Tina
Démonstrations · accompagnement du livre

Dans les coulisses des images

Deepfakes, IA, photomontages : l'enquête pour comprendre ce que nous voyons.

Quelques exemples d'analyse d'une image. Aucun ne donne de verdict, aucun n'est interprété ici.

Si vous arrivez ici sans avoir lu le livre, ces examens regardent une image sous différents angles. Téléversez-en une plus bas et tout se déclenche.

Exemples cliquez sur une image pour lancer les six examens

Glisser une image, ou cliquer pour la choisir
JPEG, PNG ou WebP · entre 128 × 128 et 10 000 × 10 000 pixels · 100 Mo max · six examens d'un coup · jamais envoyé en ligne
Chapitre 9 · La fiche d'identité de l'image

Métadonnées

Lecture des informations que le fichier porte avec lui : modèle d'appareil, date, réglages de prise de vue, parfois coordonnées GPS, et présence éventuelle d'un manifeste de provenance C2PA.

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Chapitre 11 · Quand les pixels contredisent le fichier

Tables de compression JPEG

Comparaison de la table de quantification lue directement dans l'en-tête JPEG du fichier et de la même table estimée à partir des pixels.

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Démonstration IPOL et article scientifique →

Chapitre 11 · Rendre les traces visibles

Différence croisée

Pour chaque pixel, on calcule :

|I(x,y) + I(x+1,y+1) − I(x,y+1) − I(x+1,y)|

Le résultat fait ressortir les structures horizontales et verticales, dont celle de la grille de compression JPEG.

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Chapitre 11 · La carte des votes

Carte des votes

Chaque zone de l'image vote pour son alignement de grille JPEG 8 × 8 le plus probable. Il existe 64 origines possibles, chacune représentée par une couleur. Le vert correspond à l'origine (0,0), la grille standard, attendu dans un cas classique après compression. Le noir signale les pixels qui n'ont pas voté (bords, blocs uniformes, ou égalité parfaite entre plusieurs grilles). Une zone d'une couleur différente du reste, c'est une zone dont l'histoire de compression diffère.

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Démonstration IPOL et article scientifique →

Chapitre 12 · Le spectre de Fourier

Spectre de Fourier sur résidu de bruit

Le résidu est ce qu'il reste de l'image quand on lui retire ses grandes structures :

r = I − G(I)

G(I) est une version légèrement floutée de l'image. Le spectre de Fourier de ce résidu rend visibles les périodicités cachées dans le bruit.

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Chapitre 12 · Le scanner

Laplacien

Pour chaque pixel, on compare sa valeur à la somme de ses quatre voisins :

ΔI(x,y) = I(x−1,y) + I(x+1,y) + I(x,y−1) + I(x,y+1) − 4·I(x,y)

Le résultat met en évidence les contours, les ruptures, et les zones anormalement plates.

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