davidcastagnetoa ela_analysis
ELA detecta manipulaciones digitales en imágenes JPEG analizando inconsistencias en los niveles de error de compresión. Las regiones editadas muestran niveles de error diferentes al resto de la imagen.
When to use
Aplicar sobre la imagen del documento después de la corrección de perspectiva para detectar alteraciones (foto pegada, texto modificado, datos falsificados).
Instructions
- Instalar:
pip install pillow. - Guardar imagen con calidad conocida:
img.save('temp_ela.jpg', 'JPEG', quality=90). - Recargar imagen guardada:
recompressed = Image.open('temp_ela.jpg'). - Calcular diferencia:
ela_img = ImageChops.difference(original, recompressed). - Amplificar diferencias: multiplicar píxeles de
ela_imgpor factor (ej. 20). - Analizar mapa ELA: regiones uniformes con error alto = posible manipulación.
- Calcular estadísticas por región del documento (foto, texto, fondo) y detectar outliers.
- Generar score de integridad:
integrity_score = 1 - (anomaly_regions / total_regions).
Notes
- La imagen debe ser JPEG; para PNG convertir primero.
- Una imagen enteramente regenerada (falsa de principio a fin) puede pasar ELA; combinar con Copy-Move detection.
- La calidad de recompresión (90) debe ser fija y documentada.