一种基于人工智能的图像成像感光度预测方法及系统

摘要

本发明涉及人工智能技术领域，提供一种基于人工智能的图像成像感光度预测方法及系统，该方法包括：获取原始图像，滤除原始图像中的影响像素；对该图像进行分块得到多个图像块，根据每一个图像块的平均信息量和影响像素的数量获取影响值，然后确定优选图像块集合；进行图像相关性分析，得到最大相关性的模板图像块；每个模板图像块对应多种不同感光度的子图像；获取多个优选图像块和子图像的噪声图像差值，选取噪声图像差值最小的对应感光度作为最大概率感光度；选取数量最多的最大概率感光度作为原始图像的感光度。对图像成像感光度进行预测，选择合适的感光度作为图像成像感光度，从而更好的提取PRNU，进而提高源摄像机识别和图像伪造检测的精度。