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龙图腾网获悉天津大学申请的专利一种基于多阶属性节点的图像伪造分类方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115908889B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211147976.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于多阶属性节点的图像伪造分类方法是由杨嘉琛;衣皓睿;温家宝;肖帅设计研发完成，并于2022-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多阶属性节点的图像伪造分类方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多阶属性节点的图像伪造分类方法，从图像处理的综合角度出发，以不同的方式提取图像的边缘属性、纹理属性、灰度属性和颜色属性，同时考虑到图像处理前后信息量的变化以及属性本身的特点，对图像的边缘属性进行一阶熵处理，对纹理属性进行二阶熵处理以及对灰度和颜色属性进行局部熵处理。最后，将四个属性的熵表示为分级递进的图结构关系，并引入图卷积网络作为分类骨干网络，对所有经过操纵图像和未经操纵图像进行分类。

本发明授权一种基于多阶属性节点的图像伪造分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多阶属性节点的图像伪造分类方法，其特征在于： 第一步：进行图像属性分离 将图像分成四个属性，即边缘属性、纹理属性、灰度属性和颜色属性，采用不同的方法对上述四个属性进行分离； 1用高斯拉普拉斯算子LaplacianofaGaussian，LoG来分离图像的边缘属性，首先对图像应用高斯滤波器G×f，然后执行拉普拉斯算子运算△G×f，保留其一阶导数峰值的位置，并从中找到拉普拉斯过零点，最后进行插值并估计过零点的准确位置； 2用Tamura纹理特征中的粗糙度Coarseness、对比度Contrast和方向度Directionality来分离图像的纹理属性； 3用γ变换来增强暗部分的细节，并对图像操纵导致的过度曝光或曝光不足等现象执行灰度变化统计，从而分离出图像的灰度属性； 4将图像转换到YCbCr颜色空间以评估其质量变化，分离出图像的颜色属性； 通过上述四个属性的分离，图像被操纵的整体影响被分解为不同属性的影响，通过分析，得到每个属性下的操纵轨迹，进而对真假图像的信息变化做出综合判断； 第二步：对获得的图像属性进行信息熵计算 对边缘属性进行图像一阶熵计算，对纹理属性进行图像二阶熵计算，对灰度属性和颜色属性进行局部图像熵计算； 通过计算四个图像属性的多阶信息熵，可以获得表示不同属性的信息节点，并计算所有经过操纵图像和未经操纵图像的信息熵，形成不同属性的信息节点集合； 第三步：建立层次递进图结构 根据一阶熵、二阶熵和局部熵的特点，建立一种基于一阶熵的层次图结构信息关系，其中二阶熵作为轴，两个局部熵是分散点； 引入图卷积网络GCN作为信息节点主题分类任务的骨干网络，图卷积网络的层数设置为15层，最后将所有经过操纵图像和未经操纵图像根据图结构关系馈送到图卷积网络中用于训练分类。

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