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申请/专利权人：南京工业大学
摘要：本发明涉及计算机视觉和深度学习领域，特别是涉及一种基于AEA和SR模块改进的图像篡改检测网络。该网络包括以下步骤：获取待检测的RGB图像；将RGB图像输入经过训练的图像篡改检测模型，该模型能够抑制无关的噪声和提升鲁棒性，输出篡改与真实区域的二元分类预测结果以及篡改区域的分割预测图。改进后的图像篡改检测网络集成了边缘感知器、AEA模块、SR模块和类双重注意力模块。本发明旨在从图像中提取微弱但普遍存在的篡改特征，通过深度挖掘特征之间的相关性，显著提高了篡改区域的定位精度和鲁棒性。
主权项：1.基于AEA和SR模块改进的图像篡改检测网络，其特征在于：A.获取待检测的RGB图像；B.将RGB图像输入经训练的基于AEA和SR模块改进的图像篡改检测网络，该网络输出篡改真实的二分类预测结果和篡改区域的分割预测图；所述基于AEA和SR模块改进的图像篡改检测网络，包括：边缘感知器，用于根据RGB图像生成边缘预测图，并从RGB图像提取RGB流特征；AEA模块，用于优化边缘感知和篡改分割之间的协同作用，精确定位篡改区域；SR模块，用于从RGB图像中提取与视觉信息无关的微弱通用篡改特征，并输出与RGB特征同维度的特征；类双重注意力模块，由Shift方法和空间注意力机制构成，用于对RGB特征和SR模块处理后的无关视觉信息篡改特征沿通道维度进行拼接，并对特征选择、融合，最终生成像素级篡改区域预测图。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京工业大学 基于AEA和SR模块改进的图像篡改检测网络
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