Обратите внимание на появившиеся вклейки, которые отображаются другим цветом. Можно с 99 % уверенностью сказать, что фотография подвергалась монтажу.
ELA не всегда работает верно. Если мы возьмем любую фотографию с контрастным фоном, то анализ покажет тот же самый результат.
Именно поэтому нельзя полностью доверять этому методу. Для работы с ELA выбирайте фото с однотонными областями и без резких переходов. И всегда перепроверяйте с помощью других методов.
Noise Level Analysis
Исходное изображение и наложенная картинка или текст имеют различия в шумах. Так, Noise Level Analysis ищет шум и деформацию, появившиеся после редактирования.
Снова проверим на нашей картинке:
Что наблюдаем? А видим мы увеличение шума в той же области, чего быть не должно.
Luminance Gradient Analysis
Покажет наличие фотошопа, ретуши, хромакея.
Работает данный способ со светом, который присутствует на любой фотографии. Как в жизни, так и на фото на объект всегда направлен источник света: чем ближе он к источнику, тем освещенность выше, дальше - ниже.
Рассмотрим на примере двух фотографий: НЛО и самолет в небе.
После анализа фотографии на градиент освещенности, было замечено, что свет падает неестественно, переход между тенями и светлыми участками слишком резкий. Чтобы окончательно убедиться в нереальности НЛО ( ̶я̶ ̶х̶о̶ч̶у̶ ̶в̶е̶р̶и̶т̶ь̶), мы добавим фотографию на проверку шумов. Вся тарелка светится как солнце в ясный день, что окончательно подтверждает нашу теорию.
Для сравнения возьмем другое фото:
Сравните как равномерно падает свет на самолет, никаких резких переходов - вверху область с наибольшей освещенностью, внизу с наименьшей - это говорит о рассеянном свете.
Данный метод определения монтажа один из самых выигрышных, он работает практически на любой фотографии, и любителям фотошопа не всегда удается его обхитрить.
Principal Component Analysis или PCA
Простым языком суть этого метода заключается в том, что если объекты находятся не на своих местах, то они будут отображаться на PCA в виде ярких пикселей, несоответствий цветов. Это будет значить, что на фото присутствует локальный монтаж (Healing Brush) или вклейка (Clone Stamp), или все вместе как на нашем примере:
На фоне тарелки и на самом небе есть очень заметные пиксели. Скорее всего помимо полной вклейки проводилась и другая работа над картинкой, возможно, точечно удалялись птицы. Стоит отметить, что подобные крупные пиксели не всегда бывают на фото, чаще всего требуется увеличивать зум в различных областях и долго всматриваться, чтобы найти "обман".
Как обхитрить
Error Level Analysis
- Не хочешь, чтобы переходы и различия в цвете выдали твой потрясающий монтаж? Пересохрани фотографию 10 раз, и ELA не покажет ничего примечательного.
- Если не охота заморачиваться с сохранением, то можно изменить размер на любой коэффициент не кратный 2. Например, уменьшаем фото на 7% - ELA становится бесполезным.
- Используйте формат PNG на двух фотографиях, ELA работает только c JPEG.
Noise Level Analysis
- Как скрыть появившийся шум на фото? Добавить своего шума, так чтобы нельзя было понять, где какой шум начинается.
- Если для обмана ELA мы меняли размер, то здесь нужно изменить качество раза так в 2.
Principal Component Analysis
- Замыльте место редактирования, так цвета и переходы станут более плавными и анализ фото по PCA не даст результатов.
- В случае как и с ELA, поможет изменение размера.
Итог:
Из-за растущей популярности ко всевозможным редакторам возникает некий ряд проблем, который может поставить под сомнение честность и добросовестность человека, использующего фотошоп. Дабы не дать себя обмануть, и самому не попасться на неумелом монтаже, мы разобрались как работают инструменты и как их можно обходить.
Image Forensics не совершенен. Он хорошо действует в том случае, когда человек не пытался утаить свою обработку. Если же монтажер знает о способах сокрытия своего обмана, то тут криминалистика изображений мало чем может помочь. Тем не менее, даже самый умелый пользователь фотошопа может совершить ошибку, что уж тут сказать про обычного человека.
https://telegra.ph/Ne-ver-svoim-glaz...-na-foto-01-28