compression op• 資料種類:images → image2d
• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.jpeg_ghost_quality(ghosts, qualities=None) -> 'np.ndarray'(要直接呼叫實作,import imgforensics; imgforensics.jpeg_ghost_quality(ghosts, qualities=None) -> 'np.ndarray';從台帳取用則 opsimgforensics.get("jpeg_ghost_quality"))
幽靈圖序列 → 逐像素殘差最小的品質的地圖。image2d。
省略 qualities 時假定為 jpeg_ghost_map 的預設值(40..95 step 5) —— 張數不一致時為 ValueError(不回傳索引與品質錯位的圖)。
回傳的是以品質本身為像素值的 (H, W)，所以值域不是 [0, 1]。顯示時請自行正規化(本 op 回傳的是數值，而不是圖片)。
★ 合成後哪怕儲存一次，這個 argmin 就不能用了。 2026-09-06 測得。背景 q92、素材 q60，在 128x128 中貼入 32x32：
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條件 貼上部的眾數品質 背景的眾數品質
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合成後不儲存 60(正確) 95
合成後以 q95 儲存 95(與背景相同) 95
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原因在於掃掠的殘差隨品質單調遞減 —— 若最後的儲存品質位於掃掠的上端，argmin 就會在所有像素上黏在那裡(實測：儲存後的殘差平均從 230.7 → 5.9e-02 一路直線下降)。實際的竄改必然要經過儲存，所以這種讀出在真實影像上會變成常數圖。既有測試 test_jpeg_ghost_finds_the_pasted_quality 能通過，是因為合成後一次也沒有儲存(它本身是正確的單元測試，argmin 的實作也沒有錯 —— 只是讀出方式不適合實際場景)。
替代方案：掃掠方向上殘差曲線的谷的深度(局部凹陷)。在同一實驗中逐像素取 ROC，argmin 讀出為 AUC 0.500(與隨機相同)，谷深讀出則為 AUC 0.997 / 偽陽性 1 % 時檢出率 0.944 (examples/poc_forensics_roc.py)。即便如此，把整體以 q60 重新儲存後就會降到 0.475 —— 「JPEG 幽靈對後處理很脆弱」才是正確的概括。
• 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
• poc_forensics_roc — py -3.11 examples/poc_forensics_roc.py
image2d 作為輸入)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 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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