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龙图腾网恭喜南京航空航天大学申请的专利一种基于特征增强神经网络的图像修复取证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：CN114066754B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202111327201.9，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权一种基于特征增强神经网络的图像修复取证方法是由傅志彬;张玉书;祁树仁设计研发完成，并于2021-11-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于特征增强神经网络的图像修复取证方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于特征增强神经网络的图像修复取证方法，对预先经过传统修复算法处理的图像进行预处理，并基于预处理后的图像和对应的标签构造训练集和测试集；基于高通滤波器和卷积操作构造特征增强网络模块；构建下采样和上采样网络；使用构造的训练集及对应的标签集来训练设计好的模型；使用保存的最佳模型权重对测试集的图像进行预测，找出图像中经过修复处理的区域。本发明展现了传统修复算法取证的最先进性能，能够准确且有效地定位出数字图像中的经过修复处理的区域，并且对JPEG压缩、旋转和缩放等后处理操作具有鲁棒性。

本发明授权一种基于特征增强神经网络的图像修复取证方法在权利要求书中公布了：1.一种基于特征增强神经网络的图像修复取证方法，其特征在于，包括以下步骤；1对预先经过传统修复算法处理的图像进行预处理，并基于预处理后的图像和对应的标签构造训练集和测试集；2基于高通滤波器和卷积操作构造特征增强网络模块；3构建下采样和上采样网络，4使用构造的训练集及对应的标签集来训练设计好的网络；5使用网络训练出来的最佳模型权重对测试集的图像进行预测，找出图像中经过修复处理的区域；所述步骤2实现过程如下：特征增强网络模块首先通过具有5个滤波器内核的高通滤波器获取图像噪声残差域，同时对输入图像执行常规卷积来获得颜色特征；然后将图像噪声残差域和颜色特征进行融合来获得增强的特征；最后再使用一个常规卷积来学习更具有代表性的特征；特征增强网络模块总共包含8个网络，5个3×3深度可分离卷积、2个3×3卷积和1个融合层，卷积层的步长均为1；在滤波器内核中，有4个为SRM内核，另一个是拉普拉斯内核；高通滤波器内核设置为深度可分离卷积初始内核，滤波器将执行5次深度可分离的卷积操作，每个卷积使用不同的内核；使用RGB图像作为高通滤波器的输入来获得15个噪声特征图，同时，对输出图像上使用常规卷积得到3个颜色特征图，然后融合颜色特征和噪声残差，得到18个通道的输出，对融合特征使用步长为1的3×3卷积生成32个结果；所述步骤3实现过程如下：使用VGG-16作为下采样网络，下采样部分包含17个网络层：13个3×3卷积和4个最大池化操作，每个卷积层后面跟着一个激活函数和BN层；上采样网络总共包含16个网络层：1个1×1卷积、8个3×3卷积、4个上采样层以及3个融合层；其中每个3×3卷积后面跟着一个激活函数ReLU和BN层，上采样内核大小和步长为2；所有卷积的步长均为1；上采样网络分为四个阶段，每个阶段都由一个卷积层和一个上采样层组成，每个阶段的卷积核数量都减少一倍，并且在第一、第三和第四阶段与下采样网络的特征进行融合；最后一阶段输出通道为64的预测结果，将该结果送入1×1卷积中，使用Softmax函数进行二分类来判断每个像素是否是经过修复处理。

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