Современный уровень развития информационных технологий привел к небывалой доныне легкости осуществления неавторизованных изменений цифровых контентов. В настоящий момент чрезвычайно актуальным является вопрос эффективной экспертизы подлинности цифровых изображений, видео, аудио, разработки методов выявления и локализации нарушений их целостности при использовании этих контентов в целях, отличных от развлекательных. Наиболее часто используемым при фальсификациях цифровых изображений программным инструментом является клонирование. Этот инструмент реализован во всех современных графических редакторах. Настоящая работа посвящена усовершенствованию метода выявления в цифровых изображениях результатов клонирования. Метод нацелен на обнаружение областей клона и прообраза в условиях дополнительных возмущающих воздействий на изображения после проведения операции клонирования для «маскировки» ее результатов, усложняющей процесс поиска. Усовершенствование проводится с целью снижения количества «ложных тревог», когда области клона/прообраза обнаруживаются в оригинальных изображениях либо локализация выявленных областей не соответствует реальным клону и прообразу. Предложенное усовершенствование, основанное на попиксельном анализе блоков изображения различного размера, наименее отличающихся друг от друга, дало возможность обеспечить эффективную работу метода независимо от специфики анализируемого цифрового изображения.

Nivelul actual de dezvoltare a tehnologiilor informaţionale a condus cu uşurinţa fără de precedent la realizarea modificării neautorizate a conţinutului digital. În momentul de faţă, problema foarte importantă constă în examinarea efectivă a autenticităţii imaginilor digitale, video, audio, în elaborarea metodelor de proiectare pentru detectarea şi localizarea încălcărilor integrităţii lor, atunci când aceste conţinuturi sunt utilizate în alte scopuri decât divertisment. Cel mai frecvent utilizat software în frauda de imagini digitale este clonarea. Acest program este implementat în toate softurile editoarele grafice moderne. Această lucrare este dedicată îmbunatăţirii metodei de detectare în imaginile digitale a rezultatelor de clonare. Metoda are ca scop detectarea zonelor din clona şi a imaginei inverse, în prezenţa acţiunilor perturbaţiilor suplimentare asupra imaginii după operaţie de clonare pentru "mascarea" rezultatelor, ceea ce complică procesul de căutare. Îmbunătăţirea se realizează cu scopul micşorării numărului „alarmerlor false”, când regiunile de imagine/prototip se descoperă în imagini originale sau la localizarea zonelor identificate, care nu corespund clonei reale şi prototipului. Îmbunătăţirea propusă, pe baza analizei per-pixel a blocurilor diferite, cel puţin unele de altele, şi cu diferite dimensiuni, a făcut posibilă asigurarea detectării eficiente a rezultatelor de clonare, indiferent de specificul imaginilor digitale analizate.

The modern level of information technologies development has led to unheard ease embodiments hitherto unauthorized modifications of digital content. At the moment, very important question is the effective expert examination of authenticity of digital images, video, audio, development of the methods for identification and localization of violations of their integrity using these contents for purposes other than entertainment. Present paper deals with the improvement of the detection method of the cloning results in digital images - one of the most frequently used in the software tools falsification realized in all modern graphics editors. The method is intended for clone detection areas and pre-image in terms of additional disturbing influences in the image after the cloning operation for "masking" of the results, which complicates the search process. The improvement is aimed at reducing the number of "false alarms", when the area of the clone / preimage detected in the original image or the localization of the identified areas do not correspond to the real clone and pre-image. The proposed improvement, based on analysis of different sizes per-pixel image blocks with the least difference from each other, has made it possible efficient functioning of the method, regardless of the specificity of the analyzed digital image.