noise op• 数据种类:image2d → image2d
• 调用:import imgforensics; imgforensics.noise_inconsistency_map(image, block: 'int' = 16) -> 'np.ndarray'(或 opsimgforensics.get("noise_inconsistency_map"))
逐块噪声标准差的地图。`image2d`。
> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。
Immerkær 1996 の 3x3 マスクで高周波成分を取り、`block` 角の非重複ブロックごとに
`sigma = sqrt(pi/2) / 6 * mean(|conv|)` を出してブロック定数で戻す。
貼り付けた領域が別の露出・別の圧縮率・別のカメラから来ていれば、この値が
まわりと 段差になる。
精度は良い(`tests/test_imgforensics.py` が固定)。真の σ が上半分 0.01・
下半分 0.04(8 bit で 2.55 と 10.20、比 4.0)の合成画像で、推定は
2.533 と 10.214、比 4.033 —— 絶対値も比も 1% 以内。
この地図が言えないこと:
• テクスチャは雑音として数えられる。Immerkær のマスクはラプラシアン風なので、
細かい模様の領域は σ が高く出る。実測:雑音は上下とも同じ σ=0.01 で、
下半分にだけ市松模様を足した画像では、模様側 15.97 / 平坦側 2.58 = 6.2 倍。
段差があっても「改竄」ではなく「模様」かもしれない。
• 逆に 平滑化された改竄は σ が下がるので見えるが、平坦な背景に平坦な物を
貼った場合は差が出ない。
• JPEG は雑音をブロックごとに削るので、圧縮済みの画像では `block` を 8 の倍数に
しないとブロック格子と干渉して縞が出る(既定 16 は 8 の倍数)。
• 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
image2d 作为输入)perceptual_hash · fingerprint_correlate · error_level_map · jpeg_quality_estimate · jpeg_ghost_map · copy_move_regions · watermark_embed · watermark_extract
noise)—
*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)。*
© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.