如何识别假数字图像

借助新的软件技术，照片作假比任何时候都更容易，更逼真。不过软件技术同样为我们提供了揪出伪造图片的新武器


镜面高光

眼睛里有一个白色的小光斑，称为“镜面高光”，是眼睛反射环境光线时产生的。我们可以根据镜面高光的形状、颜色和位置，获知大量有关光线的信息。这张照片的“镜面高光”，无论是位置还是形状，彼此间都完全对不上号，因此单凭肉眼便可断定它被修改过。然而在许多情况下，需要采用数学分析才能识别真伪。为了准确判定光的位置，需要考虑眼睛的形状以及眼睛、相机和光线之间的相对方向。


相机指纹

数字润饰极少留下明显痕迹。由于润饰手法多种多样，作者希望开发一种全能算法，应对所有照片修改方法。我们提出的方法利用了数码相机的一个共性。相机的数字传感器具有矩形的像素网格，由于数字传感器网格上方装有色彩滤波阵列，因此每个像素只能探测某种颜色附近一定波长范围内的光强度。使用最广的色彩滤波阵列是拜尔阵列，它具有红、绿和蓝光滤光镜。因此，在形成标准数字照片的一个像素所需要的三种颜色通道中，原始数据的每个像素只能选择其中一个。缺失的数据根据邻近像素进行内插运算填充，这就是所谓的“去马赛克”过程。不管使用哪种去马赛克算法，最终得到的数字图片中的像素均与其邻近的像素相关。如果一张照片据称是用某部相机拍摄，但却缺乏此相机应该具有的像素相关性，那么就可以判定它被修改过了。


明暗问题

从不同的照片上截取所需图像，合成一张新照片时，由于拍摄时光线条件不同，不同照片上的人或物会存在细微差别。这一方法基于一个简单的事实：照射到某个表面上的光线多少，取决于该表面与光源的相对方向。例如，一个球体面向光源的一侧被照得最亮，而背向光源