是的 - 嗯，有点，尽管（据我所知）不知不觉。我参加了一个会议，其中一位演讲者是教授。杰西卡弗里德里希报告数字图像来源的识别。您可能可以在她的页面上开始搜索，这里。

需要明确的是，这是什么样故意黄打点一些打印机执行，而不能用于跟踪一个图片的相机，除非你也拥有该相机，可以采取其他的照片进行比较。

实际情况是，每个 CCD 芯片都有细微的变化，可以通过频率分析从原始图像数据中恢复，这些变化是制造商和芯片特定的。这允许在一定的误差范围内：

• 给定两张图片，确定一张图片的某些区域是原始的还是来自不同的来源（这些区域的图案与 CCD 不一致）

• 给定两张图片，或者一张图片和一个相机，确定图片是否来自该相机。

使这个系统更加可靠是非常容易的，例如通过激光蚀刻具有独特图案的 CCD 芯片。这在检查图片时肉眼是看不到的，但可以恢复信息。

手机图片水印

手机也可以使用通常输出 RGB 或 HDR 矩阵的相机模块来拍照。然后通过手机上的软件将其编码为合适的文件格式（通常为 JPEG）。

出于我能想到的所有目的，水印需要的是能够知道给定的照片实际上是由特定的手机拍摄的，通常是因为这可以证明或非常强烈地表明照片是由特定的人拍摄的，或者在某个区域，等等。由特定 CCD 拍摄的图像（可能最初安装在不同的手机中）是无关紧要的。实际上，即使我可以毫无疑问地证明一张照片是使用 Joe Q.Average 的旧 CCD 相机拍摄的，但如果还可以证明，当这种情况发生时，Joe 的 CCD 确实在我的手机内，那也对我没有任何帮助。这里的决定性证据涉及电话。

同时，CCD 水印只需要（并且需要）手机可用。手机中的任何 CCD 都无关紧要 - 如果我可以更换 CCD，我还不如更换手机。能够识别 CCD 没有任何优势。

因此，只要是通过手机完成的，无论来自相机的任何数据，图片水印都是非常有意义的。在图片中嵌入这样的水印可以通过多种方式完成（我使用其中的一些方式），具体取决于 WM 需要的健壮程度。例如：我可以对图片进行傅里叶变换，得到一堆频率幅度。然后，我可以使用 QIM 或其他方法量化（某些）这些频率或其相关性，并以比特池的形式在这些量化之间分配水印。最后，我逆向变换，获得了一张在视觉上与原始图像无法区分的新图像，并且缺少解码密钥，没有明显的水印迹象（并非总是如此 - 频率的“剩余”分布可能会显示“剪裁”或“聚集”方面，虽然没有告诉我水印是什么，但这将有力地表明存在水印-或者至少，发生了一些比平常更奇怪的信号处理）。如果图像被剪裁或裁剪、旋转和缩小/放大，仍然可以恢复此水印。难度较大，可以在图像稍微模糊后恢复。

既然有这项技术，在 CCD 硬件中而不是在手机固件中嵌入水印似乎既无用又不切实际；它的优势可能是不是可以被检测到和反向工程的软件工件，但现代手机已经具有防篡改内核（例如，iPhone 使用 Secure Enclave 处理器和内存进行敏感操作。它不会是很难让每张图片都有 SE 芯片水印，并且这样做的代码将隐藏在 Secure Enclave 内）。