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龙图腾网获悉北京计算机技术及应用研究所申请的专利一种基于残差融合机制的图像溯源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：CN119832288B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411686000.1，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于残差融合机制的图像溯源取证方法是由宦思洁;孙渊博;冯帆;刘浩鸣;王坤龙;宋伟;苗旭;孙雪设计研发完成，并于2024-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于残差融合机制的图像溯源取证方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于残差融合机制的图像溯源取证方法，属于信息安全领域。本发明首先对输入的图像进行预处理选择；接着输入的图像进入到残差融合机制的图像溯源模型架构进行检测，该架构分为上下两条支路，上支路使用特定方法提取噪声残差信息，下支路使用深度学习网络自动提取噪声残差信息，之后通过残差连接的方式将上下两条支路提取的特征信息进行融合和细化；然后将细化后的残差特征送入到分类模块进行拍摄设备类别的映射溯源；最后通过可视化页面将检测结果进行直观展示。本发明将特定方法和深度学习方法提取的残差信息进行融合，结合了两者的优势，使得提取的残差指纹特征更为深层和细腻，溯源过程快速且鲁棒性较好。

本发明授权一种基于残差融合机制的图像溯源取证方法在权利要求书中公布了：1.一种基于残差融合机制的图像溯源取证方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：对输入图像进行分类及预处理若输入图像为全尺寸图像，则不进行任何处理；若输入图像为用户自定义尺寸图像，则根据用户提供的自定义尺寸大小，对图像进行裁剪，裁剪时舍去不符定义尺寸大小的边缘部分，保留符合定义尺寸的多个图像块； 步骤一中，对图像进行裁剪时采用的裁剪规则具体为：若用户输入自定义尺寸M×M，则将图像从左到右，从上到下划分为多个M×M的尺寸，图像右侧和左侧多余的尺寸删除； 步骤二：残差特征提取融合和分类本步骤采用特定方法和深度学习方法的残差信息融合方式来提取图像中包含的指纹信息，其中，采用上下两条支路对预处理后的图像进行指纹残差信息提取，上支路使用特定方法提取残差特征，下支路使用深度学习网络提取残差特征，将上支路提取的残差特征经过不同层次的下采样后以残差连接的方式与下支路提取的残差特征进行融合和细化，得到特征图，最后根据特征图的信息采用分类模块将特征映射到识别目标上，以匹配到目标设备型号作为分类结果，所述特征为指纹特征； 步骤三：检测结果可视化对于全尺寸图像，检测结果为全尺寸图像及其对应的拍摄设备类别； 对于M×M尺寸的图像块，检测结果为各个图像块对应的拍摄设备类别以及各个图像块拼接为完整图像后，发生篡改的图像块定位图； 步骤二中，提取残差特征的所述特定方法是采用Lukas的光相应非均匀性指纹噪声提取方法，其中Lukas使用小波滤波器来提取噪声残差。

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