P圖P到神仙都不認得!一鍵識別亮了

在這個萬物皆可PS的時代,一張圖片的真假似乎越來越難判定。例如網上突然傳出來一張截圖,你要怎么才知道這是真的證據,還是PS出來的謠言?

如何快速鑒定一張圖片有沒有被PS過,成為了一大難題,要完美鑒別一張圖片有沒有被PS,是很困難的,這就提供兩個值得一試的方法,供大家參考。

方法一:通過Exif等圖片資訊鑒別

通常來說,圖片生成時是會帶有Exif等圖片資訊的,例如用行動電話拍攝的照片,Exif就會攜帶有快門、光圈、行動電話型號等資訊,而用PS處理過的圖片,也會帶有Photoshop的軟體資訊,

因此,我們可以通過Exif資訊,來判別某張圖片是否是未經篡改的原圖,

最簡單的方法,自然就是直接看文件頭了,例如一張圖片是在PS中修改過、然后保存的,那么用記事本開啟這張圖片,就可以在它的文件頭中,找到“Photoshop”的字樣,如下圖所示,


用記事本打開圖片文件,有“Photoshop”字樣,說明這是一張用PS保存的圖片

能修改圖片的軟體不止PS,如果是用其他軟體來修改,我們還可以通過第三方軟體來鑒別其Exif,例如下面的這款“JPEGsnoop”。

JPEGsnoop:https://www.impulseadventure.com/photo/jpeg-snoop.html

JPEGsnoop是一款綠色軟體,下載后直接運行即可。它是英文的,不過其實用起來沒什么門檻。例如我們要鑒定一張圖片是否被修改過,可以直接將圖片拖移到它的界面當中,JPEGsnoop就會對圖片的Exif等資訊進行分析,JPEGsnoop呈現的分析非常多,但我們只需要關注最下面的“ASSEMSSMENT”一項,例如下圖,


鑒別出該圖經過處理

根據JPEGsnoop給出的資訊,這張圖片是經過處理或者編輯的,也就是說它不是原圖,

再看這張圖,JPEGsnoop判斷它就是原圖,沒有經過任何PS,可以確信為真了,


鑒別出這是原始圖片

方法二:通過圖片內容鑒別

通過Exif鑒別圖片是否是原圖,的確是行之有效的,但這種方法也有其局限,那就是它只能鑒定圖片是否是原圖,而不能鑒定圖片內容是否保真,例如用QQ、微信發送的圖片,會被壓縮過,圖片內容沒有被修改,但通過Exif鑒別,這仍屬于處理過的圖片,如此一來就顯得意義不大了。

如果你想要鑒別圖片內容是否被修改,那么直接鑒別圖片的內容是更靠譜的方法。問題來了,這屬于技術活,往往需要人工細細甄別,有沒有更加傻瓜智能的方法?還真有,例如Forensically這個網站,其中很多功能,都非常方便且實用,可以幫你快速鑒定圖片有沒有被P過,

Forensically clone Detection:https://29a.ch/photo-forensics/

首先來說說其中的“Clone Detection”功能,顧名思義,這可以檢測圖片是否存在克隆現象。

通常來說,修改圖片時,例如去除水印、雜物等等,都會用到PS中的像素克隆工具,Forensically的檢測原理就在于識別圖片中重復的像素,來判斷這張圖片有沒有被像素克隆工具修改過,下圖就是Forensically默認提供的樣張。


這些紅線連起來的區域,像素是一模一樣的,證明經過PS克隆工具的涂抹

在Forensically的鑒別結果中,白斑代表一模一樣的像素,紅線代表相同像素的平移路徑。可以看到,途中有大面積相鄰像素都是一模一樣的,這就是經過克隆的痕跡,這無疑就是一張PS過的圖片。

再來看一張正常的照片,


沒P過的圖,沒有集中分布的相似像素

這張照片是沒有經過PS的,在Forensically中盡管也鑒別出了一模一樣的像素,但分布面積小且零散,因此可以認為這張圖片沒有被克隆工具修改過。

Forensically的Clone Detection只適用于使用克隆工具修改的照片,對于其他P圖情況,我們可以使用Forensically的其他工具鑒別。

例如,Forensically的“Error Level Analysis”功能,可以突出顯示某些肉眼看上去差不多、但從計算機角度來看非常突兀的像素。例如這張示例圖中的飛碟,就很顯眼了,這明顯就是P上去的,


經過一定算法處理,發現某一塊像素的特征和周圍的明顯不同,這顯然是P上去的圖像

再來看看原始拍攝未經處理的照片,可見計算機認為像素特征是均勻的,沒有突兀的像素群,


未P過的圖像,算法處理后的像素特征是相似的

當然,Forensically也是存在局限的,它的原理決定它只能適用于鑒定拍攝的照片(還不能有太多過曝之類造成的“死像素”),對于截圖或者CG這樣的人造圖像不那么適用,但無論如何,如果你想要鑒別某張照片有沒有被P過,Forensically仍是非常不錯的輔助工具。

總結

PS鑒定是一個技術活,很難通過軟體算法自動得出圖片是否為真的結果,但如果軟體算法只是作為輔助,結合人的經驗進行判斷,還是能有個十不離八九的結果的,希望上文的方法能幫到大家,如果有什么新奇的堅定思路或者方法,也歡迎在評論區分享!

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