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龙图腾网获悉合肥高维数据技术有限公司申请的专利基于噪声域特征的图像篡改检测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：CN117058122B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202311100121.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于噪声域特征的图像篡改检测方法是由田辉;刘其开;郭玉刚;张志翔设计研发完成，并于2023-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于噪声域特征的图像篡改检测方法在说明书摘要公布了：本发明特别涉及一种基于噪声域特征的图像篡改检测方法，包括如下步骤：构建图像篡改检测网络；调整SRM过滤层三个滤波器权重参数使得生成的噪声图像特征级损失最小；对图像篡改检测网络进行预训练和网络微调，预训练采用像素级的交叉熵损失函数，网络微调采用交叉熵损失和dice损失的混合损失函数；将待检测图像输入至训练好的图像篡改检测网络即可得到篡改区域。通过SRM过滤层可以从RGB图像中提取出噪声图像，调整滤波器的权重参数可以使得可以生成特征级损失最小的噪声图像；在通过两次模型训练，分别使用不同的损失函数，从而实现模型的预训练和网络微调，最终训练得到的模型对篡改区域的检测效果会非常好。

本发明授权基于噪声域特征的图像篡改检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于噪声域特征的图像篡改检测方法，其特征在于：包括如下步骤： 构建图像篡改检测网络，其中所述图像篡改检测网络包括： SRM过滤层，用于提取待检测的RGB图像中的噪声得到噪声图像； 第一编码器，用于对RGB图像进行特征提取； 第二编码器，用于对噪声图像进行特征提取； 解码器，第一编码器和第二编码器提取的特征经过融合后输入到解码器进行上采样，最后一层输出预测的概率分布特征图，经过one-hot编码得到篡改区域图； 编码器和解码器是基于Unet网络为基准构建的，且第一编码器和第二编码器每一层的通道数分别是Unet编码器通道数的一半； 调整SRM过滤层三个滤波器权重参数使得生成的噪声图像特征级损失最小，其中： 所述SRM过滤层包括3个5×5的滤波器F1、F2、F3，三个滤波器的权重参数分别为14、α、β，其中α的取值范围是[112，18，16]，β的取值范围是[1，14，16]； 所述调整SRM过滤层三个滤波器权重参数的步骤中，α、β按如下步骤确定最终取值： 遍历所有的α、β取值，按如下公式计算每个α、β组合所对应的特征级损失Lf：，式中，xi是原始的RGB图像，yi是经过SRM过滤层计算得到的噪声图像，是特征提取，表示L2范数，M是像素总数； 选择令特征级损失Lf取最小值的α、β组合作为α、β的最终取值； 对图像篡改检测网络进行预训练和网络微调，预训练采用像素级的交叉熵损失函数，网络微调采用交叉熵损失和dice损失的混合损失函数； 将待检测图像输入至训练好的图像篡改检测网络即可得到篡改区域。

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