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龙图腾网获悉中山大学申请的专利基于特征增强的文档图像篡改检测与定位方法及装置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：CN117095396B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202310790410.X，技术领域涉及：G06V30/14；该发明授权基于特征增强的文档图像篡改检测与定位方法及装置是由卢伟;席祖平;盛紫琦;瞿左珉设计研发完成，并于2023-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于特征增强的文档图像篡改检测与定位方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于特征增强的文档图像篡改检测与定位方法及装置，方法为：对文档图像进行滑动窗口分块预处理；对滑动窗口分块预处理后训练集中文档图像二次篡改和后处理操作，设置对应的掩膜图的篡改区域，得到数据增强后的图像；从多角度进行增强篡改痕迹特征，获得特征增强图；使用SwinTransformerV2Block构成模型的编码器、解码器，得出预测结果，计算损失并反向传播训练模型；将测试集输入训练好的文档图像篡改检测与定位模型，定位篡改区域。本发明设计了一种构建文档图像篡改检测与定位模型，能够提升生文档图像篡改检测与定位能力，从而避免现有的取证技术在文档图像篡改检测准确率不高、定位能力不足等问题。

本发明授权基于特征增强的文档图像篡改检测与定位方法及装置在权利要求书中公布了：1.基于特征增强的文档图像篡改检测与定位方法，其特征在于，包括以下步骤： 将文档图像进行滑动窗口分块预处理； 对滑动窗口分块预处理后训练集中文档图像进行二次篡改和后处理操作，并设置对应的掩膜图的篡改区域，得到数据增强后的图像；所述二次篡改包括复制粘贴、拼接及修复；所述后处理操作用于对文档图像进行压缩、参数调节及噪声处理； 构建文档图像篡改检测与定位模型，将数据增强后的图像中篡改痕迹特征从多角度进行增强处理，获得特征增强图；具体为，使用卷积层增强RGB空间的篡改痕迹特征；使用约束卷积层自适应学习浅层篡改痕迹特征；使用Pre-Filtering层获取图像的残差；使用通道连接方法融合卷积层、约束卷积层、Pre-Filtering层得到浅层篡改痕迹特征，对浅层篡改痕迹特征进行卷积并归一化，获得特征增强图；所述文档图像篡改检测与定位模型包括利用SwinTransformerV2Block改进而成的Swin-Unet； 使用SwinTransformerV2Block构成模型的编码器、解码器，并利用特征增强图得出预测结果；对预测结果进行softmax操作，计算真实结果与预测结果的损失后进行反向传播训练文档图像篡改检测与定位模型；所述编码器使用SwinTransformerV2Block对图像进行下采样转换为低维特征表示，用于捕获文档图像篡改检测与定位的关键特征；所述解码器使用SwinTransformerV2Block结构将低维特征恢复到原始图像大小，用于生成文档图像篡改检测与定位结果掩膜图； 利用训练好的文档图像篡改检测与定位模型对待检测的文档图像的篡改区域进行检测和定位。

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