了解控制摄像机滤波器的多种方式

    提出了两种新的方法，用于从使用不同相机参数设置摄像头记录的两个模糊图像中恢复物体的聚焦图像。相机参数包括镜头位置、焦距和孔径。首先，使用我们提出的离焦深度方法之一来估计模糊参数西格玛。然后对两个模糊图像中的一个进行去卷积以恢复聚焦图像。第一种方法是基于空间域卷积/去卷积变换。这种方法只需要摄像机的点扩散函数（PSF）的西格玛知识。它不需要关于相机PSF的实际形式的信息。与第一种方法相比，第二种方法需要对PSF干扰器的形式有充分的了解。

    作为第二种方法的一部分，我们提出了一种校准程序，用于估计模糊参数西格玛的不同值的相机PSF。在第二种方法中，通过使用维纳监控滤波器在傅立叶域中进行去卷积来获得聚焦图像。对于这两种方法，给出了CCD相机记录的实际散焦图像的实验结果。第一种方法比第二种方法需要更少的计算。第一种方法对于高达中等水平的模糊给出了令人满意的结果，而第二种方法对于相对较高水平的模糊提供了良好的结果。今天的智能手机提供的服务和使用不久前还需要一系列专用设备。我们和他们一起听音乐、玩游戏或和朋友聊天；但我们也阅读我们的公司电子邮件和文件，管理我们的网上银行；我们已经开始直接使用它们作为支付手段。在本文中，我们旨在提高人们对侧信道攻击的认识，即使在屏蔽器强隔离保护敏感应用程序的情况下也是如此。

    先前的工作已经研究了使用手机加速度计和陀螺仪作为侧监控摄像头通道数据来推断PIN。在这里，我们描述了一种新的侧通道攻击，它利用摄像机和麦克风来推断在智能手机上仅限数字的软键盘上输入的PIN。麦克风用于检测触摸事件，而相机用于估计智能手机的方向，并将其与用户敲击的手指位置相关联。我们介绍了PIN Skimmer的设计、实现和早期评估，它有一个移动应用程序和一个服务器组件。移动应用程序收集触摸事件定向模式，然后使用学习到的模式来推断在敏感应用程序中输入的PIN。当从50个4位PIN的测试集中进行选择时，PIN Skimmer在2次尝试后正确推断出30%以上的PIN，在安卓系统支持的Nexus S和Galaxy S3手机上，在5次尝试后准确推断出50%以上的PIN。当从一组200个8位PIN中进行选择时，PIN Skimmer在5次尝试后正确推断出约45%的PIN，在10次尝试后准确推断出约60%的PIN。事实证明，很难防止此类侧通道攻击，因此我们为开发人员提供了指导方针，以减轻干扰屏蔽器当前和未来对PIN输入的侧通道攻击。