Due to the growth of computer crime, an important and urgent problem is the development of methods for detecting the integrity violations of a digital image. In particular, the detection of different types of the image post-processing after their possible forgery is a grey area of information security, and the detection of processing by the Sharpen Filter is an issue practically not covered in open scientific literature. The artificial sharpening of a digital image is the reverse procedure to the blurring. Previously, the authors of the paper developed the method for detecting blur of a digital image based on an analysis of the growth rate of singular values. When blurring, the growth rate of singular values is an order of magnitude smaller than before the blurring, which makes it possible to reveal a threshold value for detecting blurred images. The singular values increase accordingly to the artificially sharpening. But it is not possible to reveal the threshold value in this case. The aim of this paper is to identify the parameters of the digital image matrix, which indicate an artificial sharpening, and to develop a method for detecting sharpness as a digital image post-processing. If the contour is considered as a change in the brightness function of a digital image, then the change in the brightness function will be faster when the contours are sharpened. If two adjacent pixels had the close sharpness values before sharpening, then applying this filter will increase the difference between them. In this paper, the investigation of the close color pairs of an image is carried out when the Sharpness Filter was applied to it. It is revealed that the number of close color pairs during processing decreases. The threshold value which allows separating the processed image from the raw one is empirically established. The method of detecting sharpness as a digital image post-processing is developed based on the results obtained.
Розробка методів виявлення порушень цілісності цифрових зображень є важливою і актуальною задачею у зв'язку з ростом комп'ютерної злочинності. Зокрема, виявлення різних видів постобработки зображень після їх можливої фальсифікації – мало розкрита область захисту інформації, а виявлення обробки фільтром «різкість» – практично неосвітлене питання у літературі. Штучне підвищення різкості цифрового зображення – процедура, зворотна розмиттю. Раніше авторами статті було розроблено метод виявлення розмиття цифрового зображення, заснований на аналізі швидкості росту сингулярних чисел. При розмитті швидкість росту сингулярних чисел на порядок менша, ніж до розмиття, що дозволяє виділити порогове значення для виявлення розмитих зображень. При штучному підвищенні різкості сингулярні числа, відповідно, збільшуються. Але виділити порогове значення в цьому випадку не є можливим. Мета даної роботи – виявлення параметрів матриці цифрового зображення, які вказують на штучне підвищення його різкості, і розробка методу виявлення різкості як постобработки цифрового зображення. Якщо розглядати контур як зміну функції яскравості зображення у цифровому форматі, то при підвищенні різкості контурів функція яскравості буде змінюватись швидше. Якщо два пікселі, що розташовані один біля одного, до підвищення різкості мали близькі значення, то застосування даного фільтру збільшить різницю між ними. В роботі проведені дослідження близьких пар кольорів зображення під впливом на нього фільтру «Різкість». Виявлено, що кількість близьких пар кольорів після обробки зменшується. Емпірично встановлено порогове значення, що дозволяє відокремити оброблене зображення від необробленого. На основі отриманих результатів розроблено метод виявлення різкості як постобробки цифрового зображення.
Разработка методов выявления нарушений целостности цифровых изображений является важной и актуальной задачей в связи с ростом компьютерной преступности. В частности, выявление разных видов постобработки изображений после их возможной фальсификации – мало раскрытая область защиты информации, а выявление обработки фильтром «резкость» – практически неосвещенный вопрос в открытой литературе. Искусственное повышение резкости цифрового изображения – процедура, обратная размытию. Ранее авторами статьи был разработан метод выявления размытия цифрового изображения, основанный на анализе скорости роста сингулярных чисел. При размытии скорость роста сингулярных чисел на порядок меньше, чем до размытия, что позволяет выделить пороговое значение для выявления размытых изображений. При искусственном повышении резкости сингулярные числа, соответственно, увеличиваются. Но выделить пороговое значение в этом случае не представляется возможным. Цель данной работы – выявление параметров матрицы цифрового изображения, указывающих на искусственное повышение его резкости, и разработка метода выявления резкости как постобработки цифрового изображения. Если рассматривать контур как изменение функции яркости цифрового изображения, то при повышении резкости контуров изменение функции яркости будет происходить быстрее. Если два рядом стоящих пикселя до повышения резкости имели близкие значения, то применение данного фильтра увеличит разницу между ними. В работе проведены исследования близких пар цветов изображения под воздействием на него фильтром «Резкость». Выявлено, что количество близких пар цветов при обработке уменьшается. Эмпирически установлено пороговое значение, позволяющее отделить обработанное изображение от необработанного. На основе полученных результатов разработан метод выявления резкости как постобработки цифрового изображения.
