有没有技术可以判断一张图片是否被PS过？

一张图片是否经过修改（俗称“PS”）是个非常有趣也颇有挑战性的问题。从技术层面讲，确实存在一些方法和技术可以帮助我们判断一张图片是否被“动过手脚”，但绝大多数情况下，没有任何一种技术能给出百分之百确定的答案，更像是一种“证据搜集和推理”的过程。当然，随着技术的发展，一些高级的检测方法也越来越强大。

咱们今天就来聊聊这些“侦探”工具和方法。

为什么判断PS很难？

首先得明白，Photoshop（或者其他任何图像编辑软件）的强大之处在于它能实现无痕修改。你可以精细地调整像素、颜色、光照，甚至将不同图片的内容完美地融合在一起。这意味着，很多修改并不会留下显而易见的“破绽”。打个比方，就像一个技艺高超的魔术师，他的表演让你难以察觉他究竟是如何做到这一点的。

一些常用的“侦探”方法和技术：

我们可以从几个不同的维度去分析图片，寻找修改的痕迹。

1. 基于像素层面的痕迹分析

这是最直接的“侦探”方式，通过分析图片最底层的像素数据来寻找不一致的地方。

噪点分析 (Noise Analysis):
原理： 数字相机在捕捉光线时，由于传感器的物理限制，都会产生一定程度的噪点。这些噪点在同一张照片中，尤其是在同一区域，通常呈现出一定的随机性、分布规律和统计特征。
如何检测： 如果一张图片被修改过，尤其是经过复制、粘贴、拉伸、压缩等操作，或者使用了不同的修饰滤镜，那么在不同的区域，其噪点分布的统计特性可能会发生变化。某些工具会尝试提取图片中的噪点模式，然后比较不同区域的噪点模式是否一致。如果某个区域的噪点看起来“太干净”或与周围区域的噪点模式显著不同，就可能是被修改过的。
挑战： 现代图像处理算法很多都包含降噪功能，这会平滑掉大部分原始噪点，让检测变得困难。而且，即使是原始照片，在不同光照条件、不同曝光时间下，噪点也会有所不同。

JPEG压缩伪影分析 (JPEG Compression Artifact Analysis):
原理： JPEG是一种有损压缩格式，它通过一种叫做“离散余弦变换”（DCT）的算法将图像分割成8x8的块进行压缩。在这个过程中，会引入一些特定的压缩伪影（artifacts），比如在边缘处可能出现的块状效应或颜色偏移。
如何检测： 如果一张图片的所有区域都经过了相同的JPEG压缩，那么它们应该具有相似的压缩伪影特征。但如果图片中的某个部分是从另一张已经压缩过的图片中复制过来，或者经过多次编辑保存（这会累积压缩损失），那么该部分的压缩伪影特征可能与图片的其他部分不一致。一些算法会尝试检测这种不一致性，寻找不同区域JPEG压缩程度的差异。
挑战： 如果图片是原始的PNG格式（无损压缩），或者经过了无损的编辑和保存，这种方法就无效了。而且，如果修改者非常小心，将复制的内容进行一致性的压缩处理，也会让检测变得非常困难。

误差级别分析 (Error Level Analysis ELA):
原理： ELA是一种相对简单但有时有效的方法。它的基本思想是，将一张图片以相同的JPEG压缩级别重新保存，然后将其与原始图片进行比较。
如何检测： 在相同的压缩级别下，原始图片的所有区域都应该具有相似的“错误级别”（也就是压缩引入的误差）。然而，如果某个区域被修改过（比如，从另一张图片复制粘贴而来，或者经过了不同程度的修改和保存），那么该区域的像素数据与周围像素数据会有差异，在重新压缩后，这些差异会变得更加明显，表现为更强的误差信号。通常，修改过的区域在ELA分析图上会呈现出更亮的颜色。
挑战： ELA的有效性很大程度上取决于原始图片的质量和修改的程度。微小的调整可能难以察觉。同时，如果原始图片本身就有一些不一致的地方，也可能被误判。

颜色和光照一致性分析 (Color and Lighting Consistency Analysis):
原理： 在真实的场景中，同一张照片里的物体，尤其是具有相似材质和表面的物体，在颜色、亮度、对比度和阴影等方面应该遵循物理规律并保持一致。
如何检测：
颜色直方图 (Color Histograms): 分析图片不同区域的颜色分布。如果某个区域的颜色分布明显偏离整体模式，可能意味着该区域的颜色被调整过。
光照方向和阴影分析 (Light Direction and Shadow Analysis): 光源在场景中有一个主要方向，物体的阴影应该投射到相应的方向。如果图片中某个物体的阴影方向与场景中的其他阴影方向不一致，或者某个物体看起来像是被“粘贴”到某个场景中，其阴影不符合场景的整体光照模型，就可能是被修改过。
反射率分析 (Reflectance Analysis): 检查不同物体表面的反射率是否符合常识。例如，在同一个场景下，白色的衣服和黑色的衣服应该有不同的亮度表现，但如果某个白色的物体看起来比周围的黑色物体还要暗，就可能被修改了。
挑战： 自然光线本身就可能不均匀，而且拍摄角度、物体形状也会影响阴影。对这些进行精确的分析需要复杂的算法和对场景的理解。

元数据分析 (Metadata Analysis):
原理： 数字照片通常会包含EXIF（Exchangeable Image File Format）等元数据，记录了拍摄时的相机型号、曝光时间、ISO感光度、白平衡、甚至GPS信息等。
如何检测：
检查拍摄信息： 如果一张图片声称是在某个时间、某个地点用某个相机拍摄的，但其元数据却显示的是一个完全不同的设备或时间，那就很可疑。
检查编辑信息： 一些编辑软件会在元数据中留下痕迹，比如“软件”字段会显示使用的编辑软件名称。虽然这个字段可以被修改或删除，但如果存在，并且与图片的声称信息不符，就值得怀疑。
比对不同区域的元数据： 某些更高级的工具甚至可以尝试分析图片内部是否隐藏了不同部分的元数据，但这通常非常困难。
挑战： 元数据非常容易被修改或删除。一个技术娴熟的PS者会轻易地清除或篡改元数据，使其看起来“干净”且与修改后的内容一致。

2. 基于内容理解的分析

这类方法更多地依赖于对图像内容的理解和推理，而不是纯粹的像素数据。

复制粘贴痕迹检测 (CopyMove Forgery Detection):
原理： 这种技术是针对一种常见的PS手法：将图片中的一部分复制并粘贴到图片的另一部分，来隐藏某些信息或者制造虚假内容。
如何检测： 算法会扫描图片，寻找具有高度相似（甚至完全相同）的图像块。这些相似的图像块，如果不是因为自然重复纹理（比如砖墙、草坪）导致的，就可能是被复制粘贴过的。检测时会考虑图像块的几何变换（旋转、缩放、平移）来提高准确性。
挑战： 对于非重复性的自然纹理，如果复制的区域非常大或者经过了复杂的变换，检测难度会大大增加。

缺失的细节或不合理的纹理 (Missing Details or Unreasonable Textures):
原理： 某些修改会以一种人眼难以察觉的方式改变内容。
如何检测： 例如，如果一张照片中人物的眼睛里本应有高光反射，但被修改后高光消失了，这可能暗示着眼睛被“重绘”或“修改”。或者，某些物体表面的纹理看起来过于平滑，不符合真实的物理纹理；或者一个物体边缘的纹理与背景物体边缘的纹理不匹配，都可能是在暗示修改。
挑战： 这需要非常强的场景理解和对真实世界物理规律的认识，对算法的要求非常高。

3. 更高级的技术和工具

数字水印 (Digital Watermarking) 和数字签名 (Digital Signatures):
原理： 这是一种主动防御机制。在图片拍摄或生成时，就通过特定的算法将不可见的水印（包含拍摄信息、时间、作者等）嵌入到图片中，或者生成一个与图片内容绑定的数字签名。
如何检测： 当需要验证图片时，就可以通过对应的算法来提取水印或验证签名。如果水印丢失、被篡改，或者签名与图片内容不匹配，就表明图片可能被修改过。
优点： 这是目前最可靠的验证方式之一，因为它是内嵌的证据。
挑战： 这种方法依赖于在源头就实施了保护措施。对于已经存在且未经过保护的图片，这种方法无效。而且，水印和签名本身也可能被攻击者尝试移除或伪造，但通常比修改内容本身要困难得多。

基于机器学习的检测 (Machine Learningbased Detection):
原理： 利用大量的真实图片和经过各种PS技术处理过的图片作为训练数据，让机器学习模型（如卷积神经网络CNN）去学习区分“真实”与“伪造”的模式。
如何检测： 训练好的模型可以直接对一张新的图片进行分析，并给出一个判断结果（例如，被修改的可能性）。这些模型可以学习到非常复杂和细微的痕迹，可能比单一的像素分析方法更强大。
挑战： 需要海量的、多样化的训练数据。而且，随着PS技术的不断进步，模型也需要不断更新来适应新的修改手法。

总结：

所以，回答“有没有技术可以判断一张图片是否被PS过？”这个问题，答案是：

有技术可以尝试判断，并且这些技术在不断进步。
但没有一种技术可以保证100%的准确率，尤其是在面对高明的修改时。

这更像是一个基于多方面证据的综合判断过程：

1. 原始证据： 检查图片本身的元数据是否完整、可信。
2. 内在线索： 利用各种像素分析技术（噪点、压缩伪影、ELA、颜色一致性等）寻找内部不一致性。
3. 内容逻辑： 分析图片内容的物理合理性、光照一致性，以及是否存在复制粘贴的痕迹。
4. 外在验证： 如果有数字水印或签名，这是最有力的证据。

在实际应用中，通常会结合使用多种工具和技术，并由专业人士进行分析和判断。一张图片是否被PS，有时候取决于“修改的目的是什么”，以及“修改者有多么专业和细心”。而技术的进步也正是在与这些不断变化的修改手法进行着“猫捉老鼠”的游戏。

有的。

据我所知,photoshop 所属公司adobe自己研发了一套“人工智能反P图”技术，专门用人工智能来识别图像篡改，即便是 P 得再精致的图也能秒秒钟识别。大家都知道现在修图的现象太多了、太乱了，甚至有些很过分。

说起这项技术我这里要说一个人：

这位老哥名叫弗拉德·莫拉里（Vlad Morariu） ，Adobe 公司的一位高级研究科学家。

他是计算机视觉技术领域的老师傅。

2016年，他受命开始研究一种图像技术，帮助司法部门进行虚假图片鉴定。

（顺道提一下，在一篇关于虚假图像机器识别的论文里，我不仅发现了老师傅弗拉德的名字，还发现了两个貌似中文名字）

几乎每个国家的司法机关都会有专门机构来进行鉴别，司法鉴定也已经发展成了一门专业学科。

但，鉴定造假图片并不是一件容易的事，从来都不是。由于造假技术不断地提高（其中有PS的功劳），司法鉴定的技术也需要相应提高。

网上随便能找到一堆出自检察院、法院或者相关机构的，关于司法鉴定技术的文章和论文。

图片鉴别技术五花八门，需要鉴别的特征种类繁多。

小到图片的元数据、图片上的噪点分布、物体边缘的细腻程度，大到每个物体是否符合空间排布规律等等……

之前果壳网上就有人总结了一些鉴别PS假照片的方法。比如根据光源亮度和角度来辨别真伪。

不过，根据弗拉德的说法，Adobe 公司的AI鉴图技术主要用了两种鉴定方法。

第一种是RGB 识别技术。

任何一个电子屏幕上看起来五彩缤纷的图片，其实每个像素点都是由红蓝绿三种颜色叠加形成的。

红绿蓝，是色光的三原色。

但是，并非每个格子都储存着红黄蓝三种信号，大多数时候需要通过格子和格子之间的算法来控制颜色，所以每个格子之间其实有一定的数字关系。

如果某一篇区域的图像跟周围没有数字关系，或者发生异常，就可以判定图片存在PS。

简而言之，根据RGB颜色值的变化关系，AI 系统就能迅速来检测出篡改。


第二种方法是噪点。

我们使用数码相机拍照时，照片上一定会带有很多密密麻麻的小颗粒，夜间拍摄时尤其明显。

这些噪点其实也存在一些特定的分布规律，如果图片中的某个部分是复制进来的，噪点的分布以及边缘就会异常，这种异常用肉眼很难识别，用机器却可以轻易找出来。

RGB检测和噪点检测两种方法叠加，这就形成了 Adobe 公司利用人工智能鉴别图片的关键技术。

在实际应用中，该系统可以在几秒钟之内迅速判断出造假的部分，绘制出造假物体的边界。
这项工作如果交给人来做，可能要耗费几个小时。

据说，Adobe 公司已经研发出了「视频PS」技术

有的

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