如何識別假數字圖像

借助新的軟件技術，照片作假比任何時候都更容易，更逼真。不過軟件技術同樣為我們提供了揪出偽造圖片的新武器


鏡面高光

眼睛里有一個白色的小光斑，稱為“鏡面高光”，是眼睛反射環境光線時產生的。我們可以根據鏡面高光的形狀、顏色和位置，獲知大量有關光線的信息。這張照片的“鏡面高光”，無論是位置還是形狀，彼此間都完全對不上號，因此單憑肉眼便可斷定它被修改過。然而在許多情況下，需要采用數學分析才能識別真偽。為了準確判定光的位置，需要考慮眼睛的形狀以及眼睛、相機和光線之間的相對方向。


相機指紋

數字潤飾極少留下明顯痕跡。由于潤飾手法多種多樣，作者希望開發一種全能算法，應對所有照片修改方法。我們提出的方法利用了數碼相機的一個共性。相機的數字傳感器具有矩形的像素網格，由于數字傳感器網格上方裝有色彩濾波陣列，因此每個像素只能探測某種顏色附近一定波長范圍內的光強度。使用最廣的色彩濾波陣列是拜爾陣列，它具有紅、綠和藍光濾光鏡。因此，在形成標準數字照片的一個像素所需要的三種顏色通道中，原始數據的每個像素只能選擇其中一個。缺失的數據根據鄰近像素進行內插運算填充，這就是所謂的“去馬賽克”過程。不管使用哪種去馬賽克算法，最終得到的數字圖片中的像素均與其鄰近的像素相關。如果一張照片據稱是用某部相機拍攝，但卻缺乏此相機應該具有的像素相關性，那么就可以判定它被修改過了。


明暗問題

從不同的照片上截取所需圖像，合成一張新照片時，由于拍攝時光線條件不同，不同照片上的人或物會存在細微差別。這一方法基于一個簡單的事實：照射到某個表面上的光線多少，取決于該表面與光源的相對方向。例如，一個球體面向光源的一側被照得最亮，而背向光源