买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利基于多先验融合策略的图像伪造定位方法、介质及系统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：CN116468789B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202310239547.6，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权基于多先验融合策略的图像伪造定位方法、介质及系统是由毕秀丽;单长喜;刘波;肖斌设计研发完成，并于2023-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多先验融合策略的图像伪造定位方法、介质及系统在说明书摘要公布了：本发明请求保护一种基于多先验融合策略的图像伪造定位方法、介质及系统，涉及数字图像处理、计算机视觉、机器学习等技术领域。具体步骤为：1为了制作伪造数据集，收集现有领域中真实图像和对应的区域掩码的数据集；2利用收集的真实图像和掩码通过算法制作伪造数据集。为了进一步提升深度学习模型泛化性，按照原始图像质量不同，制作了三种类型的伪造数据集；3利用制作的三个伪造数据集，对编码器解码器结构的深度学习模型进行训练；4同时为了进一步增强深度学习的泛化性伪造定位能力，使用多先验融合策略进行训练。5利用训练得到的深度学习模型对测试的篡改图像进行伪造区域定位。模型可以对现实中的篡改图像进行检测和定位。

本发明授权基于多先验融合策略的图像伪造定位方法、介质及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多先验融合策略的图像伪造定位方法，其特征在于，包括以下步骤：1获取公开的真实原始图像和区域对应掩码样本；2对获取到的真实原始图像和区域对应掩码样本使用python编写的图像局部伪造算法进行制作伪造数据集；按照原始图像质量不同，制作了三个图像伪造数据集，分别称为Set_ori，Set_jpeg，Set_blur；3利用步骤2制作的三个伪造数据集，对编码器解码器结构的深度学习模型进行训练；4对步骤3的深度学习模型，使用多先验融合策略进行训练；5利用步骤4训练得到的模型对输入的图像进行测试，得到最终的伪造定位的结果，以一种二进制掩码展示，白色区域代表伪造区域，黑色区域代表真实区域；所述步骤2图像伪造具体过程通过算法进行实现，首先根据真实物体的掩码生成伪造物体的掩码，随后生成伪造图像，如下面公式所示： 其中Mfake表示伪造图像对应的二进制掩码，Ifake指的是最终被伪造的图像；Ireal为MSCOCO真实原始图像，mask为Ireal的真实物体对应二进制掩码，mask2表示与原始图像大小相同所有像素值均为0的图像；Box·表示计算裁剪物体区域的最大轮廓边界框；此操作就是将物体裁剪出来，同时避免存在过多冗余像素；T·表示随机大小变换；表示将前者随机位置粘贴到后者之中；另外T·和在制作伪造掩码和伪造图像的公式中的操作完全相同，从而确保伪造图像和伪造区域二进制掩码精确对应；所述步骤3利用步骤2制作的三个伪造数据集，对编码器解码器结构的深度学习模型进行训练，具体包括：设计的模型使用制作的三个伪造数据集作为训练集，每一个数据集都会为深度学习模型提供一种先验信息；为了避免直接混合训练，使用了一种多先验融合策略进行训练模型；深度学习模型基础网络架构采用编码器解码器结构，编码器对输入的图像提取特征，编码器部分使用现有的网络结构进行组合，包括ResNet-50，VGG-16以及Transformer；解码器部分采用多层上采样和卷积的组合，利用编码器提取的特征对伪造区域和真实区域进行区分，并最终输出一张和输入图像大小一致的二进制掩码，来标识伪造区域。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人重庆邮电大学，其通讯地址为：400065 重庆市南岸区南山街道崇文路2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。