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摘要：本发明公开了一种基于多视角图像超分辨率的对抗防御方法，包括：获得被攻击图像，与干净图像形成干净图像、被攻击图像对；将被攻击图像和辅助视角图像输入网络进行编码，获得隐式表征；获得一个从辅助视角图像到被攻击图像的单应性矩阵，对辅助视角图像在特征层面进行空间变换，实现空间对齐；通过解码函数在特征空间融合隐式表征，并通过轮询每个像素位置，获得干净像素值，得到网络净化被攻击图像后的防御性输出。本发明不依赖于单一视角图像的局限，减少了观测角度一致性的依赖，有效实现了对对抗扰动的净化，不仅提高了图像的视觉质量，而且增强了网络对潜在对抗性攻击的防御能力，能够灵活应用于复杂真实环境中的图像处理鲁棒性任务。

主权项：1.一种基于多视角图像超分辨率的对抗防御方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤一，对从多视角图像数据集中获取的原始的未经修改的干净图像C，利用PGD攻击算法对干净图像C进行攻击，生成被攻击图像A，并将干净图像C与被攻击图像A组合形成干净图像-被攻击图像对A，C；本过程重复进行直到数据集中共N个干净图像均被处理，形成图像对集合D，步骤二，从多视角图像数据集中取出干净图像C的一张辅助视角图像V，从图像对集合D中取出干净图像C的被攻击图像A，将被攻击图像A和辅助视角图像V一起输入EDSR编码器进行编码，获得被攻击图像A与辅助视角图像V的隐式表征fA，fV，并使用特征展开丰富表征的内容，得到步骤三，使用本方法网络的单应性预对齐模块提取用于对齐的深度特征并学习一个用于拒绝异常区域的内容感知掩码，对两者进行加权后，提供给模块的单应性估计器对单应性进行估计，得到一个从辅助视角图像V到被攻击图像A的单应性矩阵H，并利用H对辅助视角图像V的隐式表征在特征层面进行空间变换，实现视角对齐，得到对齐后的辅助视角隐式表征步骤四，在特征空间中，利用具有ReLU激活函数和256隐藏层维度的5层MLP结构的解码函数，对被攻击图像A的每个像素位置，从步骤二获得的隐式表征中获取该位置的特征，同时在对齐后的辅助视角隐式表征中也找到该位置对应的特征，计算这两个特征之间的余弦相似度来评估其相似程度，若似度大于或等于预设的阈值，则对和进行加权融合，否则这两个特征将不被考虑，得到融合后的特征Ffusion；Ffusion进一步被解码函数解码成净化后的RGB值pi，所有共M个像素位置经过解码函数轮询得到的干净RGB值形成网络净化被攻击图像A后得到的防御后图像O。

权利要求：

百度查询： 天津大学 一种基于多视角图像超分辨率的对抗防御方法