compression op• 数据种类:images → image2d
• 调用:import imgforensics; imgforensics.jpeg_ghost_quality(ghosts, qualities=None) -> 'np.ndarray'(或 opsimgforensics.get("jpeg_ghost_quality"))
幽灵图序列 → 逐像素残差最小的质量的地图。`image2d`。
> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。
`qualities を省くと :func:jpeg_ghost_map` の既定(40..95 step 5)を仮定する
—— **枚数が合わなければ :class:ValueError**(添字と品質がずれた地図を返さない)。
返りは品質そのものを画素値に持つ `(H, W)` なので、値域は [0, 1] ではない。
表示するときは正規化すること(この op は数値を返すのであって絵を返さない)。
★ 合成後に一度でも保存すると、この argmin は使えない。 2026-09-06 に
測った。背景 q92・素材 q60 で 32x32 を貼った 128x128 で:
==================== ================== ================
条件 貼付部の最頻品質 背景の最頻品質
==================== ================== ================
合成後に保存しない 60(正解) 95
合成後に q95 で保存 95(背景と同じ) 95
==================== ================== ================
理由は掃引の残差が品質に対して単調減少すること —— 最後の保存品質が
掃引の上端にあると、`argmin` は全画素でそこに張り付く(実測: 保存後の
残差平均は 230.7 → 5.9e-02 と一直線に下がる)。実運用の改竄は必ず保存を
経るので、この読み出しは実画像では定数地図になる。既存テスト
`test_jpeg_ghost_finds_the_pasted_quality` が通るのは、合成後に一度も
保存していないからである(それ自体は正しい単体テストで、argmin の実装は
間違っていない —— 読み出し方が現場に合わない)。
代わりに使うもの: 掃引方向の残差曲線の谷の深さ(局所的な凹み)。
同じ実験で画素ごとの ROC を取ると、argmin 読み出しは AUC 0.500(乱数と同じ)、
谷の深さ読み出しは AUC 0.997 / 偽陽性 1 % で検出率 0.944 だった
(`examples/poc_forensics_roc.py`)。それでも全体を q60 で保存し直すと
0.475 まで落ちる —— JPEG ゴーストは後処理に弱い、というのが正しい要約。
• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。
• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。
• 算法的正典(作者・年份)与用途见上面的族使用指南。
• image_forensics_audit — py -3.11 examples/image_forensics_audit.py
• poc_forensics_roc — py -3.11 examples/poc_forensics_roc.py
image2d 作为输入)perceptual_hash · fingerprint_correlate · error_level_map · jpeg_quality_estimate · jpeg_ghost_map · noise_inconsistency_map · copy_move_regions · watermark_embed
compression)error_level_map · jpeg_quality_estimate · jpeg_ghost_map
*Provenance: imgforensics.py — IMGFORENSICS 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*
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