A la izquierda, la foto manipulada de Tiger Woods y un flamenco como un palo de golf. A la derecha, la exposición de las diferencias en la variaciones del ruido. Fuente: University at Albany
La aparición de programas de edición y retoque cada vez más precisos ha revolucionado el mundo de la fotografía y, en especial, en el ámbito publicitario y de la moda, hasta el punto de cometerse destacados abusos. Más de una marca ha sido perseguida por diferentes gobiernos y asociaciones de todo el mundo, mientras las empresas se defienden manifestando que la alteración ha existido siempre en este campo.
La manipulación llegó también a la fotografía periodística, a pesar del compromiso con la realidad que debe tener cualquier imagen destinada a los medios de comunicación. Remiendos digitales que no siempre pasan desapercibidos, llegando a conferir gran repercusión mediática a informaciones intrascendentes en un primer momento, lo que se conoce como Efecto Streisand.
Por ello no es de extrañar que sean numerosas las investigaciones que traten de poner cierto límite a la manipulación desmedida. Tendencias21 se hacía eco hace unos meses del hallazgo de científicos del Dartmouth College de Canadá, que desarrollaron un programa informático capaz de clasificar fotografías en función de la cantidad de retoques que hubieran registrado.
Ahora, un equipo de informáticos de la Universidad de Albany en Nueva York, Estados Unidos, ha identificado un nuevo método que permite identificar los fotomontajes más precisos. Para ello, parten de la base de que las imágenes de diferentes orígenes tienden a tener cantidades de ruido desiguales, según el sensor de la cámara o el proceso de post-procesamiento, por lo que plantean un sistema que pueda detectar la parte acoplada a la composición a través de las inconsistencias en las variaciones del ruido.
“Siempre que se manipula una foto digitalmente, se alteran las características propias de los píxeles, resultando antinatural”, explica el informático Siwei Lyu, coordinador del trabajo, en un comunicado de la universidad. “Aunque puede que el ojo humano no sea capaz de apreciar cambios tan sutiles, se pueden recoger fácilmente con algoritmos computacionales. El objetivo de las técnicas desarrolladas es asegurarse de que las manipulaciones más importantes pueden ser detectadas”, destaca.
La manipulación llegó también a la fotografía periodística, a pesar del compromiso con la realidad que debe tener cualquier imagen destinada a los medios de comunicación. Remiendos digitales que no siempre pasan desapercibidos, llegando a conferir gran repercusión mediática a informaciones intrascendentes en un primer momento, lo que se conoce como Efecto Streisand.
Por ello no es de extrañar que sean numerosas las investigaciones que traten de poner cierto límite a la manipulación desmedida. Tendencias21 se hacía eco hace unos meses del hallazgo de científicos del Dartmouth College de Canadá, que desarrollaron un programa informático capaz de clasificar fotografías en función de la cantidad de retoques que hubieran registrado.
Ahora, un equipo de informáticos de la Universidad de Albany en Nueva York, Estados Unidos, ha identificado un nuevo método que permite identificar los fotomontajes más precisos. Para ello, parten de la base de que las imágenes de diferentes orígenes tienden a tener cantidades de ruido desiguales, según el sensor de la cámara o el proceso de post-procesamiento, por lo que plantean un sistema que pueda detectar la parte acoplada a la composición a través de las inconsistencias en las variaciones del ruido.
“Siempre que se manipula una foto digitalmente, se alteran las características propias de los píxeles, resultando antinatural”, explica el informático Siwei Lyu, coordinador del trabajo, en un comunicado de la universidad. “Aunque puede que el ojo humano no sea capaz de apreciar cambios tan sutiles, se pueden recoger fácilmente con algoritmos computacionales. El objetivo de las técnicas desarrolladas es asegurarse de que las manipulaciones más importantes pueden ser detectadas”, destaca.
Resultados de detección del método para un fotomontaje. Fuente: University at Albany.
Variaciones del ruido
El ruido, el equivalente digital al grano de la película, existe en toda fotografía de la nueva generación, aunque a diferencia de su antecesor no resulta aceptable ni estético, sino que es más bien indeseable. Por suerte, es un elemento generalmente invisible al ojo humano. Numerosos factores, durante y tras la toma de una instantánea, son los culpables de su aparición, desde la temperatura y condiciones térmicas a la saturación del sensor, pasando por la cuantificación, compresión y transmisión.
Lyu y su equipo, en una iniciativa subvencionada por la Fundación Nacional de la Ciencia (NSF) de Estados Unidos, certificaron que en una imagen sin alterar se espera un ruido uniforme en todos los píxeles. Es más, en el manipulado natural de una fotografía, detectaron que las variaciones de ruido en las diferentes zonas suele diferir sólo un poco. Sin embargo, cuando se llevan a cabo montajes, la inconsistencia en las variaciones del ruido se convierte en evidencia inequívoca de la manipulación.
Mediante un análisis estadístico e informático, los investigadores han desarrollado técnicas que miden de forma eficaz la fuerza del ruido en una foto, para determinar qué partes de la misma se originaron a partir de fuentes diferentes. De acuerdo con Lyu, la ventaja de este método es que no se basa explícitamente en el conocimiento del formato original de la imagen, el modelo de la cámara o el procedimiento de manipulación llevado a cabo, y sin embargo tiene un alto nivel de precisión.
De hecho, su eficacia y seguridad ha quedado refrendada tras el análisis de varios conjuntos de imágenes realistas generadas a partir de montajes. Lyu hace referencia a los importantes avances registrados en la última década en el procesamiento de imagen digital y la fotografía computacional, dando lugar a sofisticados sistemas de edición de imágenes como el universal Adobe Photoshop o su homólogo en el software libre GIMP.
Sin embargo, las facilidades en la manipulación también han planteado nuevos retos, con imágenes digitales más vulnerables que la veterana versión analógica, o la aparición de montajes malintencionados. Por ello, en palabras de Lyu, “nuestro objetivo es proporcionar una serie de herramientas que puedan limitar significativamente el alcance de las manipulaciones no detectables o, al menos, el aumento del coste real, en términos de tiempo y sofisticación técnica, que requiere hacer una falsificación creíble”.
El ruido, el equivalente digital al grano de la película, existe en toda fotografía de la nueva generación, aunque a diferencia de su antecesor no resulta aceptable ni estético, sino que es más bien indeseable. Por suerte, es un elemento generalmente invisible al ojo humano. Numerosos factores, durante y tras la toma de una instantánea, son los culpables de su aparición, desde la temperatura y condiciones térmicas a la saturación del sensor, pasando por la cuantificación, compresión y transmisión.
Lyu y su equipo, en una iniciativa subvencionada por la Fundación Nacional de la Ciencia (NSF) de Estados Unidos, certificaron que en una imagen sin alterar se espera un ruido uniforme en todos los píxeles. Es más, en el manipulado natural de una fotografía, detectaron que las variaciones de ruido en las diferentes zonas suele diferir sólo un poco. Sin embargo, cuando se llevan a cabo montajes, la inconsistencia en las variaciones del ruido se convierte en evidencia inequívoca de la manipulación.
Mediante un análisis estadístico e informático, los investigadores han desarrollado técnicas que miden de forma eficaz la fuerza del ruido en una foto, para determinar qué partes de la misma se originaron a partir de fuentes diferentes. De acuerdo con Lyu, la ventaja de este método es que no se basa explícitamente en el conocimiento del formato original de la imagen, el modelo de la cámara o el procedimiento de manipulación llevado a cabo, y sin embargo tiene un alto nivel de precisión.
De hecho, su eficacia y seguridad ha quedado refrendada tras el análisis de varios conjuntos de imágenes realistas generadas a partir de montajes. Lyu hace referencia a los importantes avances registrados en la última década en el procesamiento de imagen digital y la fotografía computacional, dando lugar a sofisticados sistemas de edición de imágenes como el universal Adobe Photoshop o su homólogo en el software libre GIMP.
Sin embargo, las facilidades en la manipulación también han planteado nuevos retos, con imágenes digitales más vulnerables que la veterana versión analógica, o la aparición de montajes malintencionados. Por ello, en palabras de Lyu, “nuestro objetivo es proporcionar una serie de herramientas que puedan limitar significativamente el alcance de las manipulaciones no detectables o, al menos, el aumento del coste real, en términos de tiempo y sofisticación técnica, que requiere hacer una falsificación creíble”.
Retos
A pesar de que se han demostrado resultados satisfactorios, los investigadores también son conscientes de algunas limitaciones del método. En el trabajo presentado en la Conferencia Internacional del IEEE sobre fotografía computacional para dar a conocer sus hallazgos, plasmaron algunos de los puntos débiles del sistema y las aplicaciones futuras.
En este sentido, Lyu y sus colegas reconocen que la herramienta informática se basa en la suposición de que la imagen montada y la original tienen diferentes variaciones de ruido intrínsecas. Por tanto, siempre que la diferencia no sea significativa, el método puede fallar para localizar la parte ensamblada. Un ejemplo se puede dar tras comprimir una imagen en JPEG.
También parten de la base de que las variaciones de ruido son similares en todas las zonas de píxeles diferenciados dentro de la imagen original. Sin embargo, esto puede no ser así en composiciones con una textura distinta o zonas lisas (por ejemplo, un árbol con el cielo de fondo), o aquellas con grandes zonas de pixeles saturados. Todo ello podría acabar con la eficacia del método.
Hay varias direcciones que los investigadores barajan para ampliar aún más el trabajo actual y corregir esas flaquezas. Por una parte, se plantean “estudiar las correlaciones de segundo orden entre los píxeles de una imagen original en comparación con las texturas, lo que contribuiría a que el método pudiera diferenciar con mayor exactitud las estructuras de ruido aleatorio”, apunta el informático.
Asimismo, proponen ampliar el uso de la herramienta informática a la detección de montajes de vídeo, mediante la identificación de diferencias significativas en las variaciones espacio-temporales del ruido. Por último, también les gustaría aplicar su método en la eliminación del sensor de ruido especialmente variable, para mejorar la calidad visual de imágenes digitales.
A pesar de que se han demostrado resultados satisfactorios, los investigadores también son conscientes de algunas limitaciones del método. En el trabajo presentado en la Conferencia Internacional del IEEE sobre fotografía computacional para dar a conocer sus hallazgos, plasmaron algunos de los puntos débiles del sistema y las aplicaciones futuras.
En este sentido, Lyu y sus colegas reconocen que la herramienta informática se basa en la suposición de que la imagen montada y la original tienen diferentes variaciones de ruido intrínsecas. Por tanto, siempre que la diferencia no sea significativa, el método puede fallar para localizar la parte ensamblada. Un ejemplo se puede dar tras comprimir una imagen en JPEG.
También parten de la base de que las variaciones de ruido son similares en todas las zonas de píxeles diferenciados dentro de la imagen original. Sin embargo, esto puede no ser así en composiciones con una textura distinta o zonas lisas (por ejemplo, un árbol con el cielo de fondo), o aquellas con grandes zonas de pixeles saturados. Todo ello podría acabar con la eficacia del método.
Hay varias direcciones que los investigadores barajan para ampliar aún más el trabajo actual y corregir esas flaquezas. Por una parte, se plantean “estudiar las correlaciones de segundo orden entre los píxeles de una imagen original en comparación con las texturas, lo que contribuiría a que el método pudiera diferenciar con mayor exactitud las estructuras de ruido aleatorio”, apunta el informático.
Asimismo, proponen ampliar el uso de la herramienta informática a la detección de montajes de vídeo, mediante la identificación de diferencias significativas en las variaciones espacio-temporales del ruido. Por último, también les gustaría aplicar su método en la eliminación del sensor de ruido especialmente variable, para mejorar la calidad visual de imágenes digitales.