Search

Клонування є на сьогоднішній день одним з найпоширеніших програмних засобів, використовуваних при неавторизованих змінах цифрових зображень (ЦЗ), роблячи задачу його виявлення актуальною. Часто визначення областей клону й прообразу виявляється недостатнім для ухвалення ключового рішення зацікавленими сторонами. Для підвищення інформативності результатів виявлення клонування необхідно мати можливість для відокремлення клону від прообразу, тобто визначення, яка саме з отриманих областей є неоригінальною – клоном. Найбільш складною ця задача є в умовах відсутності відмінностей у постобробці клону й прообразу. У роботі розроблений метод відокремлення клону від прообразу, виявлених у ЦЗ, на підставі теоретичних основ, запропонованих авторами раніше, ефективний в умовах відсутності будь-яких додаткових збурних дій на клоноване зображення. Основним кількісним параметром є норма відмітного околу радіуса 1, який будується для кожного з пари відповідних блоків, один з яких належить клону, а інший – прообразу, віддображаючи сукупну відмінність кожного з цих блоків від найближчих блоків-сусідів. Запропонована алгоритмічна реалізація розробленого методу, ефективність якої перевищує ефективність єдиного аналога, інформація про який є доступною з відкритих джерел. Наведені результати обчислювального експерименту. Cloning is one of the most used software tools for unauthorized changes to digital images. Therefore, the task of identifying cloning is actual. To increase the information value of cloning detection results it is necessary to separate the clone from the prototype, it is necessary to determine which of the obtained regions is a clone. If the postprocessing of the clone and the prototype is the same, then this task is the most difficult. We will assume that the clone and prototype are found in the digital image. The method of separation of the clone from the prototype has been developed. It is based on theoretical propositions suggested by the authors earlier. The method is effective in the absence of post-processing of the image. We consider pairs of corresponding blocks from the regions of the clone and the prototype. А distinctive neighborhood of radius 1 is constructed for each block. The distinctive neighborhood reflects the cumulative difference of the block from the nearest neighboring blocks. The norm of the distinctive neighborhood of radius 1 is the main quantitative indicator that allows us to separate the clone from the prototype. The algorithm that implements the developed method is proposed. The efficiency of the algorithm exceeds the efficiency of existing analogues. The results of the computational experiment are given