深圳大学李斌获国家专利权
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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利一种鲁棒性图像篡改定位方法及相关设备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：CN116934563B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202310671915.4，技术领域涉及：G06T1/00；该发明授权一种鲁棒性图像篡改定位方法及相关设备是由李斌;陈童设计研发完成，并于2023-06-07向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种鲁棒性图像篡改定位方法及相关设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种鲁棒性图像篡改定位方法及相关设备，包括步骤：获取待测图像，提取待测图像的多维度特征；将待测图像的多维度特征划分成多个特征块，记录各个特征块对应待测图像的位置；将各个特征块输入异常检测网络进行重构；根据重构前后的各个特征块计算每个特征块的重构误差；根据各个特征块的重构误差和各个特征块对应待测图像的位置对待测图像的异常位置进行定位。可以看出，本发明通过采用待测图像的多维度特征作为异常检测网络的输入，多维度特征与现有技术所使用的噪声信号相比蕴含有较多的篡改痕迹，有利于提高图像篡改定位的精度和鲁棒性，因此本发明的技术方案检测的精度和鲁棒性相较现有技术更高。
本发明授权一种鲁棒性图像篡改定位方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种鲁棒性图像篡改定位方法，其特征在于，包括步骤： 获取待测图像，提取待测图像的多维度特征； 将待测图像的多维度特征划分成多个特征块，记录各个特征块对应待测图像的位置； 将各个特征块输入异常检测网络进行重构； 根据重构前后的各个特征块计算每个特征块的重构误差； 根据各个特征块的重构误差和各个特征块对应待测图像的位置对待测图像的异常位置进行定位； 所述异常检测网络包括编码器和解码器； 所述将各个特征块输入异常检测网络进行重构，具体包括： 特征块f经过编码器得到的特征经过自适应平均池化层将特征的空间尺寸降为1，并保持特征的通道维度不变，将特征展平为一维向量，一维向量转变为由均值向量ui和标准差向量表示的高斯分布从高斯分布中采样出特征送入解码器； 所述提取待测图像的多维度特征，具体是将待测图像输入训练好的SE-U-Net网络，获取SE-U-Net网络倒数第二个卷积层的输出作为多维度特征。
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