Vamos a realizar un estudio de una fotografía publicada en una web con E.L.A. para demostrar la utilizad de esta técnica.

 

Según el sitio web, esta imagen fue capturada con una Canon EOS 50D.

Información de la Cámara

Modelo Canon EOS 50D
Fabricante Canon
Velocidad de obturador 1/250
Apertura f 8.0
Sensibilidad ISO 100
Distancia focal de la lente 46 mm

No hay mención alguna de que esta imagen fuese retocada. Pero exactamente ¿qué se hizo? Para responder a esta pregunta, vamos a aplicar E.L.A. (Error Level Analysis)

E.L.A.

E.L.A. muestra la cantidad de diferencia que se produce cuando un JPEG se vuelve a guardar. Más blanco significa más cambio, y negro indica que no ha habido ningún cambio.

En una imagen original, debería haber un montón de blancos, como el ruido, sobre toda la imagen. Como la imagen ha sido repetidamente guardada  las altas frecuencias y los finos detalles se han ido eliminando . Con cada guardado, más frecuencias/detalles se pierden, hasta que la imagen no puede ponerse “peor” (devolviendo una imagen  negra en E.L.A.).

En esta imagen, el fondo es completamente negro, pero la persona no. Eso significa que el fondo está en un nivel de calidad diferente en comparación con el resto de la imagen; lo que nos lleva a pensar que el fondo fue modificado digitalmente. En este caso, se mejora con el fin de ver el blanco más brillante.

Observando el color Rojo

Con E.L.A., todos los bordes deben estar aproximadamente al mismo nivel de error. Superficies similares deben tener todos los mismos niveles de error. Similar coloración  deben tener niveles similares de error, patrones similares, etc. Pero aquí no es el caso. Por ejemplo, su sombrero rojo tiene una intensidad diferente en comparación con la parte de atrás de su vestido, y ella tiene una tira roja, que es mucho más brillante que cualquier otra. Incluso lo rojo que cuelga desde el sombrero es mucho más brillante que el sombrero.

Con esta base, podemos decir que el color rojo del sombrero se iluminó, los colgantes y una correa fueron rectificados, y el color rojo original era probablemente más oscuro, como la tira roja en mitad de su espalda.

También podemos decir que sus pestañas fueron retocada. Por ejemplo, la parte inferior de las pestañas da un valor muy fuerte en E.L.A., más fuerte que los bordes de la nariz y los labios. Y las líneas de sus mejillas dan el mismo contraste que las pestañas inferiores, pero no tiene mucha variación en E.L.A.. Esto significa que sus pestañas fueron mejoradas, mientras que sus mejillas no. (No mucho).

Para añadir, mire las manchas brillantes en E.L.A. en medio de los ojos. Es resultado de un reflejo de luz, o estaban originalmente mirando en una dirección diferente los ojos? Sabemos que sus ojos fueron retocados porque podemos observar que la esclerótica (parte blanca de los ojos) no contiene venas rojas. (Todos los ojos tienen venas, y en esta resolución deben ser visibles.) Las venas fueron retiradas cuando los ojos fueron modificados.

Puede haber habido otros cambios en esta imagen, pero estas son las cosas que E.L.A. puede identificar fácilmente.

‘RAINBOWING’

El último elemento que podemos deducir de esta imagen proviene de las tenues manchas azules y rojas. Por ejemplo, su brazo izquierdo (esquina inferior izquierda de la foto) tiene un parche azul débil. Hay un parche rojo sobre su espalda cerca de su axila derecha (esquina inferior derecha). De hecho, su cara tiene muchas pequeñas manchas azules y sólo unos pequeños parches rojos.

Estos parches azul/rojo/purpura son lo que se llama ‘Rainbowing‘. Son un rastro que nos indica que un producto Adobe ha sido utilizado en esta foto, ya que programas como Photoshop añade estos parches sobre las superficies uniformes. Esto se confirma a partir de los meta-datos: La imagen se guardó por última vez con Adobe Photoshop ‘Save-for-Web’ (y no ‘Guardar Como’).

 

Ejemplo claro de Rainbowing:

 

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