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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于频率域的图像全局操纵取证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：CN116612291B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202310259885.6，技术领域涉及：G06V10/40；该发明授权一种基于频率域的图像全局操纵取证方法是由毕秀丽;廖钰;肖斌;刘波设计研发完成，并于2023-03-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于频率域的图像全局操纵取证方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于频率域的图像全局操纵取证方法，涉及数字图像处理、计算机视觉、信号处理、机器学习等技术领域。具体步骤为：1搜集并整理公开的图像样本；2对公开的图像进行一种或多种典型的图像操作，以构建图像数据集并通过标注获得被操纵图像的标签。3基于图像直方图和细节图的频率域进行取证特征提取；4利用训练得到的模型对多种图像全局操纵的取证频率特征进行测试，得到最终分类结果。本方法利用所提出的取证频率特征，结合经过KNN分类器训练得到的模型可以对现实中的多种图像全局操纵进行检测，也可以检测网络生成的图像。该发明具有实际意义，并且在后续取证任务中表现出良好的检测性能。

本发明授权一种基于频率域的图像全局操纵取证方法在权利要求书中公布了：1.一种基于频率域的图像全局操纵取证方法，其特征在于，包括以下步骤： 1使用一个或多个图像操作对收集到的原始图像样本进行处理并完成数据集的构建； 2基于频率域对图像直方图和细节图进行取证频率特征提取，包括：计算直方图频率分布特征；计算细节图在水平方向和垂直方向上的幅度谱均值，最终得到细节图频率分布特征；串联直方图频率分布特征和细节图的频率分布特征构建取证频率特征； 所述直方图频率分布特征的计算步骤如下： 对于图像直方图h进行一维离散傅里叶变换并计算幅度谱HM： HMi＝log10absDFTh+1 其中，DFT是离散傅里叶变换的计算公式，abs是求绝对值的操作，i表示对应的频率分量； 对HM进行最大值最小值归一化： minHM表示HM的最小值，maxHM表示HM的最大值； 只在归一化频率区间[-12,0]进行特征提取，该区间内所有频率分量等间距的划分为个频率子区间，然后计算每个子区间内的平均幅度值： 其中，是向下取证操作，Nh是每个子区间内包含的频率数量，计算得到一个维的直方图频率分布特征； 所述细节图频率分布特征的计算包括以下步骤： 对于一幅尺寸为Sw×Sh的图像Im，Sw，Sh分别表示图像的宽度和高度，Im的细节图定义如下： 其中，fH是尺寸为2a+1×2a+1的高通滤波器，i，j代表细节图的位置i,j，l1，l2表示位于高通滤波器中的位置； 对于每个细节图，将每一行和每一列分别看作是在水平方向和垂直方向上的一维信号，以水平方向上的信号为例，对每个列信号进行一维离散傅里叶变换并计算幅度谱， 其中，dm:,i是细节图的第i列，然后计算所有列信号的幅度谱的平均值： 在垂直方向上，对细节图dm的每一行进行相同的操作，计算细节图在垂直方向上的一维幅度谱然后计算和的平均值，获得细节图dm在水平方向和垂直方向上的幅度谱均值： 对DMM标准归一化： meanDMM表示DMM的平均值，stdDMM表示DMM的标准差； 该区间内所有频率分量等间距的划分为个频率子区间，然后计算每个子区间内的平均幅度值： 其中，Ndm是每个子区间内包含的频率数量； 3利用KNN分类器对步骤2得到的取证频率特征进行模型训练； 4利用步骤3训练的模型对测试图像提取的取证频率特征进行测试，得到最终的分类结果。

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