Розробка алгоритму виявлення зашумлення як фальсифікації цифрового зображення

Abstract

Маніпуляції із зображеннями знизили нашу довіру до цифрових зображень, завдяки більш витонченим методам підробок, що стають все більшим викликом цілісності зображень та їх справжності. В епоху цифрових технологій наявність потужного та відносно недорогого програмного забезпечення для редагування зображень означає, що створення візуально переконливих фотопідробок поширюється з неймовірною швидкістю. Зростання маніпуляцій із фотографіями має наслідки майже у всіх сферах – від правоохоронних органів та національної безпеки до наукових видань, політики, засобів масової інформації та реклами. Важливість цього питання стає очевидною, якщо врахувати, що частіше за все в сучасному суспільстві ми все ще покладаємось на людей, які судять про достовірність зображення, але сучасні технології дозволяють обманути людське око.Проблема автентичності поширюється майже на всі цифрові зображення, від тих, які використовують як докази в залі суду, до тих, які ми бачимо щодня в газетах та журналах. Необхідна впевненість в тому, що у використовувані цифрові зображення не були внесені будь-які зміни. Оскільки мало уваги у відкритому друці приділяється виявленню обробки зображення різноманітними фільтрами, зокрема, фільтром графічного редактора AdobePhotoshop – шум з рівномірним розподілом, - метою даної роботи є підвищення ефективності виявлення обробки цифрового зображення шляхом розробки алгоритму виявлення шуму з рівномірним розподілом графічного редактора AdobePhotoshop. Розроблено алгоритм виявлення зазначеного фільтру, заснований на аналізі сингулярних чисел блоків матриці цифрового зображення. Експериментально встановлено, що кількість блоків необробленого зображення, найменше сингулярне число яких буде перевищувати значення 16, відносно до загальної кількості блоків не перевищує 0,14%. На основі результатів обчислювального експерименту розроблено алгоритм, ефективність якого оцінено в термінах помилок 1 і 2 роду: помилки першого роду не були виявлені, а помилки другого роду складають 0,89%.

Image manipulation has decreased our confidence in digital images, thanks to more refined editing techniques which have become more and more of a factor in the integrity of images and their validity. In the era of digital technology, the availability of powerful and relatively inexpensive image editing software means that the creation of visually reproducible picture frames is expanding at an incredible speed. The growth of manipulations with photographs has consequences in almost all spheres - from law enforcement agencies and national security to scientific publications, politics, mass media and advertising. The importance of this issue becomes obvious, considering that in the modern society we still rely on people to judge the authenticity of the image, but modern technology allows to deceive the human eye. The problem of authenticity extends to all digital images, from those used as evidence in courtrooms to those we see every day in newspapers and magazines. It is necessary to make sure that the figures used have not been altered in any way. Since little attention is paid to the detection of image processing with various filters, in particular, the filter of the graphic editor AdobePhotoshop - noise with even distribution, - The aim of this work is to improve the efficiency of digital image processing by developing an algorithm for detecting noise with a uniform distribution of the graphical editor Adobe Photoshop. Developed an algorithm for detecting the specified filter based on the analysis of singular numbers of the digital image matrix blocks. It was experimentally established that the number of non-cropped image blocks, the smallest singular number of which will exceed the value of 16, in relation to the total number of blocks does not exceed 0.14%. Based on the results of the computational experiment the algorithm was developed, the efficiency of which was evaluated in terms of type 1 and type 2 errors: type 1 errors were not detected, while type 2 errors amounted to 0.89%.