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龙图腾网获悉杭州师范大学申请的专利一种基于卷积神经网络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：CN116883805B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202211624510.7，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种基于卷积神经网络的图像篡改检测方法是由严彩萍;魏华建;李红设计研发完成，并于2022-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于卷积神经网络的图像篡改检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于卷积神经网络的图像篡改检测方法。本发明方法首先搜集并整理公开的图像篡改数据集，通过python脚本对对搜集到的篡改图像数据集进行数据增强；然后将数据增强后的篡改图像数据集输入多尺度集成注意力卷积网络进行网络模型训练，多尺度集成注意力卷积网络的组成包括U‑net网络框架，多尺度特征图处理，位置和通道注意力机制，利用训练好的模型对输入图像进行测试，得到最终的篡改定位结果。本发明采用端到端的方法，输入一张篡改图就可以得到篡改区域，无需任何预处理和后处理操作，方便快捷。本发明通过自注意力扩大篡改区域和非篡改区域的差异，实现了篡改目标更精细的检测，训练、测试成本较低。

本发明授权一种基于卷积神经网络的图像篡改检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于卷积神经网络的图像篡改检测方法，其特征在于： 步骤1搜集并整理公开的图像篡改数据集；通过开源社区寻找篡改检测领域的篡改图像数据集，每个篡改图像数据集包括篡改图像和篡改标签图像，分别放在两个文件夹中，对于有原始图像的数据集，建立原始图像文件夹，存放未被篡改的原始图像； 步骤2通过python脚本对对搜集到的篡改图像数据集进行数据增强；首先提取出篡改图像中的篡改区域，然后将篡改区域进行放缩，旋转并粘贴到未篡改的原始图像； 步骤3将数据增强后的篡改图像数据集输入多尺度集成注意力卷积网络进行网络模型训练； 所述的多尺度集成注意力卷积网络的组成包括U‑net网络框架，多尺度特征图处理，位置和通道注意力机制；所述的U‑net网络框架具体操作是：对输入的图像首先进行编码处理，经历了编码器的5层操作之后，进行解码操作；网络的解码器由四对上采样层和卷积层组成，编码器和解码器的同一层级之间建立跳跃连接，将编码器的特征图级联到解码器的特征图后面； 多尺度集成注意力卷积网络的具体训练过程如下： ①将数据增强后的篡改图像数据集输入多尺度集成注意力卷积网络； ②编码器的前两层进行如下处理： 对于卷积神经网络，输入图像经过多个由卷积层，归一化层和激活层所构成的组件，最终得到1024个特征图； 卷积层是使用k个卷积核对图像进行卷积，生成k个新特征图；对于第n层的第j个输出特征图具体操作为：其中，和分别表示卷积核和偏置，为输入特征图，为输出特征图； 采用批归一化层，将数据变成均值为0，方差为1的分布；通过超参数{α,β}实现数据批次B＝{x1,…,xi,…,xn}中的每个xi转换为yi的计算更新，xi表示从上一层输入进来的第i层通道，yi表示进行批归一化操作后的第i层通道的数据；其中，μB和分别表示批次B中的均值和方差，ε是为了避免除数为0而使用的微小正数； 归一化层之后为激活层，激活层是通过非线性映射对输入特征映射进行转换，使用Relu激活函数，激活函数处理后的数据结果fzi＝max0,zi，zi是卷积操作后的结果，若zi＜0,fzi＝0,若zi＞0,fzi＝zi； ③编码器的后三层进行如下处理： 输入Fk,x经由位置和通道注意力机制进行并行处理，进行融合得到完整结果，k＝3,4,5，表示层数序号：首先将输入Fk,x划分为5×5个子区域fk,x；针对每一个子区域，将其输入位置注意力机制进行计算，得到子块fk,y，各个子块fk,y再组合回原来的尺寸，得到Fk,y；然后是输入通道注意力机制，Fk,x输入通道自注意力后不再切分，直接进行通道自注意力的计算，得到输出Fk,z；最后将Fk,y和Fk,z相加，得到一个1024层的特征向量； ④将具有全局特征的特征图通过解码器进行解码，得到最后预测结果；整个卷积网络通过随机梯度下降优化算法进行最小化交叉熵损失函数，交叉熵损失函数pw,h是拼接区域中坐标w,h处像素取对的概率，yw,h是当前像素的真值掩膜的标签，w＝1,…,W，h＝1,…,H，W为图像的宽，H为图像的高； 步骤4利用上训练好的模型对输入图像进行测试，得到最终的篡改定位结果。

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