基于扩散模型的复制移动篡改检测方法技术

本发明专利技术公开基于扩散模型的复制移动篡改检测方法，提出高相似度块的填充策略来生成自相关度高的框作为候选框，并结合到扩散模型的初始阶段用于增加潜在篡改区域的边界框，从而提升了检测精度。自相关计算后结合SK‑Attention聚合深度特征并捕捉复杂图像空间的多尺度特征，为扩散模型提供篡改特征更加突出的特征图。自适应特征组合策略与ASFF对在不同层的大小区域篡改特征进行组合，使得特征图既包含高相似度特征，也包含分类特征，双注意力检测头具有高效多尺度注意机制和上下文转换注意力机制，融合整个精确的空间位置信息和丰富的全局上下文信息，使检测解码器实现更准确的源/目标定位和区分。本发明专利技术实现多目标篡改区域检测。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像安全，尤其涉及基于扩散模型的复制移动篡改检测方法。

技术介绍

1、随着数字图像编辑工具的日益普及，数字图像可以很轻易地被编辑和篡改，而不会留下任何明显的修改痕迹。当数字图像被人恶意篡改并加以利用，很有可能会对日常生活造成深刻而负面的影响。图像篡改有很多种类型，其中复制移动篡改(copy-moveforgery)是最常见、最容易执行的一种图像篡改方式，是指将一个或多个图像区域复制并粘贴到同一图像中的其他位置。

2、到目前为止，复制移动篡改检测(cmfd,copy-move forgery detection)已经得到了广泛的研究和启发，并提出了一系列经典的工作，主要分为两类：基于手工特征的cmfd和基于深度学习的cmfd。基于手工特征的cmfd利用手动特征提取算法进行特征提取之后对特征进行特征匹配和筛选，从而进行篡改定位。传统的手工特征可以进一步分为基于图像块的[3]和基于特征点的。对于基于图像块的cmfd方法，首先将可疑图像分割成重叠的块，然后提取图像块的局部特征，使用主成分分析pca、离散小波变换dct、离散余弦变换dwt或本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于扩散模型的复制移动篡改检测方法，其特征在于：其包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于扩散模型的复制移动篡改检测方法，其特征在于：步骤1包括以下步骤：

3.根据权利要求2所述的基于扩散模型的复制移动篡改检测方法，其特征在于：4层加强特征表示为V1、V2、V3和V4；V3的大小为，其中代表特征图通道数，代表特征图的高度和代表特征图的宽度；使用一种数据驱动的自适应金字塔特征融合方式ASFF，保持V1不变，选取V2、V3，3层加强特征进行空间特征融合，以便充分利用高层特征的语义信息和底层特征的细粒度特征，以及使得融合特征既包含高相似度特征也包含分类特征。...

【技术特征摘要】

1.基于扩散模型的复制移动篡改检测方法，其特征在于：其包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于扩散模型的复制移动篡改检测方法，其特征在于：步骤1包括以下步骤：

3.根据权利要求2所述的基于扩散模型的复制移动篡改检测方法，其特征在于：4层加强特征表示为v1、v2、v3和v4；v3的大小为，其中代表特征图通道数，代表特征图的高度和代表特征图的宽度；使用一种数据驱动的自适应金字塔特征融合方式asff，保持v1不变，选取v2、v3，3层加强特征进行空间特征融合，以便充分利用高层特征的语义信息和底层特征的细粒度特征，以及使得融合特征既包含高相似度特征也包含分类特征。

4.根据权利要求2所述的基于扩散模型的复制移动篡改检测方法，其特征在于：步骤1.2具体...

【专利技术属性】
技术研发人员：翁韶伟，张健豪，于丽芳，张天聪，
申请(专利权)人：福建理工大学，
类型：发明
国别省市：