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@@ -102,39 +102,28 @@ def realizar_ela(imagen):
         img_np = np.array(imagen.convert("RGB"))
         img_cv = cv2.cvtColor(img_np, cv2.COLOR_RGB2BGR)
 
-        quality = 95
-        noise_level = 3
-        error_scale = 57
-        brightness_pct = 100
-        equalize_histogram = False
-
+        # Fuerza la compresión para detectar artefactos
+        quality = 75  
         temp_path = "/tmp/temp_image.jpg"
         cv2.imwrite(temp_path, img_cv, [cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY, quality])
         img_comprimida = cv2.imread(temp_path)
         if img_comprimida is None:
             raise ValueError("No se pudo leer la imagen comprimida.")
 
+        # Calcula diferencias
         diferencia = cv2.absdiff(img_cv.astype(np.float32), img_comprimida.astype(np.float32))
-        scaled_diff = diferencia * (noise_level / 10.0) * (error_scale / 100.0) * 20.0
-        scaled_diff = np.clip(scaled_diff, 0, 255).astype(np.uint8)
+        scaled_diff = np.clip(diferencia * 15, 0, 255).astype(np.uint8)  # Escalado fuerte
 
+        # Convertir a escala de grises y aplicar umbral más bajo
         gray_diff = cv2.cvtColor(scaled_diff, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
-        _, mask = cv2.threshold(gray_diff, 20, 255, cv2.THRESH_BINARY)
-        mask = mask.astype(np.uint8)
-
-        if equalize_histogram:
-            gray = cv2.cvtColor(scaled_diff, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
-            gray_eq = cv2.equalizeHist(gray)
-            scaled_diff = cv2.cvtColor(gray_eq, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
+        _, mask = cv2.threshold(gray_diff, 5, 255, cv2.THRESH_BINARY)
 
-        brightness_factor = min(1.1, brightness_pct / 100.0)
-        scaled_diff = cv2.convertScaleAbs(scaled_diff, alpha=brightness_factor, beta=0)
+        # Resalta con color donde hay diferencias
+        ela_color = cv2.applyColorMap(gray_diff, cv2.COLORMAP_TURBO)
 
-        ela_color = scaled_diff.copy()
+        # Combinar con la original en escala de grises
         img_gray = cv2.cvtColor(img_cv, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
         img_gray = cv2.cvtColor(img_gray, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
-        img_gray = cv2.convertScaleAbs(img_gray, alpha=0.5, beta=0)
-
         result = np.where(mask[..., None] > 0, ela_color, img_gray)
 
         os.remove(temp_path)