¿ Esta Foto Es Real ?
A veces nos llegan imágenes de la red en las que aparece un famoso en situaciones "poco ordinarias" o distintas personas haciendo cosas imposibles y nos preguntamos si están trucadas estas fotos o no. ¿Realmente esa modelo tiene esas piernas? Muchas veces se sabe a simple vista pero otras hay que hacer un análisis de la imagen. Para ello hay muchos métodos, unos más complejos que otros, más exactos y/o más precisos. En este post o mostramos una de las técnicas más simples, la acumulación de errores o ELA (Error Level Analisys). Ésta técnica se usa cuando tenemos una fotografía en un formato con pérdida, p.ej. jpeg, al recomprimirla en ese mismo formato con pérdida, las partes añadidas mostrarán un nivel de pérdida menor que las originales.
Qué material necesitáis para realizar nuestro primer análisis?
CVIPTools (o herramienta similar)
Una imagen a analizar.
Para la ocasión hemos una foto de un peluche un peluche y hemos trucado la foto. Aunque a simple vista son ya evidentes las modificaciones vamos a hacerlo usando ELA. Una vez instaladas las CVIPTools y funcionando, le damos a Utilities, que nos mostrara un nuevo menú a la derecha. El proceso a seguir es sencillo:
1 Abrimos la imagen.
2 Seleccionamos el Menu->Compression.
3 Como la imagen es jpeg, modo JPEG.
4 Ponemos el parámetro Quality a 70 o menor.
5 Aplicamos (Botón Apply) y nos saldrá una nueva ventana con la versión recomprimida.
6 Seleccionamos Menu->Compare->Compare Two Images.
7 Comparamos ambas imágenes mediante el método Substraction.
8 Nos sale una nueva imagen.
La última imagen obtenida es la diferencia de ambas imágenes, y aparte de ruido de color gris, vemos claramente la corbata y la letra S en ella. Esas son las partes que se han modificado.
Aquí tienes las imagenes que se han usado:
Imagen Original
Imagen Retocada
Imagen Diferencia
Fuente
_______________________________________________________________________________________
_______________________________________________________________________________________
_______________________________________________________________________________________
_______________________________________________________________________________________
_______________________________________________________________________________________
_______________________________________________________________________________________
_______________________________________________________________________________________
_______________________________________________________________________________________