合成图片鉴别
如何鉴别电脑合成照片
1、当你无法取得拍摄的原始文件，仅能在网上看到缩小或转为JPEG格式的图。
你可以通过对照片的整体感觉，有的合成的图片色彩差异很大，或者两个物体之间的的衔接不是很砌合，这种你第一眼就很容易辨别出来。对于一些比较难以鉴别的图片，我们可以先看光照的方向，头发、脸庞、衣服的反光也可以看出来。还有两个物体的分辨率要看一下，一般有的是放大或缩小后合成的，不注意细节的作图者会忽略这一点。当然也可以看一看头发边缘是不是同背景融合的很好。有些人的头发有很多刺儿，在选取的时候难免会有取舍，这点我们要注意。
（2）用数码图像原始数据校验管理工具。
比如，佳能公司2004年就专门为佳能EOS-1Ds和EOS-1D Mark II单反数码相机校验图像是否经过改动而设计开发了数码图像原始数据校验管理工具——套装DVK-E2，以验证使用这两款数码相机拍摄的照片是否被修改。
最后据悉还有一些软件可以直接鉴别，它能够扫描数据文件二进制代码中隐藏的特征，寻找其中被破坏过的痕迹，从而确定照片是否曾经被修改过。
5、最终结论为：图片为未经修改原始图片。
2、对原图进行的场色调分析，一致结论为原始色调，并无发现图片修改的痕迹。
3、对原图进行的阴影分析和光源投射分析，并无发现异常，均属于正确的光源和正常的பைடு நூலகம்影。
4、使用国立大学自主设计的image differential analysis工具，最终得到的数据为(-30,+47) ，属于正常范围，也并且没有发现任何图像修改工具的data tag。
2. 若你可以获取原始文件，数码的为RAW，传统的是底片。（摄影比赛一般要求提供原始文件）
因为原始照片肯定是未经任何修改，而只要查到一处修改，即可证明有假。
焰熔法合成刚玉类鉴别
焰熔法合成宝石也称维尔纳叶法，是现代工业合成宝石的一种常见的方法，其合成品是市场上最常见也是最容易识别的。
焰熔法可以合成红蓝宝、尖晶石、人造钛酸锶和金红石。
一。
合成方法和原理原料粉末（如：AL2O3）在高温（可达2500，根据合成不同品种确定其温度）氢氧焰下熔融，在下落过程中冷却，并在籽晶上生长结晶的过程。
晶体生长装置有：1.供料系统：料筒、震荡器、原料。
原料粉末添加于筛状平底容器中，随着震荡器的均匀震动而下落，与氧气流混合。
2.燃烧系统：氧气管、氢气管。
这是熔化粉末的主要部件，通过控制管内流量来控制氢氧比例。
氢氧焰可产生高达2400~2500的高温，最高可达2900.3.生长系统：耐火砖（炉体）。
创造保温条件。
4.下降系统：旋转平台。
安置籽晶棒，边旋转边下降。
生长出的晶体为梨晶，等径生长，1cm/1h，一般六小时完成。
该方法的特点：生长速度快，设备简单，不需要坩埚导致晶体杂质，便于商业化，但产生的晶体由于应力作用易裂开，且缺陷多，易于识别。
二。
焰熔法合成刚玉的方法及识别AL2O3粉末在震荡器的震荡下均匀下落，落入氧气流中，与氢气管的氢气混合燃烧，达2500（AL2O3的熔点为2050°），粉末熔融，在重力作用下下降并冷却，在籽晶棒上结晶。
产生出刚玉的梨晶。
合成红宝石除了AL2O3之外，还需加入Cr2O3致色元素。
合成蓝宝石，需加入Ti、Fe致色。
黄：Ni。
变色：V焰熔法合成红宝石的鉴别：所有的鉴别特征都是因为它的生成环境和天然宝石的生长环境不同导致外在表现不同，从而鉴定。
1。
外观：合成红宝石在缅甸等产地常为了仿天然红宝石，而被敲碎后涂上黑色物质在滚磨机里磨圆来销售，来欺骗消费者，而其实根据它们的特点很容易区分天然的和合成的红宝石原石。
天然红宝原石由于结晶习性所致，常呈桶状，板状；而合成的一般磨圆后呈不规则形状，或者圆度较好。
天然红宝熔蚀壳坚硬不平整光亮呈磨砂状；而合成红宝所涂的黑色物质较软。
ai合成鉴定真假方法
ai合成鉴定真假方法
一、概述
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是指以计算机系统来模仿和表达人类智能的一种自然类型的技术，是一种能够理解、学习和表达人类深刻思想的技术，通过计算机程序来模拟人类认知过程实现。
AI技术在越来越广泛的应用了，此外，它也在越来越多的领域被充分利用。
AI 技术在现代社会的应用主要有：自然语言处理、机器视觉、机器学习、智能引擎等。
近年来，AI深度学习技术在鉴定真假领域被大量应用，比如，AI技术可以根据文本、图片、话题的内容和样式等来识别真假信息。
这一技术的实施让人可以更有效地识别网络谣言、网络假新闻等信息，使虚假信息不得通过。
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是一种计算机科学的分支，主要研究如何使用计算机处理根据自然语言编写的文档。
自然语言处理主要应用于机器翻译和文本分类，但近年来也应用于鉴定真假方面。
NLP技术主要应用文本分析技术鉴定文本的真假，其具体实施步骤如下：
（1）首先通过分词技术将文本分割成单独的词，然后根据词性和语义进行分类；
（2）然后利用深度学习模型。
ai合成鉴定真假方法
ai合成鉴定真假方法AI合成鉴定真假方法随着人工智能技术的进步和应用推广，AI合成的技术也越来越发达，给真假鉴别带来了许多挑战。
本文将介绍一些常用的AI合成鉴定真假方法，帮助大家更好地区分真实与人工合成的信息。
1. 元数据分析通过分析原始数据的元数据信息，可以揭示一些合成图片或视频的痕迹。
例如，查看照片的拍摄时间、地点、设备信息等，如果这些信息明显与内容不匹配，可能是合成的迹象。
2. 像素级分析通过对图片或视频的像素进行分析，可以发现一些异常细节。
合成的图片或视频可能存在像素不连续、边缘模糊、色彩分布不自然等问题。
使用AI算法进行像素级别的分析，可以帮助鉴定真假。
3. 色彩分析真实的图片或视频通常会遵循自然色彩分布的规律，而合成的内容可能会存在色彩不协调或者过于鲜艳的情况。
通过对色彩进行统计和分析，可以发现一些异常情况。
4. 背景环境分析合成的内容通常会存在与背景环境不相符的情况。
通过对背景环境进行分析，如光线、阴影、反射等，可以发现是否存在合成的痕迹。
5. 人工智能模型检测人工智能模型可以通过对图像或视频进行训练，辨别真假内容。
通过大量样本的训练和学习，可以提高鉴别效果。
目前已经有一些针对合成内容的模型，可以有效地检测真假。
6. 时间序列分析对于视频合成的内容，通过对时间序列进行分析，可以发现一些异常情况，如帧间差异较大、运动轨迹不连贯等。
这些都可能是合成视频的痕迹，可以帮助鉴别真假。
7. 邻域一致性检测合成的图片或视频在邻域上可能存在一致性问题。
通过对图像或视频局部区域进行分析，如纹理一致性、边缘一致性等，可以发现一些合成痕迹。
8. AI反向生成利用AI技术，可以通过反向生成的方式判断是否为真实内容。
通过学习真实内容的特征，再尝试生成类似的合成内容，可以与原始内容进行比较，从而判断真假。
以上是一些常用的AI合成鉴定真假方法，当然，随着技术的不断发展，还会出现更多更高级的方法。
希望本文对大家了解AI合成鉴定真假方法有所帮助。
合成、染色绿松石
转：合成、染色、再造绿松石的真假鉴别合成、染色、再造绿松石的真假鉴别绿松石的英文名称为Turquoise，即〝土耳其石〞或〝突厥玉〞。
绿松石是一种非常古老的宝石，在埃及金字塔中就有绿松石饰品，由于古代波斯(今伊朗)出产的绿松石经土耳其运往欧洲，而被人们误认为产于土耳其而得名。
在元代，绿松石被称作〝甸子〞或〝碧甸子〞。
由于中国的绿松石主要产于湖北省的荆襄一带，故又名〝荆州石〞或〝襄阳甸子〞，而产于波斯的绿松石则被称为〝回回甸子〞。
绿松石之致色元素为铜离子，常产在铜矿开采地附近，这是因铜离子为绿松石基本组成的关系，绿松石的组成为水合磷酸铜铝，但是其中的铝离子可能被铁离子所取代，而使其本体产生不同颜色的色调。
中蓝细致无杂质者，为上品，其次有：淡蓝、蓝绿、绿或有由石英，高岭石所成之白色脉纹，更有由褐铁矿，和炭质所形成之黑褐色纹理和色斑。
【表情丰富刻画细腻的绿松石人物作品】绿松石是一种古今中外人士喜爱的传统玉料，是中国的四大名玉之一，绿松石在世界珠宝习俗中象征成功与必胜，被定为十二月的诞生石。
绿松石的物理化学特性1. 英文名称：turquoise2. 化学成份：CuAl6(PO4)4(OH8) ˙5H2O3. 结晶状态：通常呈块状或皮壳状隐晶质集合体4. 常见颜色：浅至中等蓝色，绿蓝色至绿色，常有斑点网脉或暗色矿物杂质5. 光泽：蜡状至玻璃光泽6. 解理：无7. 摩氏硬度：5-68. 密度：2.769. 旋光性特征：非均质体10. 多色性：无11. 折射率：点测约1.6112. 双折射率：不可测13. 紫外莹光：长波：无至弱绿黄色；短波：无14. 吸收光谱：偶见420、432、460nm中至弱吸收带15. 放大检查：常见暗色基质世界上绿松石主要产地目前，世界上绿松石产出大国有伊朗、智利和美国；其次有中国、澳洲、墨西哥、秘鲁和俄罗斯。
中国的绿松石主要产地在湖北郧县；其次为郧西县和竹山县，陜西、河南、云南等地也产绿松石。
合成再造绿松石的鉴别ppt实用资料
般不会有内凹，天然绿松石铁线的线条不均匀， 行 宝玉石鉴定与加工技术专业教学资源库
（2）成份：吉尔森“合成”绿松石成分均一，而天然绿松石杂质较多
加工技术专业教学资源库
积 学 求 实
知 行 合 一
宝玉石鉴定与加工技术专业教学资源库
积 学 求 实
实
清晰的颗粒界限及基质中的深蓝色染料
颗粒。
知 行 合 一
2、相对密度：再造绿松石因粘合剂的量不
同而具有不同的相对密度。一般为 2.75 、、。
3、酸实验
滴一滴盐酸，表面的蓝色很容易变成淡绿 蓝色，或是白色棉球上显现颜色。
一、吉尔森“合成”的鉴别绿松石及其鉴别
合 放大检查时，可以看到清晰的颗粒界限及基质中的深蓝色染料颗粒。
宝玉石鉴定与加工技术专业教学资源库
一 （1）颜色：吉尔森“合成”绿松石颜色单一、均匀，而天然绿松石颜色常不均匀。
宝玉石鉴定与加工技术专业教学资源库
积 学
1、结构：再造绿松石外观像瓷器，具有典
求
型的粒状结构。放大检查时，可以看到
2、相对密度：再造绿松石因粘合剂的量不同而具有不同的相对密度。
可见到蓝色球形微粒，称“麦片粥现象” 。 实 宝玉石鉴定与加工技术专业教学资源库
呈艳蓝色，折射率，比重约。 宝玉石鉴定与加工技术专业教学资源库 宝玉石鉴定与加工技术专业教学资源库
• 人造铁线纹理的线条比较均匀，分布在表面，一 知 人造铁线纹理的线条比较均匀，分布在表面，一般不会有内凹，天然绿松石铁线的线条不均匀，一般内凹。
实 1、结构：再造绿松石外观像瓷器，具有典型的粒状结构。
2、相对密度：再造绿松石因粘合剂的量不同而具有不同的相对密度。 二、再造绿松石及其鉴别 再造绿松石（也称粘结绿松石）是由一些天然绿松石微粒、各种铜盐或者其它金属盐类的蓝色粉末材料，在一定的温度和压力下胶结而成的材料。
提拉法合成宝石及其鉴定方法
提拉法又称丘克拉斯基法，是丘克拉斯基(J.Czochralski)在1917年发明的从熔体中提拉生长高质量单晶的方法。
这种方法能够生长无色蓝宝石、红宝石、钇铝榴石、钆镓榴石、变石和尖晶石等重要的宝石晶体。
2O世纪60年代，提拉法进一步发展为一种更为先进的定型晶体生长方法——熔体导模法。
它是控制晶体形状的提拉法，即直接从熔体中拉制出具有各种截面形状晶体的生长技术。
它不仅免除了工业生产中对人造晶体所带来的繁重的机械加工，还有效的节约了原料，降低了生产成本。
第一节提拉法一、提拉法的基本原理提拉法是将构成晶体的原料放在坩埚中加热熔化，在熔体表面接籽晶提拉熔体，在受控条件下，使籽晶和熔体的交界面上不断进行原子或分子的重新排列，随降温逐渐凝固而生长出单晶体。
图 3-1 提拉法合成装置(点击可进入多媒体演示)二、提拉法的生长工艺首先将待生长的晶体的原料放在耐高温的坩埚中加热熔化，调整炉内温度场，使熔体上部处于过冷状态；然后在籽晶杆上安放一粒籽晶，让籽晶接触熔体表面，待籽晶表面稍熔后，提拉并转动籽晶杆，使熔体处于过冷状态而结晶于籽晶上，在不断提拉和旋转过程中，生长出圆柱状晶体。
1.晶体提拉法的装置晶体提拉法的装置由五部分组成：（1）加热系统加热系统由加热、保温、控温三部分构成。
最常用的加热装置分为电阻加热和高频线圈加热两大类。
采用电阻加热，方法简单，容易控制。
保温装置通常采用金属材料以及耐高温材料等做成的热屏蔽罩和保温隔热层，如用电阻炉生长钇铝榴石、刚玉时就采用该保温装置。
控温装置主要由传感器、控制器等精密仪器进行操作和控制。
（2）坩埚和籽晶夹作坩埚的材料要求化学性质稳定、纯度高，高温下机械强度高，熔点要高于原料的熔点200℃左右。
常用的坩埚材料为铂、铱、钼、石墨、二氧化硅或其它高熔点氧化物。
其中铂、铱和钼主要用于生长氧化物类晶体。
籽晶用籽晶夹来装夹。
籽晶要求选用无位错或位错密度低的相应宝石单晶。
（3）传动系统为了获得稳定的旋转和升降，传动系统由籽晶杆、坩埚轴和升降系统组成。
图像真实性鉴别方法
图像真实性鉴别方法图像真实性鉴别方法摘要通过从图像检验的原理入手，对常见的伪造图像方法进行分析研究，介绍了照片的质量检验、照片重复区域法检验、数字图像与数码相机本底噪声一致性检验、图像内容间景深关系的检验、光照方向一致性的检验、照片中成像透视比例的检验、模拟摄影法检验和实物对照检验等方法，检验图像的真实性。
关键词伪造图像检验鉴定伪造照片在其伪造过程中使用的素材、工具、材料等十客观存在的，同时拍摄过程中的构图，用光、调焦以及各种景物的透视关系和照片后期制作中的色彩矫正、反差控制等，无不反映出照片是否一体性的特征，它们为检验鉴定提供了可行性，由于科技发展变化迅速，电脑制作出鉴定计算机伪造照片的标准和数据，目前也非常困难。
本文从鉴定照片原理入手，介绍照片检验的常用方法。
1 检验原理1.1 摄影成像的景深我们在拍照时要对拍摄主体进行调焦，使主体清晰成像在焦平面上，而且景物空间中位于调焦无平面前后一定距离内的景物，也能结成人眼视觉上相对清晰的影像，人们常将调焦物前后相对清晰成像的景物空间距离称为景深。
景深现象的产生是由于人眼存在最小分辨角的缘故，他是一个相对的概念。
从景深产生的原理可知，照片上景深范围内的物体的清晰程度是不一致的，成渐变趋势，越靠近对焦平面，影像的清晰度越高；此外，前景深小于后景深。
这一成像特性对添加性伪造照片的鉴别停工了理论根据。
1.2拍摄成像的透视原理物体通过光学镜头成像在焦平面上时符合物体成像的透视原理。
物体在照片上成像后虽然从三维空间转变到二维平面上，但照片中物体位置的关系还是符合空间中的透视规律的。
物体在照片中成像的透视的规律如下：（1）凡是兑换面平行的直线、平面，在画面上就没有变化，仍保持它原有的方向。
（2）不平行画面的平行直线要消失到一点，这个点叫消点。
（3）近大远小。
是因为看近的物体所用视角大，看远的物体视角小。
视角大的透视图就大，是较小透视图就小。
（4）平面要消失到一条直线上，这条直线就是消线。
各种宝石合成品种及其鉴别特征
合成蓝宝石的光谱见不到天然蓝宝石通常可以见到的蓝区的吸收，或450nm的吸收带十分模糊。
合成蓝色尖晶石显示典型的钴谱（分别位于540、580、635nm的三条吸收带），天然蓝色尖晶石显示的是蓝区的吸收带，为铁谱。
5．荧光
合成蓝宝石有时显示蓝白色或绿白色荧光，天然的为惰性；合成蓝色尖晶石为强的红色荧光，而天然的也为惰性。合成红宝石通常比天然红宝石的红色荧光明显强。
吸收光谱：无色透明者在可见光区有良好的透过率；彩色者可有吸收峰，对紫外光均有强烈的吸收。可显稀土光谱。
荧光：多数晶体在长波紫外线照射下发出黄橙色荧光，在短波下发出黄色荧光。而有些晶体只在短波下有荧光反应，有些甚至不发光。
化学性质：非常稳定，耐酸、耐碱、抗化学腐蚀性良好。
一、合成祖母绿
A.固相包体
（1）助熔剂残余包体：助熔剂包体的形成与晶体的非稳定生长有关。最严重的包体发生在自发成核过程中枝蔓状生长阶段，快速生长使枝蔓间的助熔剂在随后的稳定生长中被包裹起来。
E.荧光及滤色镜:无色者：SW下强蓝白色；蓝色者：SW：红色或蓝白色，滤色镜下变红红色：红色荧光，滤色镜下变红；天然尖晶石：无色：惰性蓝色：惰性，滤色镜下不变红，红色：红色荧光，滤色镜下变红。
F．正交偏光镜:斑纹状消；天然尖晶石：全消光。
三．钛酸锶的鉴别
1、化学成分：SrTiO3；
2、等轴晶系
3光泽：亚金刚－金刚光泽；
8．合成红、蓝宝石的加工质量：
天然合成红、蓝宝石的加工质量通常较为精细，尤其是高质量的宝石，其台面通常垂直光轴，以显示最好的颜色。而合成红、蓝宝石加工质量通常较差，常见火痕，更不会精确定向加工。加上，合成梨晶通常因为应力作用会沿长轴方向裂开，其长轴方向与光轴方向夹角为60度，为了充分利用原料，其台面通常会平行长轴方向切磨（图2-6）。所以合成刚玉在台面通常都可见多色性，而天然的则不然
合成玉石鉴别方法
合成玉石鉴别方法
合成玉石是一种人造材料，通常是由树脂和其他成分组成的。
鉴别合成玉石的方法可以包括以下几个方面：
1. 颜色：合成玉石通常具有非自然的颜色，如鲜艳的蓝色、绿色或紫色。
与自然玉石相比，合成玉石的颜色通常较为饱满和均匀。
2. 光泽：合成玉石的光泽可能有一种人造的“玻璃感”。
相比之下，自然玉石通常具有一种柔和的光泽，特别是在石头的内部。
3. 杂质：合成玉石通常不带有任何内含体或其他自然的杂质，而自然玉石可能含有细微的纹理、裂缝或矿物质。
4. 硬度：合成玉石的硬度可能略低于自然玉石。
你可以用一个硬度测试器来测量合成玉石的硬度，但这需要专业设备。
5. 检查斑点和花纹：合成玉石的斑点和花纹通常比自然玉石的斑点和花纹更加规则和均匀。
6. 发光：合成玉石在一些特殊的光线下可能会发出荧光，而自然玉石的发光表现通常是较为自然和均匀的。
需要注意，只凭借一个或几个特征很难确切地判断一块玉石是合成的还是自然形成的。
最好的方法是请一位专业的玉石鉴定师来判断。
企通互联教您如何鉴别照片真伪
企通互联教您如何鉴别照片真伪鉴别艳照门图片电脑合成照片的方法假新闻照片制作的方法受藏羚羊假照门影响，越来越多的获奖照片遭网友质疑，就连陈冠希“艳照门”的真实艳照一度网友认为是假的，还做了相关的分析...科技的发展，特别是PS合成技术，使得一些以假乱真的图片很多，我们真的很难分辨。
就如假照门中，曾经在各大媒体、各类新闻摄影比赛中获得过奖项的照片也被网友质疑..叶惠棠摄影作品《无情之火》造假[背景] 广东叶惠棠的摄影作品《无情之火》，在第十二届中国国际摄影艺术展中脱颖而出，一举拿下金奖宝座。
从表面上看，《无情之火》是一幅绝佳新闻纪实类作品，能在几万张优秀作品中，短时间内被评委青睐，真是不得不令人叫绝。
但是群众的眼睛是雪亮的，网友对该照片提出了质疑。
之后叶惠棠本人也承认这幅照片经过数码技术手段的修改，已非原始影像...叶惠棠参赛摄影作品《无情之火》疑点分析图1疑点：从图片上看，绝对使用数码技术手段合成的，手法还比较拙劣。
上图A1和A2处：明显是同一个门，复制过去后却没有缩小调整透视。
观点假设：如果A2是真的门，在这样的距离透视下，可以想象一下这个门该有多高，姚明进门都不用低头了。
上图B1、B2：注意泼水人泼出去的水，以及火焰和黑烟的交界处过渡很不自然。
上图E：拎着猪的后生小伙子，他的脚给人一种悬空的感觉。
整体：画面中的人的透视感觉都是使用了长焦镜头拍摄的，而整个火灾画面是使用了广角镜头拍摄，存在着矛盾。
还有就是各个人的受光面与阴影与整体自然光有矛盾，火灾场面竟然还能布光?疑点分析图2疑点：同一座房子被COPY粘贴并列，居然不考虑近大远小的关系，直接用复制原图就贴过去。
若将失火的房子按比例用线条重建,发现了一个有趣的关系，这两座房子的关系是房中房的错层关系。
“刘羚羊”假照片真相大白曾入选当年“2006CCTV年度新闻记忆年度新闻图片”并获得铜奖称号的《青藏铁路为野生动物开辟生命通道》被查出是假照。
作者刘为强表示“图片中的羚羊是真的，桥也是真的，但是瞬间不是那么好赶。
ai合成鉴定真假方法
ai合成鉴定真假方法
一、ai 合成鉴定真假技术
ai 合成鉴定真假技术是近年来新兴的一种技术，利用人工智能技术
来判断一些实物或者文本内容是否真实的技术。
ai 合成鉴定真假技术包
括两部分：一部分是基于机器学习的深度学习方法，以实现对实物或者文
本的鉴别判断；另一部分是对人工智能的应用，即用catcher AI技术来
进行彩色图像处理和模型构建，用于实施ai鉴别真假。
二、ai 合成鉴定真假的方法
1、基于图像处理的方法
图像处理技术是一种基于人工智能的方法，它能够自动对图像进行复
杂运算，从而鉴别出实物真伪。
常用的图像处理技术有：光流法、机器视
觉法、图像分析法等。
该技术能够根据图像中物体的形状、颜色、光强度
等特征，结合算法分析，以判断图像中物体的真假。
2、基于深度学习的方法
深度学习是一种基于人工智能的机器学习方法，它能够自动从原始数
据中提取特征，从而实现对图像的识别，以判断真伪。
深度学习主要使用
神经网络技术，搭建不同的模型，以达到对图像的识别和判断真假的目的。
3、基于模型的方法
模型是基于人工智能的机器学习方法，它能够通过大量的数据，构建
模型，以便对图像进行识别和判断真假。
如何鉴定图片真假
■都迎在这个万物皆可PS 的时代，一张图片的真假似乎越来越难判定。
例如网上突然传出来一张截图，要怎么才知道这是真的证据，还是PS 出来的谣言？如何快速鉴定一张图片有没有被PS 过，成为了一大难题。
要完美鉴别一张图片有没有被PS ，肉眼是很困难的，这里提供2个值得一试的方法，供大家参考。
方法一：通过Exif 等图片信息鉴别通常来说，图片生成时是会带有Exif 等图片信息的。
例如用手机拍摄的照片，Exif 就会携带有快门、光圈、手机型号等信息，而用PS 处理过的图片，也会带有PS 的软件信息。
因此，可以通过Exif 信息，来判别某张图片是否是未经篡改的原图。
最简单的方法，自然就是直接看文件头了。
例如一张图片是在PS 中修改过、然后保存的，那么用记事本开启这张图片，就可以在它的文件头中，找到PS 的字样。
能修改图片的软件不止PS ，如果是用其他软件来修改，还可以通过第三方软件来鉴别其Exif ，例如下面的这款。
JPEGsnoop 是一款绿色软件，下载后直接运行即可，它是英文的，不过其实用起来没什么门槛。
例如要鉴定一张图片是否被修改过，可以直接将图片拖移到它的界面中，JPEGsnoop 就会对图片的Exif 等信息进行分析。
JPEGsnoop 呈现的分析非常多，但只需要关注最下面的“ASSEMSSMENT ”一项，例如下图。
根据JPEGsnoop 给出的信息，这张图片是经过处理或者编辑的，也就是说它不是原图。
再看这张图，JPEGsnoop 判断它就是原图，没有经过任何PS ，可以确信为真了。
方法二：通过图片内容鉴别通过Exif 鉴别图片是否是原图，的确是行之有效的，但这种方法也有其局限，那就是它只能鉴定图片是否是原图，而不能鉴定图片内容是否保真。
例如用QQ 、微信发送的图片，会被压缩过，图片内容没有被修改，但通过Exif 鉴别，这仍属于处理过的图片，如此一来就显得意义不大了。
如果想要鉴别图片内容是否被修改，那么直接鉴别图片的内容是更靠谱的方法。
第二章焰熔法合成宝石及鉴定
第二章.焰熔法及焰熔法合成宝石的鉴定要点：1.焰熔法基本原理、合成装置与条件、过程及特点2.合成品种3.焰熔法合成宝石的鉴定一、焰熔法合成方法最早是1885年由弗雷米(E. Fremy )、弗尔(E. Feil )和乌泽(Wyse) 一起，利用氢氧火焰熔化天然的红宝石粉末与重铬酸钾而制成了当时轰动一时的“日内瓦红宝石”。
后来于1902年弗雷米的助手法国的化学家维尔纳叶( Verneuil )改进并发展这一技术使之能进行商业化生产。
因此，这种方法又被称为维尔纳叶法。
1.基本原理焰熔法是从熔体中生长单晶体的方法。
其原料的粉末在通过高温的氢氧火焰后熔化，熔滴在下落过程中冷却并在籽晶上固结逐渐生长形成晶体。
2.合成装置与条件、过程维尔纳叶炉（图2-1 ）中图2-1 维尔纳叶法合成装置（点击可进入多媒体演示）焰熔法合成装置由供料系统、燃烧系统和生长系统组成，合成过程是在 进行的。
A.供料系统原料：成分因合成品的不同而变化。
原料的粉末经过充分拌匀，放入料筒。
料筒（筛状底）：圆筒，用来装原料，底部有筛孔；料筒中部贯通有一根震动装置使粉末少量、等量、周期性地自动释放。
震荡器：使料筒不断抖动，以便原料的粉末能从筛孔中释放岀来。
如果合成红宝石，则需要Al 203和Cr 2 O 3，三氧化二铝可由铝铵矶加热获得；致色剂为 62 O 3 1-3%，B. 燃烧系统：氧气管：从料筒一侧释放，与原料粉末一同下降；氢气管：在火焰上方喷嘴处与氧气混合燃烧。
通过控制管内流量来控制氢氧比例， Q : H 2===1 : 3;氢氧燃烧温度为 2500°C, AI2Q 粉末的熔点为2050°C;冷却套：吹管至喷嘴处有一冷却水套，使氢气和氧气处于正常供气状态，保证火焰以上的氧管不被熔化C.生长系统落下的粉末经过氢氧火焰熔融，并落在旋转平台上的籽晶棒上，逐渐长成一个晶棒（梨晶）。
水套下为一耐火砖围砌的保温炉，保持燃烧温度及晶体生长温度，近上部有一个观察孔，可了解晶体生长情况。
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目录第一章摘要 (2)第二章应用知识 (2)1）普通照片与合成照片的区别 (2)2）彩色图像的读取及灰度化 (2)3）梯度的基本概念 (3)4）彩色图像三基色简介 (3)5) 三基色的提取 (3)6）阈值分割的基本概念 (3)第三章设计思想 (4)第四章matlab 源程序 (13)第五章学习心得 (19)第一章摘要数字图像处理又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转化为数字信号并利用计算机进行处理的过程。
随着科技发展合成照片越来越容易，如何利用图像处理的知识去鉴别照片的真假是当前面临的问题之一。
图像边缘是图像最基本的一种特征，边缘在图像的分析中起着重要的作用。
边缘作为图像的一种基本特征，在图像识别、图像分割、图像增强以及图像压缩等的领域中有较为广泛的应用，其目的就是精确定位边缘，同时更好地抑制噪声。
学习照片合成的一般鉴别方法，学习图像处理相关知识，分析合成照片的图像特点，实现合成照片的鉴别，显得尤为重要。
而边缘检测方法是检测照片是否是合成的重要方法，利用边缘的梯度计算是必要的手段之一，本文所利用的方法是在查找大量资料和文献，并在老师的指导下，主要针对图像的梯度进行操作，比较几种不同处理方法的优劣。
第二章应用知识1)普通照片和合成照片的区别①在灰度矩阵中，普通照片的灰度是连续变化的，几乎所有的点之间存在梯度变化（除部分纯色图片外），但是梯度变化不大，比较平滑。
②在灰度矩阵中，合成照片在合成处与普通照片有明显的不同，因为合成照片在合成出的变化很大，比较尖锐，边缘方向的像素变化剧烈。
2)彩色图像的读取及灰度化使用matlap 处理图像时得到的是RGB 三维矩阵，在以后的处理中用到的却是灰度图像或者是二值图像，因此必须对图像进行灰度处理处理的程序I=imread('1.tif');相应得到灰度图像维下图3）梯度的基本概念图像梯度可以把图像看成二维离散函数，图像梯度其实就是这个二维离散函数的求导：图像梯度: G(x,y) = dx i + dy j; dx(i,j) = I(i+1,j) - I(i,j); dy(i,j) = I(i,j+1) - I(i,j); 其中，I 是图像像素的值(如：RGB 值)，(i,j)为像素的坐标。
图像梯度一般也可以用中值差分：dx(i,j) = [I(i+1,j) + I(i-1,j)]/2; dy(i,j) = [I(i,j+1) +I(i,j-1)]/2; 图像边缘一般都是通过对图像进行梯度运算来实现的。
4)彩色图像三基色的简介位图图像一般分为单色图像、灰度图像和彩色图像。
单色图像只有黑色和白色两种颜色, 整个图像由单纯的黑色点和白色点组成。
彩色图像的像素点是由R ( 红色) 、G ( 绿色) 、B( 兰色) 三元色混合而成的, 不同含量的R 、G 、B 组成不同的颜色, 每一个记录单个像素的位数据单元可表示任意一种颜色。
5）三基色的提取三基色可能包含图像的不同信息，这就需要我们把三种不同的基色提取出来分别作相应的处理。
从而得到理想的结果。
I=imread('1.tif');I1=I(:,:,1);I2=I(:,:,2);I3=I(:,:,3);分别为图像的R、G、B 三个基色。
6）阈值分割的基本概念图像阈值化分割是一种最常用，同时也是最简单的图像分割方法，它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图像[1]。
它不仅可以极大的压缩数据量，而且也大大简化了分析和处理步骤，因此在很多情况下，是进行图像分析、特征提取与模式识别之前的必要的图像预处理过程。
图像阈值化的目的是要按照灰度级，对像素集合进行一个划分，得到的每个子集形成一个与现实景物相对应的区域，各个区域内部具有一致的属性，而相邻区域布局有这种一致属性。
这样的划分可以通过从灰度级出发选取一个或多个阈值来实现。
阈值分割法是一种基于区域的图像分割技术，其基本原理是：通过设定不同的特征阈值，把图像像素点分为若干类．常用的特征包括：直接来自原始图像的灰度或彩色特征；由原始灰度或彩色值变换得到的特征．设原始图像为bb3(i，j)，按照一定的准则在bb3(i，j 中找到特征值T，将图像分割为两个部分，for i=1:mfor j=1:nif(bb3(i,j)>9)F2(i,j)=0;ElseF2(i,j)=255;endendend分割后的图像为白色和黑色。
第三章设计思想先从单元色数字矩阵的j 列取i:i+5,并取其中的最大值和最小值作差处理得F1 （i,j），利用其中的最小值减去它前面的像素值得F2（i,j），然后利用F2(i,j)/F1(i,j)得到F3(i,j), 观察像素点的分布大小及范围，设定阈值，使之转化为较为明显的图像。
利用相同的方法去处理其它列和其它基色，最后观察图像的效果并比较，最终得出结论。
处理过程中的图片：第四章matlab 源代码ClearClcclose allI0=imread('1.tif');k=5;p=1;I1=I0(:,:,1);[m,n]=size(I1);%F1=zeros(m,n);b=zeros(m-k,n);c=zeros(m-k,n);b1=zeros(m-k,n);b2=zeros(m-k-1,n);b3=zeros(m-1-k,n);for j=1:nfor i=2:m-kb(i,j)=max(I1(i:i+k,j));c(i,j)=min(I1(i:i+k,j));b1(i,j)=abs(b(i,j)-c(i,j))+p;b2(i,j)=abs(c(i,j)-c(i-1,j));b3(i,j)=b2(i,j)/b1(i,j);endendfigure,imshow(b3);title('红色每列行差除法图形'); [m,n]=size(b3);for i=1:mfor j=1:nif(b3(i,j)>7)F1(i,j)=0;ElseF1(i,j)=255;endendendfigure,imshow(F1,[]); title('红色每列行差除法变换后图形'); %F2=zeros(m,n);bb=zeros(m,n-k);cc=zeros(m,n-k);bb1=zeros(m,n-k);bb2=zeros(m,n-k-1);bb3=zeros(m,n-1-k);for i=1:mfor j=2:n-kbb(i,j)=max(I1(i,j:j+k));cc(i,j)=min(I1(i,j:j+k));bb1(i,j)=abs(bb(i,j)-cc(i,j))+p;bb2(i,j)=abs(cc(i,j)-cc(i,j-1));bb3(i,j)=bb2(i,j)/bb1(i,j);endendfigure,imshow(bb3);title('红色每行列差除法图形'); [m,n]=size(bb3);for i=1:mfor j=1:nif(bb3(i,j)>9)F2(i,j)=0;elseF2(i,j)=255;endendendfigure,imshow(F2,[]);title('红色每行列差除法变换后图形'); RZ=zeros(m,n);for i=1:mfor j=1:nRZ(i,j)=F1(i,j)+F2(i,j);endend;figure,imshow(RZ,[ ]);title('红色变换后行列综合');I2=I0(:,:,2);[m,n]=size(I2);%F3=zeros(m,n);d=zeros(m-k,n);e=zeros(m-k,n);d1=zeros(m-k,n);d2=zeros(m-k-1,n);d3=zeros(m-1-k,n);for j=1:nfor i=2:m-kd(i,j)=max(I2(i:i+k,j));e(i,j)=min(I2(i:i+k,j));d1(i,j)=abs(d(i,j)-e(i,j))+p;d2(i,j)=abs(e(i,j)-e(i-1,j));d3(i,j)=d2(i,j)/d1(i,j);endendfigure,imshow(d3);title('绿色每列行差除法图形'); [m,n]=size(d3);for i=1:mfor j=1:nif(d3(i,j)>7)F3(i,j)=0;elseF3(i,j)=255;endendendfigure,imshow(F3,[]);title('绿色每列行差除法变换后图形'); %F4=zeros(m,n);dd=zeros(m,n-k);ee=zeros(m,n-k);dd1=zeros(m,n-k);dd2=zeros(m,n-k-1);dd3=zeros(m,n-1-k);for i=1:mfor j=2:n-kdd(i,j)=max(I2(i,j:j+k));ee(i,j)=min(I2(i,j:j+k));dd1(i,j)=abs(dd(i,j)-ee(i,j))+p;dd2(i,j)=abs(ee(i,j)-ee(i,j-1));dd3(i,j)=dd2(i,j)/dd1(i,j);endendfigure,imshow(dd3);title('绿色每行列差除法图形'); [m,n]=size(dd3);for i=1:mfor j=1:nif(dd3(i,j)>9)F4(i,j)=0;elseF4(i,j)=255;endendendfigure,imshow(F4,[]);title('绿色每行列差除法变换后图形'); GZ=zeros(m,n);for i=1:mfor j=1:nGZ(i,j)=F3(i,j)+F4(i,j);endend;figure,imshow(GZ,[ ]);title('绿色变换后行列综合'); I3=I0(:,:,3);[m,n]=size(I3);%F5=zeros(m,n);f=zeros(m-k,n);g=zeros(m-k,n);f1=zeros(m-k,n);f2=zeros(m-k-1,n);f3=zeros(m-1-k,n);for j=1:nfor i=2:m-kf(i,j)=max(I3(i:i+k,j));g(i,j)=min(I3(i:i+k,j));f1(i,j)=abs(f(i,j)-g(i,j))+p;f2(i,j)=abs(g(i,j)-g(i-1,j));f3(i,j)=f2(i,j)/f1(i,j);endendfigure,imshow(f3);title('蓝色每列行差除法图形'); [m,n]=size(f3);for i=1:mfor j=1:nif(f3(i,j)>7)F5(i,j)=0;elseF5(i,j)=255;EndEndEndfigure,imshow(F5,[]);title('蓝色每列行差除法变换后图形'); %F6=zeros(m,n);ff=zeros(m,n-k);gg=zeros(m,n-k);ff1=zeros(m,n-k);ff2=zeros(m,n-k-1);ff3=zeros(m,n-1-k);for i=1:mfor j=2:n-kff(i,j)=max(I3(i,j:j+k));gg(i,j)=min(I1(i,j:j+k));ff1(i,j)=abs(ff(i,j)-gg(i,j))+p;ff2(i,j)=abs(gg(i,j)-gg(i,j-1));ff3(i,j)=ff2(i,j)/ff1(i,j);endendfigure,imshow(ff3);title('蓝色每行列差除法图形');[m,n]=size(ff3);for i=1:mfor j=1:nif(ff3(i,j)>9)F6(i,j)=0;elseF6(i,j)=255;endendEndfigure,imshow(F6,[]);title('蓝色每行列差除法变换后图形'); BZ=zeros(m,n);for i=1:mfor j=1:nBZ(i,j)=F5(i,j)+F6(i,j);Endend;figure,imshow(BZ,[ ]);title('蓝色变换后行列综合');H=zeros(m,n);for i=1:mfor j=1:nH(i,j)=F1(i,j)+F3(i,j)+F5(i,j);endend;figure,imshow(H,[ ]); title('三色每列行差综合');L=zeros(m,n);for i=1:mfor j=1:nL(i,j)=F2(i,j)+F4(i,j)+F6(i,j);endend;figure,imshow(L,[ ]); title('三色每行列差综合');S=zeros(m,n);for i=1:mfor j=1:nS(i,j)=RZ(i,j)+GZ(i,j)+BZ(i,j);endend;figure,imshow(S,[ ]);title('三色行列综合');第五章学习心得通过处理图像可以从多个角度辨别原图片的真伪，拼接边缘的痕迹很明显，不难看出原图片是合成的。