明茶·工具箱|这张照片被P用过吗?尝试ELA识别

明查员 郑淑婧

工具

之前的“明查”工具教程中,我们向大家介绍了通过“反搜”来寻找视觉图像来源以判断消息真假的方法。但有的时候,网络上流传的带有误导信息的图片不一定是直接照搬旧图的结果,可能存在人为加工、操纵的痕迹。

例如在之前网传阿富汗塔利班“开会庆祝执政100天”的案例中,我们首先通过反向图片搜索找到了图片消息可能的出处——是一张2020年塔利班谈判代表与时任美国国务卿蓬佩奥会谈时的现场图,但仔细观察比较网友传播的图片和新闻图片原图,可以发现前者图中人物的腹部较后者明显更大。这是否意味着网传图片被做过编辑处理?有没有什么方法可以帮助我们实现这一判断呢?

两张图片人物的面部和背景环境可以完全重合,且人物面向镜头的方向一致,但网传图片中人物的腹部较原图明显增大了一圈。

答案是,方法有很多。诸如图片的元数据提取、克隆检测、噪点分析、计算机深度学习模型等均是图像鉴定的常用手段。

此处,我们先向大家介绍一种相对直白、易掌握的图像鉴定手段,名为误差水平分析(ELA)。这种方法通过识别图像各区域的压缩水平实现对图像有无进行过数字修改的判断,对于JPEG类有损图像的分析十分有效。由于有损的文件格式不能保证图片颜色保持不变,第一次保存会造成大量的色彩损失。重新保存的文件在视觉上可能与源图片相同,但确切的像素值会有所不同——ELA的结果就是突出了图像中最容易在重新保存过程中发生色彩退化的区域。

理论上,一张未经编辑的原始图像,哪怕经过多次保存,整张图片的压缩率仍应处于大致相同的水平。在ELA模式下,真正的相机原始图片会呈现出很多像噪点一样的白点,覆盖整个图片。当图片被反复重新保存(不是复制,而是实际加载到一个程序,并再次保存为JPEG格式),图像中的高频和精细细节就会丢失,直到图像质量差到极点,返回黑色的ELA结果。同理,如果图像中的某个部分与其它边缘、纹理、表面色彩相似的部分存在明显不同的误差水平,那就意味着这一部分可能是做过后期修改的。

塔利班和蓬佩奥会谈原图中,相同服装材质和颜色对比条件下图形轮廓显示的亮度及对比度基本一致。

遵循这一思路,我们在对有损图像进行ELA鉴定时,就应当留心图片中是否出现边缘、纹理、表面色彩相似但对比度存在较大差异的区域,再将这一区域与通过反搜找到的图源中的对应区域做比较,确认二者是否存在细节差异。

能够帮助进行ELA鉴定的线上工具有很多,如上一期我们提到的图像鉴定软件InVid,还有黑客因素(Hacker Factor)开发的FotoForensics,Jonas Wagner的29a.ch项目开发的Forensically等均有ELA鉴定功能。使用这些软件的方法极其简便,只要获取图片后将相应图片上传至软件,便能自动获得ELA模式下的图像。接下来,我们以“澎湃明查”在4月下旬核查过的“俄军在军事基地摆俄语单词‘xуй’回应美国卫星偷拍”一事为例,演示用FotoForensics进行ELA鉴定的过程。

案例

4月下旬,中文网络流传消息称,面对美国卫星的偷拍,俄军在其军事要地摆出了俄语单词“xуй”以回应。此前国内外社交平台有消息称“谷歌地图从4月18日起以最大分辨率提供俄罗斯所有军事和战略设施卫星图像”,“澎湃明查”核查后发现此事并无实证,且谷歌公司否认了相关说法。

借助图片反搜工具Tineye软件,我们发现网友发布的这张图片至少在2021年12月就已经出现,说明此图与今年的俄乌冲突并无直接关联。与此同时,Tineye搜索结果还识别到了另一张与网传图片极为相似的卫星图,右上角标记有美国卫星服务商MAXAR Technology水印。美国政治新闻网站politico在2021年11月1日引用这张图片时称“一张高分辨率的卫星图像显示了俄罗斯叶尔尼耶的装甲部队和支持设备”。

然而,MAXAR的卫星图和网传图片尽管相似,但存在细节上的差别。其中最明显的就是网传图片中下方的装甲设备的摆放形状较卫星图有明显不同,且卫星图右上角标注的“MAXAR”水印被截去了。除此之外,两张图片的地貌特征、光影和画面正中呈长条状分布的装甲设备摆放位置几乎可以完全重合,这会不会意味着网传图片是在原卫星图基础上进行了后期修改呢?

上:MAXAR Technology公布的卫星图;下:去水印后的网传图片。

我们将两张JPEG格式的图片分别从网页上下载后,打开FotoForensics,将相应图片上传。FotoForensics即呈现了相应图像的ELA结果。

插入图片地址(URL)或上传本地图片,提交后,软件就会呈现相应图像的ELA结果。

需要注意的是,FotoForensics等工具并不会直接告知上传图片是否有编辑痕迹,这需要核查员结合理论知识自行判断。例如在下图中,我们可以看到,图片中显示单词“xуй”部分的地理材质和颜色和周围如画面正中呈长条状分布的装甲设备摆放处是十分接近的,但显示单词部分在ELA模式下的对比度却要较周围环境更高,这说明此处的图片很有可能被做过更多处理。

在相似地理材质和颜色对比度条件下,画面中下方显示单词“xуй”部分对比度较周围环境更高,说明此区域被做过更多处理。

相应地,我们不妨来看下politico网站引自MAXAR的原图,使用同样的操作后可以发现,在ELA模式下,MAXAR的原图白点密布,且图中摆放装甲设备区域的颜色对比度几乎没有明显差异,这说明此图几乎没有经历过有损保存和后期编辑。两相比较,哪张图片更有可能是原图一目了然,所谓“xуй”字符的形状,更有可能是网友PS处理的结果。

对比之下,MAXAR卫星图片拍摄到的画面中下方部分与其周边相同地理材质和颜色对比条件下图形轮廓显示的亮度基本一致。

不过,需要提醒的是,尽管ELA是一种有助于图像鉴定的优秀手段,但它并不是万能的。例如,一个单一像素的变化或轻微的颜色调整,可能不会在ELA中产生明显的变化;同时,由于JPEG是在网格上运行的,对网格的任何部分的改变都可能影响到整个网格方块,因此,使用ELA可能无法帮助核查员准确识别网格中的哪个像素被修改了;此外,ELA只能识别图像中的哪些区域有不同的压缩级别,但不能识别图像来源,如果一个低质量的图像被拼接到一个高质量的图片中,那么低质量的图像可能会显示为一个较暗的区域。而如果一个图像被多次重新保存,已经处于最低的误差水平,那么在此时使用ELA,就只能得到一个黑色的图像结果,就不再有图像鉴定的意义。

因此,在核查过程中还要意识到,ELA只是一种算法,是一种进行图像鉴定的辅助工具,其对结果的解释可能是不确定的。在正式核查时,我们始终要避免通过单一途径得出结论,使用多种技术手段,结合全面的数据、资料来交叉验证结果至关重要。读者们若想了解更多与核查有关的知识,可在评论区留言,“明查”将在后续报道中竭诚为大家服务。

责任编辑:王靓

校对:张艳