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龙图腾网获悉云南大学申请的专利基于关键点过滤的图像复制－移动伪造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：CN116778305B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202310749649.2，技术领域涉及：G06V20/00；该发明授权基于关键点过滤的图像复制－移动伪造检测方法是由董云云;岳广宇;周维;段清设计研发完成，并于2023-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于关键点过滤的图像复制－移动伪造检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于关键点过滤的图像复制－移动伪造检测方法，包括以下步骤：S1、提取原始图像以及放大一倍、两倍的关键点特征和描述符信息；S2、关键点特征格式化；S3、原始图像关键点匹配与过滤；S4、过滤结果与放大一倍后关键点相加并匹配过滤；S5、过滤结果与放大两倍后关键点相加并匹配过滤；S6、关键点过滤结果整合与去重；S7、图像伪造定位。本发明使用改进的AdaLAM算法匹配过滤SIFT关键点，保证了较强的关键点过滤效果，且本发明能够准确定位到伪造区域与其他区域的特征差异从而实现图像复制－移动伪造检测。

本发明授权基于关键点过滤的图像复制－移动伪造检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于关键点过滤的图像复制－移动伪造检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、提取原始图像以及放大一倍、两倍的关键点特征和描述符信息； S2、关键点特征格式化； S3、原始图像关键点匹配与过滤； S4、过滤结果与放大一倍后关键点相加并匹配过滤； S5、过滤结果与放大两倍后关键点相加并匹配过滤； S6、关键点过滤结果整合与去重； S7、图像伪造定位； 所述S3原始图像关键点匹配与过滤具体如下： S31、复制S2得到的关键点集，再把纵坐标加上当前图片长度，得到关键点集，再将原先的关键点集标记为； S32、选择有限数量的代表性强且分布良好的关键点； S33、使用样本自适应内阈值执行高度并行的随机采样一致性算法，验证每个关键点邻域中的局部仿射一致性； S34、输出关键点的所有内层的并集，即关键点集和； 所述代表性强且分布良好的关键点的筛选方法如下： 对于一个集合里每一个关键点，首先以132维描述符为标准，根据欧式距离得到距离向量其中是关键点的数量；依次计算相邻距离向量比值，其中，若存在，使得，这里代表阈值，表示中间参数，则待检测点和个特征点均匹配，即待检测点是一个代表性强且分布良好的关键点； 所述S4过滤结果与放大一倍后关键点相加并匹配过滤具体为：将过滤后的关键点集与放大一倍后的关键点信息相加，然后将相加的结果再次进行S32-S34的过程，实现再过滤时的关键点数量增强和位置聚集，进而得到关键点集和； 所述S5过滤结果与放大两倍后关键点相加并匹配过滤具体为： 过滤后的关键点集和与放大两倍后的关键点信息相加，然后将相加的结果再次进行S32-S34的过程，实现再过滤时的关键点数量增强和位置聚集，得到关键点集合和。

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