) T.V. Lanh, K.S. Chong, S. Emmanuel, M.S. Kankanhalli: A Survey on Digital Camera Image Forensic Method, pp16-19, IEEE International Conference on Multimedia and Expo, 2007.8 24) K.S. Choi, E.Y. Lam, K.K.Y. Wong: Source Camera Identification

Using Footprints from Lens Aberration, Proc. of SPIE-IS&T Electronic Imaging, pp.60690J-1-60690J-8, SPIE Vol.6069, 2006 25) J. Lucáš, J. Fridrich and M. Goljan: Detecting Digital Image Forgeries Using Sensor Pattern Noise, Proc. of Society of Photo- Optical Instrumentation Engineers Conference, Vol. 6072, pp.362–3

72, 2006

26) Z.J. Geradts, J. Bijhold, M. Kieft, K. Kurosawa, K. Kuroki, N. Saitoh, Methods for Identification of Images Acquired with Digital Cameras, Proc. of SPIE, Enabling Technologies for Law Enforce- ment and Security, vol.4232, 2001.2

27) A.C. Popescu, H. Farid : Exposing Digital Forgeries in Color Filter Array Interpolated Images, IEEE Transactions on Signal Processing, pp.3948–3959, Vol.53, No.10, 2005

28) S. Bayram, H. T. Sencar, N. Memon, and I. Avcibas: Source Camera Identification Based on CFA Interpolation, pp.69-72, IEEE International Conference on Image Processing, 2005.9

29) M.K. Johnson, H. Farid: Exposing Digital Forgeries by Detecting Inconsistencies in Lighting, Proc. of the 7th Workshop on Multimedia and Security, pp.1-10, 2005

30) S. Ye, Q. Sun, E.C. Chang: Detecting Digital Image Forgeries by Measuring Inconsistencies of Blocking Artifact, IEEE

International Conference on Multimedia and Expo, pp.12-15, 2007 31) B. Mahdian, S. Saic: Using noise inconsistencies for blind image

forensics, Image and Vision Computing, pp.1497-1503, Vol. 27, Issue 10, 2009

32) G. E. Healey, R. Kondepudy: Radiometric CCD Camera Calibration and Noise Estimation, IEEE Transaction on Pattern Recognition and Machine Intelligence, pp.267-276, Vol.16, No.3, 1994.3

33) Y.Tsin, V. Ramesh, T. Kanade: Statistical Calibration of CCD Imaging Process, 8th International Conference on Computer Vision (ICCV'01), pp.480-487, Vol.1, 2001.7

34) R. Widenhorn,� M.M. Blouke, A. Weber, A. Rest, E. Bodegom : Temperature dependence of dark current in a CCD , Proc. Of SPIE, pp.193-201, Vol.2669, 2002

35) A.V. Oppenheim, R.W. Schafer: Digital signal processing, Prentice Hall International Editions, 1975

36) M.C. M. Mukesh C. Gadiya R.C. Motwani,F. C. Harris Jr.: Survey of Image Denoising Techniques, Proc. of Global Signal Processing Expo and Conference(GSPx), pp27-30, 2004 37) A. Buades, B. Coll, J.M. Morel: A review of image denoising

methods, with a new one, Multiscale Modeling and Simulation, pp.490-530, Vol.4, No.2, 2006

38) A. Buades, B. Coll, J.M. Morel, A Non-Local Algorithm for Image Denoising, IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR'05), pp.60-65, Vol.2, 2005 39) D.F. Bauer: Constructing confidence sets using rank statistics,

Journal of the American Statistical Association, Vol.67, No.339, pp. 687–690,1972 40) JPEGclub.org: jpegtran,http://www.jpegclub.org/ (2011.09.02 ��� 41) �������, ����������, pp475-478, 1991.01 �� �1) �������N �����������������������R �����33 ���N ����������������������R �����������������������32 ��������� ������������denoise ����������������� �������������������������������� �2) ��������������� 2 ���������������� ������32 ���(1)� f ������������������� ���33 ����������������������������� ��������������� �3) �������������������������������� �������������������250 ������������ ��������������������������������� ��������������������������������� ��������������������������������� 3.4 ����������� (2011年 9 月 7 日原稿受理,2012年 1 月11日採用決定) ������������������������������ ������������������������� ����� ������������������������������ ������������������������������ ������������������������������ ����� 1) �����������������: ������ �������� ����������,2011.3, http://www.esri.cao.go.jp/jp/stat/shouhi/s houhi.html, (2011.7.19 ��� 2) (�)������������: ������������������ ���(�������, 2010.7, http://www.cals.jacic.or.jp/trend/s14-5_ 22.html, (2011.06.24 ��) 3) ����, ����, ����, ����: ������������� ��������, �����������, pp.55-65, Vol.11, 2002 4) �������������� ����: ������������� ������, pp.26-27, ���������� 2006.1, http://kenmane. kensetsu-plaza.com/backnumber/details.php?no=24 (2011.06.24 ��� 5) �����: ������������(�), �� 18 � 1 ��, 2006.1 6) ��������: ���������������, pp.6-7, 2006.4, 7) ������: ���������������p.8, 2011.4 8) �����������: ���������������������, pp.2-3, 2005.12

9) NEXCO ���, NEXCO ���, NEXCO ���: ��������� �� ver.2.00, (�)�����������, p.10, 2006.7

10) ����������(�) : ����������(�) ,p.1, 2009.8 11) (�)�������: ����������, http://www.o-wave.or.jp/i

nfodb/software_list/hikakuhyou/gazou.pdf, (2011.7.7 ���

12) ������������(JEITA): Exchangeable image file format for digital still cameras : Exif Unified Version 2.21 (CP-3451-B), 2 009.9 13) ����������� ����: ��������������� ��������������������������, JACIC �� ����������2007 � 11 � 14 �, http://www.douga.jacic.or.jp/ douga/071114morikawa0103/Contents/index.html (2008.7.07 ��) 14) �� IT ���: ���������������, 2009.4, http://it.ken setsu-plaza.com/cad/special_topic/2009/04/topic02.html (2011.7.7 ��� 15) C. Rey, J-L.Dugelay: A Survey of Watermarking Algorithms For

Image Authentication, EURASIP Journal on Applied Signal Processing, pp.613-621, Vol.2002, Issue 1, 2002

16) ���������, �������� ��� ��� 2 �, 2003 17) ����, ����, ����: ����������������� �������, �������� ��������������, pp. 19-22.1999.9 18) ���� IT �� � 2 � ���� ��������������, � ����������, pp.74-75, 2010.2 19) ����������� ��� ���� ������������ �, �����������, pp.86-87, 2008.10 20) ����, ����: �����������, �����������, pp.30-46, 2006.2 21) ������������� ��������������, ��� ��������, p.45, 2008.12 22) ������: �����(����)�� 22 ������������, http://www.stat.go.jp/data/roudou/sokuhou/nen/ft/index.htm, (2011.7. 19 ���

23) T.V. Lanh, K.S. Chong, S. Emmanuel, M.S. Kankanhalli: A Survey on Digital Camera Image Forensic Method, pp16-19, IEEE International Conference on Multimedia and Expo, 2007.8 24) K.S. Choi, E.Y. Lam, K.K.Y. Wong: Source Camera Identification

Using Footprints from Lens Aberration, Proc. of SPIE-IS&T Electronic Imaging, pp.60690J-1-60690J-8, SPIE Vol.6069, 2006 25) J. Lucáš, J. Fridrich and M. Goljan: Detecting Digital Image Forgeries Using Sensor Pattern Noise, Proc. of Society of Photo- Optical Instrumentation Engineers Conference, Vol. 6072, pp.362–3

72, 2006

26) Z.J. Geradts, J. Bijhold, M. Kieft, K. Kurosawa, K. Kuroki, N. Saitoh, Methods for Identification of Images Acquired with Digital Cameras, Proc. of SPIE, Enabling Technologies for Law Enforce- ment and Security, vol.4232, 2001.2

27) A.C. Popescu, H. Farid : Exposing Digital Forgeries in Color Filter Array Interpolated Images, IEEE Transactions on Signal Processing, pp.3948–3959, Vol.53, No.10, 2005

28) S. Bayram, H. T. Sencar, N. Memon, and I. Avcibas: Source Camera Identification Based on CFA Interpolation, pp.69-72, IEEE International Conference on Image Processing, 2005.9

29) M.K. Johnson, H. Farid: Exposing Digital Forgeries by Detecting Inconsistencies in Lighting, Proc. of the 7th Workshop on Multimedia and Security, pp.1-10, 2005

30) S. Ye, Q. Sun, E.C. Chang: Detecting Digital Image Forgeries by Measuring Inconsistencies of Blocking Artifact, IEEE

International Conference on Multimedia and Expo, pp.12-15, 2007 31) B. Mahdian, S. Saic: Using noise inconsistencies for blind image

forensics, Image and Vision Computing, pp.1497-1503, Vol. 27, Issue 10, 2009

32) G. E. Healey, R. Kondepudy: Radiometric CCD Camera Calibration and Noise Estimation, IEEE Transaction on Pattern Recognition and Machine Intelligence, pp.267-276, Vol.16, No.3, 1994.3

33) Y.Tsin, V. Ramesh, T. Kanade: Statistical Calibration of CCD Imaging Process, 8th International Conference on Computer Vision (ICCV'01), pp.480-487, Vol.1, 2001.7

34) R. Widenhorn,� M.M. Blouke, A. Weber, A. Rest, E. Bodegom : Temperature dependence of dark current in a CCD , Proc. Of SPIE, pp.193-201, Vol.2669, 2002

35) A.V. Oppenheim, R.W. Schafer: Digital signal processing, Prentice Hall International Editions, 1975

36) M.C. M. Mukesh C. Gadiya R.C. Motwani,F. C. Harris Jr.: Survey of Image Denoising Techniques, Proc. of Global Signal Processing Expo and Conference(GSPx), pp27-30, 2004 37) A. Buades, B. Coll, J.M. Morel: A review of image denoising

methods, with a new one, Multiscale Modeling and Simulation, pp.490-530, Vol.4, No.2, 2006

38) A. Buades, B. Coll, J.M. Morel, A Non-Local Algorithm for Image Denoising, IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR'05), pp.60-65, Vol.2, 2005 39) D.F. Bauer: Constructing confidence sets using rank statistics,

Journal of the American Statistical Association, Vol.67, No.339, pp. 687–690,1972 40) JPEGclub.org: jpegtran,http://www.jpegclub.org/ (2011.09.02 ��� 41) �������, ����������, pp475-478, 1991.01 �� �1) �������N �����������������������R �����33 ���N ����������������������R �����������������������32 ��������� ������������denoise ����������������� �������������������������������� �2) ��������������� 2 ���������������� ������32 ���(1)� f ������������������� ���33 ����������������������������� ��������������� �3) �������������������������������� �������������������250 ������������ ��������������������������������� ��������������������������������� ��������������������������������� 3.4 �����������

参照

関連したドキュメント

In order to observe generalized projective synchronization between two identical hyper- chaotic Lorenz systems, we assume that the drive system with four state variables denoted by

approah, whih is based on a step by step onstrution of the walks [6, 5℄.. We repeat in Setion 3 the proof

Q is contained in the graph of a

Should Buyer purchase or use SCILLC products for any such unintended or unauthorized application, Buyer shall indemnify and hold SCILLC and its officers, employees,

Should Buyer purchase or use SCILLC products for any such unintended or unauthorized application, Buyer shall indemnify and hold SCILLC and its officers, employees,

自動車や鉄道などの運輸機関は、大都市東京の

Optimal control will be attained when weeds are treated in the seedling stage (less than 4 leaf stage,.. to the list of established grasses that are tolerant to MOXY 2E.

Apply CLETHODIM 2E at the high rate recommended for annual grasses (16 fl. per acre) when the grass height is at the low end of the range (application to larger grasses may not