El artículo «Exposing digital forgeries through chromatic aberration» de Micah K. Johnson y Hany Farid (2006) explora la técnica de detección de falsificaciones digitales a través de la aberración cromática. La aberración cromática es un defecto óptico que causa que las diferentes longitudes de onda de la luz no converjan en el mismo punto después de atravesar una lente, resultando en variaciones de color y desenfoque en las imágenes. Este fenómeno puede ocurrir de dos formas: longitudinal y lateral. La aberración longitudinal se manifiesta como diferencias en los planos focales de las distintas longitudes de onda; mientras que la lateral provoca un desplazamiento espacial en las ubicaciones donde las distintas longitudes de onda de la luz alcanzan el sensor.
El enfoque principal del artículo es la aberración cromática lateral, que se modela como una expansión o contracción diferencial de los canales de color de una imagen. Los autores desarrollan una técnica computacional para estimar automáticamente esta aberración lateral y utilizan esta estimación para detectar manipulaciones en imágenes digitales. La premisa es que, cuando se altera una imagen, las aberraciones ópticas presentes en la imagen original tienden a no ser consistentes en toda la imagen alterada, lo cual puede ser un indicador de manipulación.
La técnica propuesta utiliza un modelo de baja complejidad que describe cómo las diferentes longitudes de onda de luz (o canales de color en una imagen digital) se desplazan espacialmente debido a la aberración cromática lateral. Para estimar los parámetros de este modelo, se emplea una métrica basada en la información mutua entre los canales de color. Los parámetros del modelo se ajustan iterativamente para maximizar la información mutua, asegurando así la alineación más precisa posible entre los canales de color corregidos y los originales.
Una vez obtenida una estimación global de la aberración cromática para una imagen completa, la imagen se divide en bloques más pequeños y se estima la aberración en cada uno de estos bloques. Los bloques cuya aberración difiera significativamente de la estimación global son marcados como sospechosos de haber sido manipulados. Los autores prueban la eficacia de esta técnica en un conjunto de imágenes sintéticas generadas con aberraciones cromáticas simuladas y en imágenes reales obtenidas con cámaras calibradas. En ambos casos, la técnica demuestra una alta precisión para detectar inconsistencias y, por ende, posibles manipulaciones.
El artículo menciona también la influencia de la compresión JPEG en la estimación de la aberración cromática, concluyendo que, aunque la compresión afecta ligeramente la precisión, la técnica todavía puede estimar razonablemente bien la aberración lateral incluso en imágenes comprimidas. Además, los autores sugieren futuras líneas de trabajo, incluyendo la incorporación de la aberración cromática longitudinal y otras distorsiones ópticas en el modelo para mejorar su sensibilidad y precisión.
Esta investigación se enmarca dentro del campo de la forensia digital, proporcionando una herramienta más en el creciente arsenal disponible para detectar manipulaciones en imágenes digitales. El trabajo no solo tiene implicaciones prácticas para la identificación de falsificaciones, sino que también podría contribuir al desarrollo de técnicas de balística digital, es decir, la identificación de la cámara con la que se tomó una imagen específica basado en sus características de aberración óptica únicas.
