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龙图腾网获悉中山大学申请的专利基于跨模态共性交互的合成图像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：CN120599392B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202511116913.4，技术领域涉及：G06V10/77；该发明授权基于跨模态共性交互的合成图像检测方法是由任文琦;李凯;盛小宝;彭佩玺;操晓春设计研发完成，并于2025-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于跨模态共性交互的合成图像检测方法在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于跨模态共性交互的合成图像检测方法，包括步骤：输入图像被并行送入两个分支：空域处理分支直接处理原始图像并利用高频自增强模块强化空间域伪影；频域处理分支则首先通过离散小波变换DWT提取高频分量；然后利用多尺度频率增强模块强化频域伪影；两个分支独立地对各自的高频信息进行增强，然后通过一个池化引导的跨模态高频交互模块进行融合；最后由分类器输出检测结果。本发明解决现有技术中要么只在单一模态空间域或频率域中利用高频信息，要么简单地将多模态信息进行拼接，缺乏一种机制来深度、交互式地融合来自不同模态的高频线索的技术问题。

本发明授权基于跨模态共性交互的合成图像检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于跨模态共性交互的合成图像检测方法，其特征在于，包括步骤： 获取输入图像，将所述输入图像并行输入空域处理分支和频域处理分支： 在空域处理分支，对所述输入图像进行降采样和基础的特征提取，得到一个低维的初始特征图，对所述初始特征图进行深度特征提取和增强得到包含了丰富结构和高频信息的完整特征图； 设定注意力权重施加在所述完整特征图，与所述输入图像进行残差连接得到空间伪影特征图； 在频域处理分支，对所述输入图像进行离-散小波变换被分解为多个频率子带，选取高频子带作为频域处理分支的高频特征； 高频特征经过多尺度频率增强模块的处理，实现对多样性频率伪影的自适应捕获，得到增强的频率域伪影特征； 对空间域特征进行提炼，生成一个“伪影热点”空间注意力图，通过将空间注意力图与空域伪影特征相乘获得最终的空域伪影特征； 利用所述空间注意力图来引导和调制频率域伪影特征，将经过引导的频率域伪影特征与空域伪影特征进行整合，生成用于图像检测的、精炼的通用伪影特征； 对空间域特征进行提炼，生成一个“伪影热点”空间注意力图，包括步骤： 将输入的空域伪影特征经过一个最大池化操作； 沿着通道维度，同时计算空域伪影特征的平均值和最大值，平均值和最大值分别代表了每个空间位置上特征的“普遍响应强度”和“峰值响应强度”； 将空域伪影特征的平均值对应的响应图和最大值对应的响应图，拼接并通过一个轻量级的卷积层和Sigmoid函数，生成了一个最终的空间注意力图； 利用所述空间注意力图来引导和调制频率域伪影特征，包括步骤： 将最终的所述空间注意力图逐元素乘以来自频率分支的频率域伪影特征； 将经过引导的频率域伪影特征与空域伪影特征进行整合，生成用于图像检测的、精炼的通用伪影特征，包括步骤： 将频率域伪影特征与空域伪影特征在通道维度上进行拼接，形成一个包含了双模态精华信息的、更宽的中间特征图； 使用卷积对拼接后的中间特征图进行处理，进行跨通道的信息融合和降维，将两个模态的信息糅合在一起，生成最终的通用伪造特征。

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