在這個(gè)萬物皆可 PS 的時(shí)代，一張圖片的真假似乎越來越難判定。例如網(wǎng)上突然傳出來一張截圖，你要怎么才知道這是真的證據(jù)，還是 PS 出來的謠言？如何快速鑒定一張圖片有沒有被 PS 過，成為了一大難題。要完美鑒別一張圖片有沒有被 PS，是很困難的，這就提供兩個(gè)值得一試的方法，供大家參考。

方法一：通過 Exif 等圖片信息鑒別

通常來說，圖片生成時(shí)是會(huì)帶有 Exif 等圖片信息的。例如用手機(jī)拍攝的照片，Exif 就會(huì)攜帶有快門、光圈、手機(jī)型號(hào)等信息，而用 PS 處理過的圖片，也會(huì)帶有 Photoshop 的軟件信息。因此，我們可以通過 Exif 信息，來判別某張圖片是否是未經(jīng)篡改的原圖。

最簡單的方法，自然就是直接看文件頭了。例如一張圖片是在 PS 中修改過、然后保存的，那么用記事本開啟這張圖片，就可以在它的文件頭中，找到 “Photoshop”的字樣，如下圖所示。

▲ 用記事本打開圖片文件，有 “Photoshop”字樣，說明這是一張用 PS 保存的圖片

能修改圖片的軟件不止 PS，如果是用其他軟件來修改，我們還可以通過第三方軟件來鑒別其 Exif，例如下面的這款 “JPEGsnoop”。

JPEGsnoop：https://www.impulseadventure.com/photo/jpeg-snoop.html

JPEGsnoop 是一款綠色軟件，下載后直接運(yùn)行即可。它是英文的，不過其使用起來沒什么門檻。例如我們要鑒定一張圖片是否被修改過，可以直接將圖片拖移到它的界面當(dāng)中，JPEGsnoop 就會(huì)對(duì)圖片的 Exif 等信息進(jìn)行分析。JPEGsnoop 呈現(xiàn)的分析非常多，但我們只需要關(guān)注最下面的 “ASSEMSSMENT”一項(xiàng)，例如下圖。

▲ 鑒別出該圖經(jīng)過處理

根據(jù) JPEGsnoop 給出的信息，這張圖片是經(jīng)過處理或者編輯的，也就是說它不是原圖。

再看這張圖，JPEGsnoop 判斷它就是原圖，沒有經(jīng)過任何 PS，可以確信為真了。

方法二：通過圖片內(nèi)容鑒別

通過 Exif 鑒別圖片是否是原圖，的確是行之有效的，但這種方法也有其局限，那就是它只能鑒定圖片是否是原圖，而不能鑒定圖片內(nèi)容是否保真。例如用 QQ、微信發(fā)送的圖片，會(huì)被壓縮過，圖片內(nèi)容沒有被修改，但通過 Exif 鑒別，這仍屬于處理過的圖片，如此一來就顯得意義不大了。

如果你想要鑒別圖片內(nèi)容是否被修改，那么直接鑒別圖片的內(nèi)容是更靠譜的方法。問題來了，這屬于技術(shù)活，往往需要人工細(xì)細(xì)甄別，有沒有更加傻瓜智能的方法？還真有，例如 Forensically 這個(gè)網(wǎng)站，其中很多功能，都非常方便且實(shí)用，可以幫你快速鑒定圖片有沒有被 P 過。

Forensically clone Detection：https://29a.ch/photo-forensics/

首先來說說其中的 “Clone Detection”功能。顧名思義，這可以檢測(cè)圖片是否存在克隆現(xiàn)象。通常來說，修改圖片時(shí)，例如去除水印、雜物等等，都會(huì)用到 PS 中的像素克隆工具，F(xiàn)orensically 的檢測(cè)原理就在于識(shí)別圖片中重復(fù)的像素，來判斷這張圖片有沒有被像素克隆工具修改過，下圖就是 Forensically 默認(rèn)提供的樣張。

▲ 這些紅線連起來的區(qū)域，像素是一模一樣的，證明經(jīng)過 PS 克隆工具的涂抹

在 Forensically 的鑒別結(jié)果中，白斑代表一模一樣的像素，紅線代表相同像素的平移路徑?？梢钥吹剑局杏写竺娣e相鄰像素都是一模一樣的，這就是經(jīng)過克隆的痕跡，這無疑就是一張 PS 過的圖片。

再來看一張正常的照片。

▲ 沒 P 過的圖，沒有集中分布的相似像素

這張照片是沒有經(jīng)過 PS 的，在 Forensically 中盡管也鑒別出了一模一樣的像素，但分布面積小且零散，因此可以認(rèn)為這張圖片沒有被克隆工具修改過。

Forensically 的 Clone Detection 只適用于使用克隆工具修改的照片，對(duì)于其他 P 圖情況，我們可以使用 Forensically 的其他工具鑒別。

例如，F(xiàn)orensically 的 “Error Level Analysis”功能，可以突出顯示某些肉眼看上去差不多、但從計(jì)算機(jī)角度來看非常突兀的像素。例如這張示例圖中的飛碟，就很顯眼了，這明顯就是 P 上去的。

▲ 經(jīng)過一定算法處理，發(fā)現(xiàn)某一塊像素的特征和周圍的明顯不同，這顯然是 P 上去的圖像

再來看看原始拍攝未經(jīng)處理的照片，可見計(jì)算機(jī)認(rèn)為像素特征是均勻的，沒有突兀的像素群。

▲ 未 P 過的圖像，算法處理后的像素特征是相似的

當(dāng)然，F(xiàn)orensically 也是存在局限的，它的原理決定它只能適用于鑒定拍攝的照片（還不能有太多過曝之類造成的 “死像素”），對(duì)于截圖或者 CG 這樣的人造圖像不那么適用。但無論如何，如果你想要鑒別某張照片有沒有被 P 過，F(xiàn)orensically 仍是非常不錯(cuò)的輔助工具。

總結(jié)

PS 鑒定是一個(gè)技術(shù)活，很難通過軟件算法自動(dòng)得出圖片是否為真的結(jié)果，但如果軟件算法只是作為輔助，結(jié)合人的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行判斷，還是能有個(gè)十不離八九的結(jié)果的，希望上文的方法能幫到大家，如果有什么新奇的堅(jiān)定思路或者方法，也歡迎在評(píng)論區(qū)分享！