Детектор клонирования изображений

• Обнаружение подделки копирования-перемещения: обнаруживает клонированные или скопированные области в любом изображении с помощью сопоставления блоков пикселей. Алгоритм делит изображение на перекрывающиеся блоки, вычисляет цветовые и текстурные характеристики для каждого блока и находит похожие пары в разных областях изображения. Идеально подходит для выявления распространенных методов манипулирования изображениями, при которых объекты дублируются, чтобы скрыть или изменить содержимое сцены.
• Регулируемые настройки чувствительности: точная настройка обнаружения с помощью трех предустановок чувствительности. Высокая чувствительность обнаруживает даже едва заметные закономерности клонирования (идеально подходит для детального судебно-медицинского анализа). Medium обеспечивает сбалансированное обнаружение для общего использования. Низкая чувствительность снижает количество ложных срабатываний, поскольку требует более строгого совпадения сходства. Каждая предустановка регулирует размер блока, размер шага, порог сходства и минимальный размер области.
• Визуальная тепловая карта и подробная информация о регионах. Результаты отображаются в виде наложенной тепловой карты с цветовой кодировкой, показывающей расположение и интенсивность обнаруженных областей клонирования. Для каждой обнаруженной области указаны координаты ограничивающей рамки, размеры и показатель сходства. На тепловой карте используются красные/горячие цвета для обозначения областей с наиболее сильными индикаторами клонирования.
• 100% конфиденциальная обработка на основе браузера: весь анализ изображений происходит полностью в вашем браузере с использованием Canvas API. Изображения считываются через FileReader API и обрабатываются локально — никакие данные никогда не загружаются на какой-либо сервер. Ваши изображения остаются полностью конфиденциальными на вашем устройстве. Никакой регистрации, никакой учетной записи, никакого сбора данных.

• Проверка судебно-медицинских доказательств: проверка подлинности фотографических доказательств, использованных в судебных разбирательствах. Обнаружьте, содержат ли изображения, представленные в качестве доказательства, клонированные области, которые могут указывать на манипуляцию. Журналисты, следователи и юристы могут использовать наш детектор клонов изображений для проверки изображений перед представлением их в качестве доказательств в суде или публикацией в новостных репортажах.
• Проверка фактов и обнаружение дезинформации: проверяйте изображения, циркулирующие в социальных сетях и новостных платформах, на предмет признаков подделки при копировании и перемещении. Фактчекеры и журналисты могут быстро проверить, были ли изображения обработаны, обнаружив дублированные регионы. Это помогает выявить поддельные изображения, используемые в кампаниях по дезинформации, фейковых новостях и вводящих в заблуждение сообщениях в социальных сетях.
• Расследование мошенничества в сфере страхования: выявляйте мошеннические претензии, в которых изображения повреждений, несчастных случаев или краж были подтасованы. Следователи могут сканировать фотографии заявлений на предмет клонированных областей, которые могут указывать на фотошоп. Наш инструмент помогает выявить манипулированные доказательства в делах о страховом мошенничестве, связанных с материальным ущербом, дорожно-транспортными происшествиями и исками о телесных повреждениях.
• Академическая и исследовательская честность: проверьте подлинность изображений, используемых в научных статьях и исследовательских публикациях. Обнаружение манипуляций с изображениями у научных деятелей, особенно в области медико-биологических наук и медицинской визуализации, где для фальсификации результатов использовалась подделка с копированием и перемещением. Обеспечьте честность исследования, проверив представленные изображения на предмет подделки.
• Проверка изображений в социальных сетях: проверьте подлинность изображений, опубликованных на платформах социальных сетей. Обнаружение клонированных штампов и манипуляций с заливкой с учетом содержимого, часто встречающихся при редактировании фотографий. Модераторы контента, журналисты и заинтересованные пользователи могут проверять вирусные изображения на наличие манипуляций, прежде чем делиться ими или сообщать о них.
• Обучение цифровой криминалистике: Узнайте о криминалистике изображений и методах обнаружения подделок при копировании и перемещении. Студенты и преподаватели могут использовать наш инструмент, чтобы понять, как работают алгоритмы сопоставления блоков, изучить влияние настроек чувствительности на точность обнаружения и изучить распространенные методы манипулирования изображениями, используемые в цифровой криминалистике.

Подделка копированием и перемещением — это один из наиболее распространенных методов манипулирования изображениями, при котором часть изображения копируется и вставляется (клонируется) в другое место внутри того же изображения. Этот метод часто используется для дублирования объектов (что делает сцену более насыщенной), скрытия нежелательных элементов (закрытие объекта путем клонирования близлежащего фона) или создания вводящих в заблуждение композиций. В отличие от сращивания (объединения двух разных изображений), при копировании и перемещении используются пиксели одного и того же изображения, что затрудняет обнаружение, поскольку цвет, освещение, шум и характеристики камеры идеально совпадают с исходным регионом.

1. Разделение блоков: изображение разделено на множество небольших перекрывающихся квадратных блоков (обычно по 12–24 пикселя с каждой стороны). Перекрытие гарантирует, что клонированные регионы будут обнаружены независимо от их выравнивания внутри сетки.
2. Вычисление сигнатуры: для каждого блока вычисляется 6-мерная сигнатура, состоящая из средних значений цвета RGB плюс стандартное отклонение каждого канала. При этом фиксируется как цвет, так и текстура/контраст блока, что делает его устойчивым к незначительным артефактам сжатия.
3. Сопоставление по сходству: каждая пара блоков сравнивается с использованием косинусного сходства их сигнатур. Блоки, очень похожие (выше порога), но расположенные в разных частях изображения, помечаются как потенциальные пары клонов. Соседние блоки исключаются, чтобы избежать естественного повторения текстур.
4. Кластеризация регионов: пары помеченных блоков группируются в связанные регионы с использованием алгоритма поиска объединения. Области, содержащие достаточное количество блоков (на основе настройки минимального размера региона), отображаются как обнаруженные клонированные регионы с ограничивающими рамками и оценками сходства.

• Используйте детектор клонирования изображений для: обнаружения подделок копирования и перемещения (клонирования/штамповки внутри одного и того же изображения), проверки подлинности изображения в журналистском и юридическом контексте, проверки изображений на наличие манипуляций, изучения цифровой криминалистики и предварительного судебно-медицинского анализа.
• Используйте дополнительные инструменты для: анализа уровня ошибок (ELA) для обнаружения областей изображения с различными уровнями сжатия, анализа метаданных для проверки необычной истории редактирования, обнаружения стеганографии для скрытых данных и проверки целостности изображения для обнаружения повторного сжатия.
• Ограничения: этот алгоритм обнаруживает дублирование на уровне пикселей. Он может не обнаружить клонирование, выполненное с использованием антикриминалистических методов (например, незначительное масштабирование, поворот или настройку цвета клонированных областей). Очень маленькие клонированные области (менее 48×48 пикселей при средней чувствительности) могут быть пропущены.

Наш детектор клонов изображений обрабатывает все локально в вашем браузере. Изображения считываются с помощью FileReader API и анализируются с помощью Canvas API — данные никогда не отправляются на какой-либо сервер. Инструмент на 100% бесплатен, без регистрации, учетной записи и ограничений на использование. Вся обработка выполняется полностью на вашем устройстве.

Важные ограничения: Алгоритм предназначен для обнаружения точных или почти точных подделок копирования и перемещения. Он может давать ложноположительные результаты на изображениях с повторяющимися естественными узорами (например, кирпичные стены, трава, ткани) или ложноотрицательные результаты на изображениях, где клонированные области были преобразованы (масштабированы, повернуты или настроены по цвету). Для изображений размером более 4096×4096 пикселей измените их размер перед загрузкой. Время обработки зависит от размера изображения и настроек чувствительности — изображения большего размера с высокой чувствительностью могут занять несколько секунд.