compression op• 資料種類:image2d → table
• 呼叫:import imgforensics; imgforensics.jpeg_quality_estimate(image, max_step: 'int' = 64, n_coeff: 'int' = 21) -> 'dict'(或 opsimgforensics.get("jpeg_quality_estimate"))
由已解碼影像盲估量化表與 JPEG 品質。`table`。
> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。
ファイルの DQT を読むのではなく、画素だけから推定する(そこが要点で、
PNG に保存し直された / 貼り付けられた画像でも「元は JPEG 品質 N だった」が
見える)。8x8 ブロック DCT を取り、係数ごとに櫛の間隔を推定して
(Fan & de Queiroz 2003)、IJG の公開スケーリング規則で作った標準表の族から
最も合う品質を選ぶ。
返り(dict):
`jpeg_compressed 櫛が立った係数が n_coeff` 個中いくつあったかで判断した
bool。「JPEG である」証明ではない(下記 caveats)
`quality 推定品質 1..100(櫛が無ければ None`)
`table 推定した (8, 8)` の量子化ステップ(0 = 推定できず)
`n_quantized 櫛が立った係数の数 / n_coeff`
`fit_error` 選ばれた品質の標準表との平均絶対差
`caveats` この数値が言えないこと
実測(`tests/test_imgforensics.py::test_jpeg_quality_estimate_recovers_quality`、
256x256 の 1/f^1.6 画像を Pillow で符号化 → 復号して推定):
======= ========= =============== ============
真の Q 推定 Q 櫛が立った係数 fit_error
======= ========= =============== ============
95 95 11/20 0.091
90 90 19/20 0.579
80 80 13/20 1.308
70 71 12/20 2.083
60 60 9/20 2.111
50 52 7/20 1.857
40 40 6/20 3.333
30 None 4/20 —
======= ========= =============== ============
低品質側で崩れるのは原理的な限界である。品質が下がるほど高周波係数は 0 に
量子化され、櫛を読む材料そのものが画像から消える(「櫛が立った係数」の列が
その消え方)。品質 30 では材料が足りず、推定を返さない(`quality=None`)。
ここで無理に答えを出さないのがこの op の設計方針である。
そして **無圧縮 PNG では `jpeg_compressed=False / quality=None`**
(4 つの seed で確認、同テストで固定)。ここで黙って「品質 100」と答えないことが
肝で、そうすると「無圧縮」と「ほぼ無劣化の JPEG」が同じ答えになる。
• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。
• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。
• 演算法的正典(作者・年份)與用途見上面的族使用指南。
• image_forensics_audit — py -3.11 examples/image_forensics_audit.py
table 作為輸入)compression)error_level_map · jpeg_ghost_map · jpeg_ghost_quality
*Provenance: imgforensics.py — IMGFORENSICS 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*
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