compression op• データ種: image2d → images
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.jpeg_ghost_map(image, qualities=None, block: 'int' = 16) -> 'list' (実装を直接呼ぶなら import imgforensics; imgforensics.jpeg_ghost_map(image, qualities=None, block: 'int' = 16) -> 'list'、台帳から引くなら opsimgforensics.get("jpeg_ghost_map"))
JPEG ゴースト(Farid 2009)。品質を掃引した 再圧縮残差の地図の列。images。
ある領域が品質 q0 で一度圧縮されていると、q = q0 で再圧縮したときにその領域の差分が 谷 になる。画像全体が同じ q0 なら谷は全面に出るが、別の品質で圧縮された部分が貼られていると、その領域だけ別の q で谷になる。
返りは len(qualities) 本の (H, W) 地図(block 角の箱平均で平滑化した二乗差)。谷の位置を画素ごとに読むのは jpeg_ghost_quality。
Pillow 必須(ImportError)。理由は error_level_map と同じ。
実測(tests/test_imgforensics.py::test_jpeg_ghost_finds_the_pasted_quality、品質 92 の背景に品質 60 で圧縮した 64x64 を貼った 192x192、掃引 40..95 step 5):
貼った領域の谷は 品質 60(真値 60、誤差 0)、背景の谷は 品質 95。背景が 92 ではなく 95 になるのは掃引が 5 刻みで 92 を含まないからで、谷は掃引した品質の中からしか出ない —— 刻みより細かい品質は読めない。
• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。
• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。
• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。
• image_forensics_audit — py -3.11 examples/image_forensics_audit.py
• poc_forensics_roc — py -3.11 examples/poc_forensics_roc.py
images を入力に取れる)sensor_fingerprint · jpeg_ghost_quality
compression)error_level_map · jpeg_quality_estimate · jpeg_ghost_quality
*Provenance: imgforensics.py — IMGFORENSICS operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*
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