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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于多级门控单元的修复图像检测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：CN116777855B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202310691903.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于多级门控单元的修复图像检测方法是由沈张一;张竹溪;常琪;姚晔设计研发完成，并于2023-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多级门控单元的修复图像检测方法在说明书摘要公布了：一种基于多级门控单元的修复图像检测方法，属于多媒体信息安全与图像识别技术领域。该方法首先基于两个现有数据集合成新的修复数据集。其次由双流编码器分支提取修复图像的不同层级的空域特征和局部噪声残差，并在通道上拼接，输入到感受野模块，经过多分支卷积层和空洞卷积层，提取修复图像的多尺度特征。最后根据空域特征、局部噪声残差和多尺度特征通过多级门控单元，产生不同层级的门控特征，并通过解码器分支进行特征融合，并输出修复图像的分类、修复区域定位和图像分割结果。本发明解决了现有方法对于未知的修复手段存在的检测精度差、缺乏泛化能力的问题，抑制干扰特征的同时突出修复特征。

本发明授权一种基于多级门控单元的修复图像检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多级门控单元的修复图像检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：基于两个现有数据集合成新的修复数据集，将其划分为训练集和测试集，并对训练集中的修复图像和修复图像对应的二进制掩码进行数据预处理； 步骤S2：将训练集中的任意图像输入到双流编码器分支，分别提取修复图像的不同层级的空域特征和局部噪声残差，并将顶层空域特征和局部噪声残差在通道上拼接； 所述双流编码器分支包括提取空域特征的ResNet50网络和提取噪声残差的三种高通滤波结构； 所述三种高通滤波结构包括：预滤波模块PF、约束卷积结构和改进的随机高通滤波器IRHP； 步骤S3：将拼接后得到的特征图像输入感受野模块，经过感受野模块中的多分支卷积层和空洞卷积层，提取修复图像的多尺度特征； 所述感受野模块的多分支卷积层含有四个分支，前三个分支使用瓶颈层Bottleneck作为顶层结构，最后一个分支为跳跃连接； 所述空洞卷积层包括空洞率分别为1、3、5的空洞卷积，分别对应上层不同核大小的卷积层，三个空洞卷积层的输出在通道上拼接后，通过1×1卷积降低通道数，并且通过跳跃连接学习残差特征； 步骤S4：将空域特征、局部噪声残差和多尺度特征输入多级门控单元，产生不同层级的门控特征，具体过程如下： 对于空域特征Fi,i＝0,1,2,3和残差特征Ej,j＝0,1,2,3，分别将大小相同的空域特征和残差特征在通道上拼接，得到拼接特征； 拼接特征经过全局平均池化和卷积层，得到的特征h与拼接特征做逐元素点积，最后经过一个卷积层，获得与输入特征尺寸一致的门控特征； 步骤S5：解码器分支对输入的不同层级的门控特征进行特征融合，并输出修复图像的分类、修复区域定位和图像分割结果； 步骤S6：双流编码器分支、感受野模块、多级门控单元和解码器构成修复图像检测模型，将本轮训练的解码器输出输入到预先构建的修复图像检测模型的损失函数中，计算修复图像检测模型的训练损失值；当训练集中所有图像计算的损失值均低于预先设置的损失阈值，或训练轮数达到预先设置的轮次，得到训练好的修复图像检测模型。

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