5 cách nhận biết ảnh giả

(Post 05/08/2008) Bạn dễ dàng nhận ra các bức ảnh cưới, chân dung, người mẫu… được sửa chữa nhưng những hình ảnh tư liệu “nhạy cảm” hơn cần có con mắt nhà nghề để xác định. Các yếu tố nhận biết thật – giả khá nhiều, trong đó những điều cơ bản bao gồm ánh sáng, canh nét, hướng nhìn của mắt, các đặc điểm kỹ thuật của ảnh…

Ánh sáng

Tấm ảnh ghép từ nhiều hình ảnh khác nhau sẽ khó có độ thuần nhất về ánh sáng (cường độ chiếu sáng, hướng của ánh sáng…).

Ví dụ một quả cầu như trên sẽ sáng nhất ở bề mặt có tia nắng chiếu thẳng góc (hướng của mũi tên vàng), tối nhất ở phía đối diện, các vùng xung quanh nó sẽ sáng với mức độ khác nhau tùy vị trí khuất. Sự phản xạ lại của tia sáng sang không gian hay vật thể xung quanh cũng có mức độ tương ứng.

Để nhận biết hướng của nguồn sáng, bạn phải biết được hướng chiếu sáng trên từng vị trí của bề mặt. Sẽ rất khó nếu nhìn toàn bộ vật thể để xác định nguồn sáng nhưng hãy chú ý đến các đường viền trên bề mặt – nơi hướng ánh sáng vuông góc với bề mặt. Bằng cách đo độ sáng và hướng cùng với một số điểm trên đường viền, các thuật toán có thể xác định được hướng nguồn sáng.

Ví dụ: hình trên là ảnh ghép vì hướng nguồn sáng chiếu vào các viên cảnh sát không tương ứng với những con vịt (xem hướng mũi tên).

Hướng mắt nhìn và vị trí

Do các cặp mắt có hình dáng cố định nên chúng rất hữu dụng để phân tích xem bức ảnh có bị chỉnh sửa hay không. Tròng đen của mắt là hình tròn nhưng ta sẽ thấy nó có hình elip khi nó di chuyển sang bên cạnh hoặc lên xuống (a).

Người ta có thể biết được mắt nhìn ra sao trong một bức ảnh bằng cách tìm tia sáng từ mắt đến một điểm gọi là điểm chính giữa của máy ảnh (b). Bức ảnh hình thành từ nơi các tia sáng đi qua mặt phẳng của hình ảnh (màu xanh lơ). Điểm chính của máy ảnh – phần giao giữa mặt phẳng hình ảnh và tia sáng – sẽ nằm gần với điểm chính giữa của bức ảnh.

Một nhóm chuyên gia đã dùng hình dáng của 2 tròng đen trong bức ảnh để suy luận ra đôi mắt có hướng nhìn tương ứng thế nào với máy ảnh và có được điểm chính giữa của camera (c).

Khi điểm chính này nằm cách xa điểm chính giữa của camera hoặc người có điểm chính giữa không cố định chính là bằng chứng cho thấy bức ảnh bị chỉnh sửa (d).

Thuật toán cũng phát huy tác dụng với các vật thể khác nếu biết hình dạng của nó, ví dụ như hai bánh của chiếc ô tô.

Tuy nhiên, kỹ thuật này còn hạn chế vì phải dựa trên tính toán chính xác giữa hai tròng mắt.

Điểm sáng trên mắt

Ánh sáng xung quanh phản chiếu trong mắt sẽ hình thành nên những điểm sáng nhỏ và dựa vào hình dạng, màu sắc, vị trí của chúng, người ta có thể xác định được về ánh sáng.

Ví dụ: năm 2006 có một bức ảnh về các ngôi sao American Idol chuẩn bị được xuất bản và các điểm sáng trên mắt của họ khá khác biệt (xem ảnh nhỏ).

Vị trí của điểm sáng trên mắt cho biết vị trí của nguồn sáng (ở trên, bên trái). Khi hướng của nguồn sáng (mũi tên màu vàng) di chuyển từ trái sang phải thì điểm sáng trên mắt cũng di chuyển như vậy.

Điểm sáng trong bức ảnh American Idol không cố định nên có thể biết được đây là bức ảnh ghép. Tuy nhiên, trong nhiều trường hợp phải cần đến các phân tích về toán học, trong đó xét đếc các yếu tố như hình dáng của mắt, mối liên quan giữa hai mắt, máy ảnh và ánh sáng.

Một số phần trên ảnh bị “nhân bản”

Tính năng “Clone” của Photoshop khá phổ biến để tạo thêm các đối tượng, về bản chất là sao chép một phần của ảnh rồi dán lên phần khác của ảnh. Hình trên được lấy từ một quảng cáo trên truyền hình trong chiến dịch tranh cử của George W. Bush cuối năm 2004.

Các chuyên gia đã tìm ra các vùng “nhân bản” bằng cách tìm kiếm sự khác biệt trên từng pixel (từng khối 6×6 pixel) và nhận ra 3 vùng bị chỉnh sửa được đánh dấu màu đỏ, xanh lá và xanh dương.

Các thông số từ máy ảnh

Cảm biến của máy ảnh số được sắp xếp theo lưới pixel hình chữ nhật nhưng mỗi pixel cảm nhận mật độ ánh sáng chỉ trong một dải bước sóng gần một màu nào đó nhờ bộ lọc màu CFA.

Bộ lọc màu đỏ, xanh dương, xanh lá được sắp xếp như trên. Mỗi pixel trong dữ liệu thô vì vậy có một màu trong 3 màu này. Dữ liệu thiếu bị lấp đầy bằng chính vi xử lý hoặc phần mềm dịch dữ liệu thô từ máy ảnh ra. Cách đơn giản nhất là lấy giá trị của pixel gần nhất.

Do đó, nếu hình ảnh không có dấu hiệu sửa tự động như trên thì có nghĩa là nó được can thiệp bằng một kiểu khác và đây là bức ảnh không thật.

Việc chỉnh ảnh khác biệt so với ảnh gốc đã bị vạch trần trong nhiều trường hợp như vụ cộng tác viên Reuters làm đậm cột khói so với ảnh thật (bên phải).

Việt Toàn
(theo Sciam)

FPT Aptech – Hệ Thống Đào Tạo Lập Trình Viên Quốc Tế