通过Python移植PRNU提取器和帮助器功能 作者 卢卡·邦迪（ ） 保罗·贝斯塔吉尼（Paolo Bestagini）（ ） 尼古洛·博内蒂尼（ ）（ ） 用法 参见example.py 测试 cd test python -m unittest test_prnu.TestPrnu 使用Python> = 3.4测试 学分 宾厄姆顿大学的参考MATLAB实施： ：

高斯白噪声matlab代码取证工具-混合G-PRNU提取器 这是基于Muammar的工作而进行的更新的更新的PRNU提取器（Lucas等），包括对本机PRNU提取器的定制 G-PRNU提取器与本机PRNU一起正在实现 定制不同尺寸和插值方法 李的增强技术。 （如果需要增强，请在lucasdigicamident.m中取消注释132-138行） 可用的过滤器： 高斯型 米哈克 西格玛 bm3d -REEPJYOTI DEKA，Eurecom， 先决条件： 图像处理工具箱是必需的。 如果将使用Mihcak图像去噪算法，则需要Matlab Wavelets Toolbox。 如果将使用BM3D去噪算法，则需要BM3D软件包。 可以从以下位置下载： 参考： Lukas，J.，Fridrich，J。和Goljan，M。“从传感器图案噪声中识别数码相机”。 IEEE信息取证与安全事务，2006，1，205-214 哈尼·穆玛（Muammar，Hani）。 使用图像传感器PRNU模式识别源摄像机。 伦敦：通信和信号处理研究小组，2014年。帝国理工学院通信和信号处理研究小组。 网络。 2016年2月