【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于数字取证，计算机视觉的，具体是一种基于卷积视觉mamba的篡改检测方法。
技术介绍
1、随着智能设备的普及，在社交媒体上分享数字图像逐渐成为一种很常见的行为。在互联网平台分享数字图像，有时候需要将图片处理成特定的大小，所使用的技术称为图像缩放技术，传统的数字图像缩放技术主要包括线性插值以及裁剪，这些方法都会对图像原本重要内容造成较大的破坏。
2、为了实现图像缩放的功能，同时尽可能减少图像原本重要内容的损失，2007年shai avidan提出了一种基于内容感知的图像缩放技术，即接缝裁剪(seam carving)。这种方法的主要思想是预先设定一个计算能量的函数，可以是基于像素点的梯度或者颜色变化等，然后对需要缩放的数字图像计算每个像素点的能量值，能量值越小的像素点意味着它们对整体图像的贡献越小，也意味着该像素点的重要性更低，删除这些像素点，对图像的损失更小，再利用动态规划算法，从上到下(从左到右)计算出一条能量值之和最小的像素点八连通路径(考虑像素点的八个方向)，这条路径也就是一条“缝隙”(seam)。删除这条...
【技术保护点】
1.一种基于卷积视觉Mamba的篡改检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于卷积视觉Mamba的篡改检测方法，其特征在于，所述基于卷积视觉Mamba的网络模型，包括顺序连接构建的预处理模块、伪影特征提取模块、特征尺度统一模块、视觉Mamba模块。
3.根据权利要求2所述的基于卷积视觉Mamba的篡改检测方法，其特征在于，所述预处理模块由一个卷积核为5×5的高通滤波组成，对图像进行预处理，抑制图像内容对检测效果的影响，其中高通滤波使用的卷积核如下：
4.根据权利要求3所述的基于卷积视觉Mamba的篡改检测方法...
【技术特征摘要】
1.一种基于卷积视觉mamba的篡改检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于卷积视觉mamba的篡改检测方法，其特征在于，所述基于卷积视觉mamba的网络模型，包括顺序连接构建的预处理模块、伪影特征提取模块、特征尺度统一模块、视觉mamba模块。
3.根据权利要求2所述的基于卷积视觉mamba的篡改检测方法，其特征在于，所述预处理模块由一个卷积核为5×5的高通滤波组成，对图像进行预处理，抑制图像内容对检测效果的影响，其中高通滤波使用的卷积核如下：
4.根据权利要求3所述的基于卷积视觉mamba的篡改检测方法，其特征在于，所述伪影特征提取模块由顺序连接的三种不同的卷积块组成，第一种卷积块包含一个卷积操作，用于扩充通道数；第二种是包含多个密集连接卷积块，同时将输出与初始输入进行残差连接；第三种包含两个不同核大小的卷积，同时...
【专利技术属性】
技术研发人员：沈张一，罗文豪，陈艳利，姚晔，
申请(专利权)人：杭州电子科技大学，
类型：发明
国别省市：
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