Análisis forense de imágenes digitales mediante interpolación cromática

Actualmente los dispositivos móviles equipados con cámara juegan un papel importante en la sociedad debido a su frecuente uso. Esto hace que la identificación del dispositivo móvil adquiera importancia en el análisis forense de imágenes digitales. El objetivo de este trabajo es diseñar un algoritmo para identificar la marca y el modelo de la cámara que ha generado una imagen dada. El trabajo gira en torno a los algoritmos de interpolación cromática aplicados en el proceso de formación de la imagen. En el algoritmo se estiman los coeficientes de interpolación de la matriz de filtros de color para extraer las características que servirán como huella de la cámara que capturó la escena. Los resultados de los experimentos realizados demuestran que los algoritmos de interpolación cromáticas son efectivos para identificar modelos entre distintos fabricantes con diferentes conjuntos de características

Bayer demosaicking with polynomial interpolation

Demosaicking is a digital image process to reconstruct full color digital images from incomplete color samples from an image sensor. It is an unavoidable process for many devices incorporating camera sensor (e.g. mobile phones, tablet, etc.). In this paper, we introduce a new demosaicking algorithm based on polynomial interpolation-based demosaicking (PID). Our method makes three contributions: calculation of error predictors, edge classification based on color differences, and a refinement stage using a weighted sum strategy. Our new predictors are generated on the basis of on the polynomial interpolation, and can be used as a sound alternative to other predictors obtained by bilinear or Laplacian interpolation. In this paper we show how our predictors can be combined according to the proposed edge classifier. After populating three color channels, a refinement stage is applied to enhance the image quality and reduce demosaicking artifacts. Our experimental results show that the proposed method substantially improves over existing demosaicking methods in terms of objective performance (CPSNR, S-CIELAB E, and FSIM), and visual performance