发明专利已授权

基于CNN多尺度特征提取和分层融合的图像篡改检测方法

Name: 基于CNN多尺度特征提取和分层融合的图像篡改检测方法
Brand: 南京信息工程大学
SKU: 202211070402X
Availability: InStock

📄 申请号：CN202211070402.X 📄 发布日：2026/08/10

著录项目信息

申请日

2022-09-02

公开号

CN115294096B

公开日

2026-03-10

申请人

南京信息工程大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T7_00

IPC 分类号

G06T7_00 , G06V10_40 , G06V10_80 , G06V10_82 , G06N3_0464 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

数字图像取证, 信息安全, 司法鉴定, 媒体内容审核, 社交网络内容安全

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摘要

本发明公开了一种基于CNN多尺度特征提取和分层融合的图像篡改检测方法，包括以下步骤：将待测的图像输入到噪声预处理模块进行噪声特征的分析，经过SRM和约束卷积层的处理后输出得到特征映射，将得到的特征映射与原始输入图像结合后输入到基本块来获得一个统一的特征表示，将统一特征表示输入到多尺度特征提取模块进行特征提取，多尺度特征提取模块的解码器对特征进行像素细化得到掩码4，对多尺度特征提取模块的解码器中注意力模块得到的特征映射进行上采样分层特征输出，得到掩码1，掩码2，掩码3，将分层特征融合得到的掩码1，掩码2，掩码3与多尺度特征提取模块中解码器得到的掩码4进行融合，得到最终图像篡改区域预测图。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN115294096B

购买这项专利需要经过哪些流程？

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该专利的转让价格是多少？

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权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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当前第 / 件

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