手机新2管理端(www.9cx.net):影像改动与识别(二):数字时代

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1997年,埃及哈特谢普苏特神庙前,一张恐怖组织持枪扫射游客后的新闻图片被爆造假;

2006年,以色列空袭黎巴嫩首都贝鲁特,一张浓烟笼罩都会的照片被证实是伪造的;

2008年,一张伊朗试射多枚远程导弹的新闻照片被嫌疑是人工PS产物;

2019年,诺奖得主格雷格•塞门扎的29篇论文被质疑多张图片有改动痕迹;

2020年,外洋社交媒体上的一张《被火烧焦的澳大利亚》图片被指存在伪造嫌疑;

……

近年来频发的图片造假事宜,使数字影像的真实性和完整性不停受到挑战,所谓的“眼见为实”变得越来越不能信,严重影响了人们对客观事实的直观熟悉,有时甚至会给整个社会造成伟大的危害。

那么,为什么数字时代的影像改动会云云频发呢?它的改动隐藏性真的能够以假乱真吗?这些疑问让人情不自禁的想要一探讨竟。

数字时代的影像改动是指什么?

我们都知道,数字影像的存储是以离散的像素为单元的,好比一个8bit RGB图片,它包罗Red、Green、Blue三个尺寸相同的数据通道,每个通道上有一组二维像素数据,每个像素的取值介于0~255之间,这样就用数字化的方式表达了一幅图片。

那么,数字时代的影像改动是指什么呢?顾名思义,它指的就是在真实拍摄并纪录的影像数据上,人工肆意地去修改这些像素数值。固然,为了改动的隐藏性,通常需要凭证图像内容举行“有技巧”的修改,下面是一些常见的数字影像改动手法:

  • 复制粘贴,将统一幅图像中的局部区域像素从一个位置复制粘贴到另一个位置;

  • 添加删除,在图像中新增或者移除一部门局部区域像素,添加意味着会笼罩掉原有的像素数值,而删除则需要在移除操作之后,行使周围区域的像素数值举行填充;

  • 拼接合成,将差异图像中的局部区域拼接合成在一起,通常来自差异图像的拼接内容会在尺寸、色彩、纹理等许多方面存在一定的差异,需要举行一些尺寸调整或者拼接界限的平滑修复处置;

  • 裁剪缩放,裁剪是指将图像中一些不需要的内容剔除掉,它与删除操作的区别在于会改变图像尺寸,而缩放是指通过一些像素插值方式来放大或者缩小图像;

  • 修饰美化,对图像中一些感兴趣的内容举行修饰、渲染处置,好比美颜相机中常见的人脸美化手艺;

  • 扭曲变形,将图像中的一些特定目的区域举行无规则的平移、旋转、拉伸等操作,发生局部扭曲或者畸变的效果,好比恶搞人脸视频中的夸张神色。

固然,数字时代的影像改动并不需要人工去修改每个像素数值,就像影戏《天下无贼》中葛大爷说的,“二十一世纪最主要的是什么?是人才!”,而对于数字影像改动来说,最主要的就是一个趁手的工具。

工具就是第一生产力

远古时期,祖先们学会了使用工具,标志着人类逐渐走向了文明;

……

胶片时代,暗房师们使用了工具,缔造出了众多不能思议的经典影像;那先进的数字时代呢?

提到数字时代的影像改动工具,Photoshop自然是无人不知、无人不晓的,是的,它是一款从胶片时代的手工操作照片方式延伸过来的数字工具。

事实上,现在像这样的P图工具另有许多,好比:美图秀秀、美颜相机、Facetune、Crazy Talk、Mug Life、ZAO等等,下面先容几款主流的数字影像改动工具。

(1)Photoshop软件

Photoshop由来已久,它的起源[1]也颇具有时性。

1987年,托马斯•诺尔购置了一台Mac Plus用来写博士论文,然则他发现苹果盘算机基本无法显示带灰度的是非图像,于是自己写了一个Display程序。
此时,身在影戏特效制作公司的兄弟约翰•诺尔,对这个程序异常感兴趣,于是两人经由一年多时间,把它修改成了功效更为完善的图片编辑程序。

随后在一次产物展会上,他们接受了参展观众的建议,正式将它更名为Photoshop。

现在的Photoshop已经具备异常壮大的影像编辑功效,涉及图形、图像、视频等多个方面,而且最主要的是它易于操作,纵然你是一个新手,也能在互联网上找到铺天盖地的操作教程,手把手的教你若何使用。

至于那些常见的数字影像改动手法,险些所有都可以用它来实现。下图展示了一幅行使Photoshop从构图的色彩、光影以及人物的衣饰、细节等多个角度全心修饰过的图片,与原始图片相比,它的视觉效果要显得加倍唯美。

(2)Facetune软件

Facetune是Lightricks公司旗下的一款面向手机终端的人脸修图APP,曾经号称可以把照片修饰成好莱坞水准[2][3]。它拥有着Photoshop级其余修图功效,好比:智能美颜、面部精修、五官微调,甚至还可以举行灯光渲染、靠山虚化等。

正如《赫芬顿邮报》的评价:“Facetune是我见过的功效最壮大的移动应用程序之一,它真正能被称之为神奇”。

在Facetune2升级之后,它更是增添了许多神奇的魅力,好比说:牙齿的自动美白、让眼睛看起来炯炯有神、让笑容加倍光耀;固然也可以消除疤痕、粉刺和皱纹,让粗拙苍白的皮肤显得加倍灼烁;此外,还能够缩放面部轮廓、HDR凸显优美细节、去除强光引起的阴影和亮光、精准控制色温等等。

上图展示了一幅Facetune人脸面部轮廓重塑的对比图片,可以看出,通过微调下巴轮廓就能轻松地告辞国字脸,让优美的容颜变得易如反掌。

(3)Mug Life软件

Mug Life是一款2015年泛起的商业APP[4][5],它的壮大之处在于可以让一张静态的人脸图片“活”过来。固然,背后的手艺正是现在火热的神经网络,它包罗三个焦点阶段。

  • 面部剖析:Mug Life先将静态的人脸照片举行剖析,提取3D建模所需的需要元素,如相机属性、光照条件、面部几何数据以及纹理细节等。

  • 添加特效:在基本不改变人脸面部要害特征的条件下,行使影戏动画手艺为面部赋予一些特定的神色和动作。

  • 面部重构:通过一些先进的视频游戏手艺将人脸图片重新渲染成3D动画人物。

事实上,Mug Life可以以为是一种更倾向于意见意义性的APP,如上图展示的恶搞拜登视频中的一帧截图,神色对照夸张,固然我们都知道它是假的。

影像改动或许是把“双刃剑”

数字时代,玲琅满目的改动工具,让人们险些都可以容易地制作出虚伪影像,而互联网也在不停加速着它的流传。一时间,许多领域上都泛起了它的身影。

然而,若是人们站在道德伦理的角度上看,它现实上可以分为两类:

良性用途:为了娱乐民众,好比:社交中的猎奇图片或恶搞视频等;也可以是对视觉美学的追求,好比:时尚摄影和艺术创作中的美化修图、科幻影视中的炫酷特效等。

上图是一幅曾经在外洋社交网络上很火的猎奇图片《岩石上的城堡》,它现实上是行使Photoshop工具制作的,针对泰国攀牙湾国家公园的岩石图片和德国的利希滕斯坦城堡图片划分举行局部目的区域的裁剪、缩放处置,然后再拼接合成在一起。

恶性用途:这一类是属于违反道德伦理的,带有强烈诱骗性的虚伪影像有时可能会发生难以估量的社会平安问题,好比:政治新闻中的虚伪宣传、科研学术中的图片造假、小我私人生涯中的身份冒用……

上图是一幅异常著名的美联社新闻造假图片《伊拉克战俘》,它是通过裁剪掉了顶在战俘头部的步枪,妄想误导民众的判断,从而到达操作社会舆论的目的。

鉴别数字影像真伪也是一个手艺活儿

众所周知,改动的图片通常知足两个客观事实:

  • 图像RGB数据上确定发生下场部转变;

  • 在图像RGB数据上却无法直接找到这种局部转变的位置;

那么,数字时代的判别方式能做些什么呢?

现实上,它们通常都是在寻找一些隐藏在图像RGB数据中的特征,好比:相机自身的硬件缺陷、图像数据天生时的误差、图像内容包罗的自然纪律,另有自动插入图像中的“夹层”等,这些特征一样平常具备三个特点:

  • 在图像RGB数据上显示不直观;

  • 纪录了改动操作留下的痕迹;

  • 移除了图像内容的滋扰;

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第一点对照容易明白,而第二点指的是当影像遭到改动时,图像RGB数据和隐藏在RGB数据中的特征通常都市发生局部转变,只管一些辅助处置(如改动界限修复)能够通过微调来提升RGB数据上的改动隐藏性,然则却无法得知隐藏特征上的局部转变纪律,也就无法有的放矢,在隐藏特征上举行伪装修饰,以是这些隐藏特征可以保留改动痕迹。

对于第三点,可以举个例子:

在一张有桌子的图片上行使Photoshop给桌子上PS一个水杯。当人们看到这张图片时,通常只能通过判断水杯的存在是否合理,以及水杯与周围事物(桌子)在拼接处的利害水平来鉴别真伪,若是拼接的隐藏性够好就无法识别了。事实上,这都是图像内容自己(桌子和水杯)对判别事情带来的滋扰,要是能够从图像RGB数据中提取到近乎平均的、无图像内容滋扰的特征,那么,改动痕迹岂不是露出无遗了。

在数字时代,像这样的隐藏特征已经被提出了许多,好比:数字水印、JPEG量化误差、光照一致性、传感器指纹等,它们的检测机制实在也是颇有技巧的。

(1)数字水印

提到水印,信托人人一定想到了纸币水印,当人们拿起一张纸币迎着光看时,就会发现一种“半隐藏式”的水印,它常用于纸币的防伪判定。下图展示了100元人民币在左侧展现的毛爷爷头像以及下侧发亮的数字100都是一种水印。

现实上,纸币水印[6]是行使一种带有凹凸图案的预制专用模具,通过改变纸浆纤维的密度实现的,透光性好的地方纸张纤维“稀”一点,透光性欠好的地方纸张纤维“密”一点,从而出现出具有较强立体感的图案。

那么,数字水印是什么呢?

数字水印可以被以为是纸质水印的数字化显示,它是一种将特定信息嵌入到文档、图像、视频等数字信号中的手艺,常用于版权珍爱和防伪取证。

简朴明白,它是给数字图像自动添加了一个“夹层”,而这个“夹层”内容通常是预制的文字或图案,通过检测这个已知“夹层”的完整性也能起到防伪作用。

以LSB嵌入水印为例,一个8bit Gray图片,凭证比特位数可以将图像分为8层,换句话说就是,将图像所有的像素值都示意成一个8位二进制数,每次取8位中的1位获得一个比特平面,共计8个,如下图所示:

可以看出,第1比特图像的像素值险些是平均随机的,若是嵌入水印的话并不会滋扰到图像内容自己,重构图像也会具有较好的隐藏性。

当改动检测时,我们需要做些什么呢?

首先,根据水印嵌入的规则从图像中提取出隐藏的数字水印;然后,将提取的水印内容与已知水印举行比对,验证它的完整性是否遭到损坏即可。

然而,数字水印也是有瑕玷的,即在现在海量的数字影像中都嵌入水印似乎不太现实。

(2)JPEG量化

通常,大多数图片都市经由JPEG有损压缩,行使较少的质量损失换取更高的压缩率,可以有用降低存储、传输的资源开销。

JPEG有损压缩使用量化操作来控制质量和压缩率,而量化就是用图像数据以8x8块为单元除以一张定制的量化表。于是,图像每个像素的“商值”就会变小许多,这样可以用更少的比特数来存储和传输。量化表[7]形式如下:

表中可以看到,亮度和色度划分对应差其余量化表,但都是以8x8块为单元的。

一样平常情形下,差其余相机制造厂商(好比Canon、Nikon、Sony等)都市使用自己定制的量化表,而改动图片通常都市被差其余量化表所处置,因此,量化表自己就可以直接作为一种图像改动识其余特征。

固然,也可以凭证量化“除法”中的取整运算引入的缺陷(如下图所示)来定位改动位置[8]。实在这种量化引入的缺陷也可以明白为一种“特殊”的水印,只是它并非人为自动添加进来的,而是在图像压缩历程中被动引入的。

上图中的两行划分示意JPEG压缩图片和截取它左上角的局部放大显示图片,三列从左到右依次示意round四舍五入、floor向下取整、ceiling向上取整。

可以看到,后两种取整操作会在图片每个8x8块的左上角像素引入或亮或暗的周期性缺陷,而行使这种缺陷也是可以有用识别改动位置的。

图中第1、3列划分示意原始图片和改动图片(上图P掉了左侧女孩,下图P歪了STOP标志),第2、4列示意对应的检测效果,而检测效果中的玄色示意存在显著缺陷的区域,白色示意不存在缺陷的区域。

(3)ELA剖析

JPEG量化操作不只可以引入缺陷作为“特殊”水印,更常见的是一种因质量损失而发生的图像错误量。通常,一次压缩对图像所有8x8块引入的错误量基本上是相似的,只有当图像被改动时,包罗改动位置的8x8块才会与其他部门发生纷歧致的错误量。

ELA(Error Level Analysis)[9]从图像显示质量的角度出发,将原始图像以一个已知质量品级(如95%)举行压缩并保留成一张新的图像,然后盘算两幅图像之间的差异。简朴明白就是,将一次压缩发生的图像错误量看成一种被动引入的“特殊”水印。

若是不存在改动,ELA图像通常处于全局最小错误级别,整张图像都市对照漆黑,只有少许微弱的噪声,反之,在局部就会发生对照强烈的错误级别。

左图中行使Photoshop复制粘贴了书架上的绿色书籍,还添加了一个恐龙玩具,而右图中可以显著看到改动位置的错误级别对照强烈。

实践证实,ELA可以有用识别数字影像改动,然则也具有一定的局限性,好比:在无损压缩或者重复多次压缩时可能会失效。

(4)光照一致性

光照一致性是指在统一场景下的物体通常会具有相同的光影漫衍特征,好比:一群人迎着太阳行走,他们身体前面都市光照较强,而身体后面的影子偏向也会基本一致。这种通过太阳或其他光源“制造”出来的一种“特殊”水印也会被动地隐藏在图像数据中。

事实上,光照一致性是从胶片时代目视法中的“光照原理磨练法”延伸过来的,在数字影像改动中,可以通过剖析物体外面光源偏向的一致性来识别改动位置[10]。

那么,物体外面光源偏向要怎么估量呢?

光源偏向估量需要物体外面的闭合界限,一样平常可行使边缘检测方式连系二次曲线拟合来获取,然后在界限曲线上人工选取一些自力的点划分举行光源偏向估量,最后平均所有自力点的展望偏向,就能获得物体外面光源偏向的估量值。

上图中,物体外面玄色曲线示意提取的闭合界限,曲线上的白色直线示意人工选取的自力点所估量的光源偏向,黄色箭头示意平均的光源偏向。

通常对于拼接合成这类图像,往往改动物体与其它物体之间不具备相同的光照特征,那么,判别物体外面光源偏向是否一致就可以用来识别真伪。然而,这种方式也存在一些自身的瑕玷,即在无明确偏向性光源或有多个庞大光源的场景可能会力有未逮。

(5)噪声指纹

2005年,卢卡斯等人发现相机CCD存在一种固有的模式噪声,它是由于制造工艺缺陷导致的,这种噪声信号异常微弱,却对照稳固且具有唯一性,可以作为相机“装备指纹”。

实在这种“装备指纹”也可以明白为一种“特殊”的被动水印,只是它是凭证硬件缺陷引入图像的,下图展示了一张iPhone XS Max手机装备指纹的图片。

可以看到,它的像素点巨细漫衍是毫无纪律的,这是由于CCD每个像素的制造误差是不尽相同的。对于差异品牌、型号的相机,这种噪声误差的漫衍不能能完全相同。

固然,行使这种没有图像内容滋扰的噪声指纹也可以检测改动位置[11]。下图给出了一些图像改动的识别效果,左上角图中最右侧的鸭子是复制粘贴的,右上角图中的行人是拼接合成的,左下角图中左侧男子的头部被PS过,右下角图中马路边上新添加了汽车。

只管行使噪声指纹的识别方式异常有用,然则,它需要事先获取统一装备的多张拍摄照片才气够盘算出指纹,这往往并不是一件容易的事。

竣事语

随着数字科技的提高,影像改动的工具越来越多,编辑操作越来越简朴,险些人人都可以容易地上手制作,以是加速了“有图纷歧定有真相”变为现实。

对于数字时代的检测识别,虽然已经泛起了许多有用的判别特征,然则它们大多数都只能应用于某些特定的场景,这自然是远远不够的。

那么,接下来进入到人工智能时代,依附壮大的深度学习手艺能否有一些长足的提高呢?

敬请关注《影像改动识别(三):人工智能时代》。

参考文献

[1]https://baike.baidu.com/item/Adobe%20Photoshop/2297297?fr=Aladdin
[2]http://ex.chinadaily.com.cn/exchange/partners/82/rss/channel/cn/columns/snl9a7/stories/WS5d415313a3106bab40a03845.html
[3]https://apps.apple.com/cn/app/facetune/id606310581
[4]https://baijiahao.baidu.com/s?id=1583329933213045654&wfr=spider&for=pc
[5]https://twitter.com/MugLifeApp/status/1254820745366122502
[6]https://new.qq.com/omn/20210510/20210510A0CCVK00.html
[7]https://www.blackhat.com/presentations/bh-dc-08/Krawetz/Whitepaper/bh-dc-08-krawetz-WP.pdf
[8]Shruti Agarwal and Hany Farid. Photo Forensics from JPEG Dimples. IEEE Workshop on Information Forensics and Security (WIFS). 2017.
[9]https://github.com/qumuase/ELA
[10]M.K. Johnson and H. Farid. Exposing digital forgeries by detecting inconsistencies in lighting, Proceedings of the 7th Workshop on Multimedia and Security, ACM, New York, NY, USA, 2005.
[11]J. Lukas, J. Fridrich, and M. Goljan, “Detecting digital image forgeries using sensor patternnoise,”inSocietyofPhoto-Optical Instrumentation Engineers (SPIE) Conference Series, vol. 6072, Feb. 2006.

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  • 影像改动与识别(一):胶片时代


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     发布于 2021-09-18 00:02:18  回复
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