Https www pulseadventure com ảnh jpeg snoop html

• Đánh giá mức độ nghiêm trọng của CVSS • Thông tin sửa lỗi • Phiên bản phần mềm dễ bị tổn thương • Ánh xạ SCAP • Thông tin CPE

Mô tả ImpulseAdventure JPEGsnoop phiên bản 1. 7. 5 dễ bị chia cho 0 trong xử lý giải mã JFIF dẫn đến từ chối dịch vụ. Tài liệu tham khảo. Tài liệu tham khảo được cung cấp để thuận tiện cho người đọc nhằm giúp phân biệt giữa các lỗ hổng. Danh sách này không có ý định hoàn thành. Chỉ định Công ty CNA MITER Corporation Ngày tạo Bản ghi 20180125 Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm. Ngày tạo bản ghi có thể phản ánh thời điểm ID CVE được phân bổ hoặc dành riêng và không nhất thiết cho biết thời điểm lỗ hổng này được phát hiện, chia sẻ với nhà cung cấp bị ảnh hưởng, tiết lộ công khai hoặc cập nhật trong CVE. Giai đoạn [Cũ] Được chỉ định [20180125] Bình chọn [Cũ] Nhận xét [Cũ] Được đề xuất [Cũ] Không áp dụng Đây là một bản ghi trong Danh sách CVE, cung cấp các số nhận dạng phổ biến cho các lỗ hổng an ninh mạng đã biết công khai. Để biết thêm thông tin. Biểu mẫu web yêu cầu CVE [chọn "Khác" từ danh sách thả xuống] Điều cực kỳ quan trọng là người đọc hiểu rằng chất lượng nén thực sự không thể được biểu thị bằng một giá trị duy nhất. Chất lượng nén JPEG thực sự được xác định bởi một cặp bảng lượng tử hóa [mỗi bảng có một mảng gồm 64 giá trị]. Cố gắng so sánh giữa một cặp ma trận hoàn toàn không đơn giản [hoặc luôn luôn có thể]

Các bức ảnh kỹ thuật số chứa đầy thông tin mà chúng ta thường không nhìn thấy và JPEGsnoop có thể trích xuất thông tin này cho chúng ta

Phần lớn thông tin này không thú vị, nhưng JPEGsnoop sử dụng nó để xem liệu một bức ảnh có bị thay đổi hay không. Bạn muốn biết nếu một hình ảnh đã được chỉnh sửa? . Bạn muốn biết chương trình nào đã được sử dụng để chỉnh sửa ảnh? . Tất cả những gì bạn phải làm là nhấp vào nút mở tệp, chọn ảnh và ngay sau đó bạn sẽ có một phân tích rất dài

Cuộn xuống dưới cùng để đọc bài đánh giá, sẽ được xếp loại từ Hạng 1 [chắc chắn đã được xử lý/chỉnh sửa] đến Hạng 4 [không chắc là đã chỉnh sửa hay là bản gốc]. Rõ ràng rất khó để chắc chắn liệu một bức ảnh có phải là "gốc" hay không, nhưng rất dễ xác định xem nó có bị can thiệp hay không

Tất nhiên, hầu hết các bức ảnh kỹ thuật số đã được nén ở một mức độ nào đó và việc chỉnh sửa trong Photoshop ít nhiều đã trở thành một tiêu chuẩn, nhưng nó vẫn rất thú vị khi xem. Các báo cáo hình ảnh quá kỹ thuật và không được trình bày theo cách thân thiện với người dùng, nhưng kết luận đủ rõ ràng

JPEGsnoop là một công cụ phân tích mạnh mẽ và nếu bạn quan tâm đến nguồn gốc của một bức ảnh kỹ thuật số, nó sẽ cung cấp cho bạn rất nhiều thông tin

Một thẻ đã tồn tại với tên chi nhánh được cung cấp. Nhiều lệnh Git chấp nhận cả tên thẻ và tên nhánh, vì vậy việc tạo nhánh này có thể gây ra hành vi không mong muốn. Bạn có chắc chắn muốn tạo nhánh này không?

JPEGsnoop là công cụ phân tích và giải mã hình ảnh JPEG chi tiết. Nó báo cáo tất cả siêu dữ liệu hình ảnh và thậm chí có thể giúp xác định xem một hình ảnh đã được chỉnh sửa hay chưa

Kho lưu trữ chính thức cho JPEGsnoop. JPEGsnoop @ GitHub

Tài liệu & Tải xuống

• Thêm chi tiết và hỗ trợ có sẵn. JPEGsnoop - ImpulseAdventure. com
• Windows nhị phân có thể được tải về tại. Bản phát hành mới nhất của JPEGsnoop

Đặc trưng

• Giải mã hình ảnh JPEG, AVI [MJPG], PSD
• Phân tích MCU với giải mã chi tiết
• Trích xuất hình ảnh JPEG nhúng
• Phát hiện hình ảnh đã chỉnh sửa thông qua phân tích chữ ký nén
• Báo cáo tất cả siêu dữ liệu hình ảnh [EXIF]
• Xử lý tệp hàng loạt
• Phát hiện chữ ký nén
• Khôi phục dữ liệu hình ảnh JPEG bị hỏng
• Không cần cài đặt

Hệ thống mục tiêu

• Cửa sổ [MFC]
• Biên dịch dưới Visual Studio [Visual C++]

Giấy phép

• JPEGsnoop miễn phí cho mục đích sử dụng cá nhân và thương mại theo Giấy phép Công cộng GNU phiên bản 2. 0 [GPLv2]

Xây dựng

• xây dựng dự án
  yêu cầu. ms visual studio[C++] 2012
  nội dung đơn giản
• nmake
  req. ms visual studio[C++] 2005
  http. // hình ảnh hack. com/i/pmym0PEnj

如果对ycbcr采样不太了解的同学，warp gate：https. //Blog. csdn. net/xueyushenzhou/bài viết/chi tiết/40817949

简单的说，4. 2. 0就是第一行为y. cb=4. 2，没有cr分量,那么第二行就是y. cr=4. 2，没有cb分量。以后每一行一直这样循环。

%ycbcr4:2:0采样压缩 + 量化表ycbc量化压缩
 
clear all;
f=imread['lena.tif'];
img_ycbcr=rgb2ycbcr[f]
[row,col,~]=size[img_ycbcr];
 
%对Y,Cb,Cr分量进行4:2:0采样
Y[:,:,1]=img_ycbcr[:,:,1];  %Y分量
for i=1:2:row-1
    for j=1:2:col-1 
        Cb[[i+1]/2,[j+1]/2]=double[img_ycbcr[i,j,2]]; 
    end
end
 
for i=2:2:row
    for j=1:2:col-1 
        Cr[i/2,[j+1]/2]=double[img_ycbcr[i,j,3]]; 
    end
end
Y_Table=[ 16  11  10  16  24  40  51  61 ; ...
	    12  12  14  19  26  58  60  55 ; ...
	    14  13  16  24  40  57  69  56 ; ...
	    14  17  22  29  51  87  80  62 ; ...
	    18  22  37  56  68 109 103  77 ; ...
	    24  35  55  64  81 104 113  92 ; ...
	    49  64  78  87 103 121 120 101 ; ...
	    72  92  95  98 112 100 103  99 ];%亮度量化表
 
CbCr_Table=[17  18  24  47  99  99  99  99 ; ...
	    18  21  26  66  99  99  99  99 ; ...
	    24  26  56  99  99  99  99  99 ; ...
	    47  66  99  99  99  99  99  99 ; ...
	    99  99  99  99  99  99  99  99 ; ...
	    99  99  99  99  99  99  99  99 ; ...
	    99  99  99  99  99  99  99  99 ; ...
	    99  99  99  99  99  99  99  99 ];%色差量化表
 
 
%对三个通道分别DCT和量化
Y_dct_q=Dct_Quantize[Y,Y_Table];
Cb_dct_q=Dct_Quantize[Cb,CbCr_Table];
Cr_dct_q=Dct_Quantize[Cr,CbCr_Table];
 
%对三个通道分别反量化和反DCT
Y_in_q_dct=Inverse_Quantize_Dct[Y_dct_q,Y_Table];
Cb_in_q_dct=Inverse_Quantize_Dct[Cb_dct_q,CbCr_Table];
Cr_in_q_dct=Inverse_Quantize_Dct[Cr_dct_q,CbCr_Table];
 
%恢复出YCBCR图像
YCbCr_in[:,:,1]=Y_in_q_dct;
for i=1:row/2
    for j=1:col/2
        YCbCr_in[2*i-1,2*j-1,2]=Cb_in_q_dct[i,j];
        YCbCr_in[2*i,2*j-1,2]=Cb_in_q_dct[i,j];
        YCbCr_in[2*i-1,2*j,2]=Cb_in_q_dct[i,j];
        YCbCr_in[2*i,2*j,2]=Cb_in_q_dct[i,j];
        YCbCr_in[2*i-1,2*j-1,3]=Cr_in_q_dct[i,j];
        YCbCr_in[2*i,2*j-1,3]=Cr_in_q_dct[i,j];
        YCbCr_in[2*i-1,2*j,3]=Cr_in_q_dct[i,j];
        YCbCr_in[2*i,2*j,3]=Cr_in_q_dct[i,j]; 
    end
end
image=ycbcr2rgb[YCbCr_in];
MAX=255;
MES=sum[sum[[f-image].^2]]/[row*col];     %均方差
PSNR=20*log10[MAX/sqrt[MES]];             %峰值信噪比
subplot[121],imshow[f];title['原图'];
subplot[122],imshow[image];title[{'重构后图片';'rgb三通道PSNR为';num2str[PSNR]}];
 
 

%ycbcr4:4:4采样 + 量化表ycbc量化压缩

clear all;
f=imread['lena.tif'];
img_ycbcr=rgb2ycbcr[f]
[row,col,~]=size[img_ycbcr]; 


Y=img_ycbcr[:,:,1];               %Y分量
Cb=img_ycbcr[:,:,2];
Cr=img_ycbcr[:,:,3];
Y_Table=[16  11  10  16  24  40  51  61;
    12  12  14  19  26  58  60  55;
    14  13  16  24  40  57  69  56;
    14  17  22  29  51  87  80  62;
    18  22  37  56  68 109 103  77;
    24  35  55  64  81 104 113  92;
    49  64  78  87 103 121 120 101;
    72  92  95  98 112 100 103  99];%亮度量化表

CbCr_Table=[17, 18, 24, 47, 99, 99, 99, 99;
    18, 21, 26, 66, 99, 99, 99, 99;
    24, 26, 56, 99, 99, 99, 99, 99;
    47, 66, 99 ,99, 99, 99, 99, 99;
    99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99;
    99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99;
    99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99;
    99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99];%色差量化表

%对三个通道分别DCT和量化
Y_dct_q=Dct_Quantize[Y,Y_Table];
Cb_dct_q=Dct_Quantize[Cb,CbCr_Table];
Cr_dct_q=Dct_Quantize[Cr,CbCr_Table]; 

%对三个通道分别反量化和反DCT
Y_in_q_dct=Inverse_Quantize_Dct[Y_dct_q,Y_Table];
Cb_in_q_dct=Inverse_Quantize_Dct[Cb_dct_q,CbCr_Table];
Cr_in_q_dct=Inverse_Quantize_Dct[Cr_dct_q,CbCr_Table];

%恢复出YCBCR图像
YCbCr_in[:,:,1]=Y_in_q_dct;
YCbCr_in[:,:,2]=Cb_in_q_dct;
YCbCr_in[:,:,3]=Cr_in_q_dct;

I=ycbcr2rgb[YCbCr_in];
MAX=255;
MES=sum[sum[[I-f].^2]]/[row*col];     %均方差
PSNR=20*log10[MAX/sqrt[MES]];             %峰值信噪比
subplot[121],imshow[f];title['原图'];
subplot[122],imshow[I];title[{'重构后图片';'rgb三通道PSNR为';num2str[PSNR]}];
 

DCT和IDCT函数

function [Matrix]=Dct_Quantize[I,Qua_Table]

I=double[I]-128;   %层次移动128个灰度级
I=blkproc[I,[8 8],'dct2[x]'];      %x就是每一个分成的8*8大小的块
Qua_Matrix=Qua_Table;              %量化矩阵
I=blkproc[I,[8 8],'fix[x./P1]',Qua_Matrix];  %量化，四舍五入
Matrix=I;          %得到量化后的矩阵


function [ Matrix ] = Inverse_Quantize_Dct[I,Qua_Table]
Qua_Matrix=Qua_Table;     %反量化矩阵
I=blkproc[I,[8 8],'x.*P1',Qua_Matrix];%反量化，四舍五入
I=blkproc[I,[8 8],'idct2[x]'];  
I=uint8[I+128];
I[I>255]=255;
I[I