前有P图大神，后有AI改图，“有图未必有真相”怎么破？想判断照片哪里被改过？还想知道被改之前是什么样子？我做了一个决定，把这项专利技术完全开源：使用半脆弱数字水印，让图像具有篡改定位与恢复的能力。
这项技术能做什么？
通过在照片中嵌入肉眼难以察觉的“数字水印”来给它加密。简单说，只要相机、手机、扫描仪使用了这个技术，它拍摄的照片就是可信的：如果有人改动了照片，我们可以检测出哪部分被改了，而且还可以恢复改之前的原图。例如，我们用带有这个技术的相机拍下了这张照片，被人拷贝走之后把Bruce Willis给“换头”了：
怎么办？通过数字水印检测，我们可以定位出哪里被改过，还能把它恢复原状，真相只有一个：
这是怎么做到的？
先把图像分成小块，在每块中提炼出压缩编码过的信息，然后把它隐藏到离它比较远的其它小块里面去。这样，当某块图像被改了，它隐含的信息就会不完整，我们就知道它被改过了，然后再从其它块中恢复出它的原样。
既然隐藏了额外的信息，那么就需要增加信息量，图像质量会有一点点牺牲，不过很难用肉眼察觉。把上面的警灯放大8倍，就看到了额外的信息（右图）：
这些不起眼的噪点所隐藏的，就是用来检测和恢复图片篡改的信息。它和相机自身的噪点类似，用户看不到左边的原图，无从比较，所以是不会注意到的。
这项技术有什么用处？
媒体如果截取了半张图片，我们可以恢复出整张来，识破CNN的断章取义：
可以用在金融和贸易行业的票据扫描仪上，用于票据防伪：
“错误的情报不如没有情报”，军事用途你懂的：
此外，还可以用于司法取证、医疗档案防篡改、图片版权保护……
这项技术的优势是什么？
这并不是第一个图像篡改定位与恢复的技术，但它的独特在于：
- 不需要改动硬件，不需要使用网络，与通行的JPEG格式兼容。
- 正常的JPEG压缩、模糊、锐化、调色不会被误判为篡改。
- 以8*8像素的精度定位篡改区域。
- 只要篡改区域不太大，就能比较清晰的恢复篡改区域的灰度版本。
背后的技术原理是什么？
原理图如下：
数字水印由两部分组成，恢复水印和定位水印：
- 恢复水印是基于DWT和SPIHT编码技术的原始图像灰度版本压缩，比特率约为0.3位每像素。恢复水印通过逻辑混沌序列伪随机扰乱，嵌入色度分量的DCT系数矩阵中。
- 定位水印包含多个校验位，分别与亮度和色度分量相关，并嵌入在亮度分量的DCT系数矩阵中。
为了解决数据溢出和截断问题，可以使用两种方法：仿射变换和多重嵌入，每种方法都有其优势。
定位结果通过数学形态学算法进行修饰，以提升定位精度。
开源，是真的吗？
是真的：https://github.com/wolfccb/image-tamper-recovery ，MATLAB源代码，欢迎star和fork。
在AI飞速发展的今天，我觉得它更有价值了。而且，这项技术的专利（CN200810097478.5，CN101419702）已经过期，作为发明人，我乐于见到它成为本领域公共知识。使用MIT Licence。
如果你打算改进它，这些是可能的方向：
- 用门限秘密共享算法替代分块压缩，获得更高的压缩比，而且增加冗余。
- 优化SPHIT的部分，目前的代码来自scuteejtian，很慢。
- 并行化或向量化，或用C/C++重写代码，提高速度。
写在最后
在图像可以被AI轻易篡改的时代，我希望这项技术能够成为守护图像真实的一盏灯。开源它，是希望这盏灯能够照亮更多角落。
技术可能会破坏真实，技术也应该守护真实。
以上。
开放的老狼