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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种基于边缘引导的多模态图像篡改定位方法和系统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：CN120451483B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510954670.5，技术领域涉及：G06V10/24；该发明授权一种基于边缘引导的多模态图像篡改定位方法和系统是由陈海鹏;刘宏昕;石泽男;贾一新;司尚坤设计研发完成，并于2025-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于边缘引导的多模态图像篡改定位方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于边缘引导的多模态图像篡改定位方法和系统，包括以下步骤：获取RGB空间域图像和噪声域图像；利用金字塔视觉变换器作为编码器，对RGB空间域图像和噪声域图像进行特征提取，得到多层级的编码特征图，将多层级的编码特征图进行融合得到多模态融合特征图；对多层级的编码特征图进行边缘先验特征提取，得到边界先验特征图；将边界先验特征图与多模态融合特征图进行融合，提取语义特征，得到多层级显著性特征编码图；将多层级显著性特征编码图输入到多级多尺度特征聚合模块中，采用逐组交互机制和通道注意机制，挖掘来自不同通道的判别性和有价值的语义信息，最后输出得到图像篡改定位结果图像。

本发明授权一种基于边缘引导的多模态图像篡改定位方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于边缘引导的多模态图像篡改定位方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取RGB空间域图像和噪声域图像； 利用金字塔视觉变换器作为编码器，对所述RGB空间域图像和所述噪声域图像进行特征提取，得到多层级的编码特征图，将所述多层级的编码特征图进行融合得到多模态融合特征图； 对所述多层级的编码特征图进行边缘先验特征提取，得到边界先验特征图； 将所述边界先验特征图与所述多模态融合特征图进行融合，提取语义特征，得到多层级显著性特征编码图； 将所述多层级显著性特征编码图输入到多级多尺度特征聚合模块中，采用逐组交互机制和通道注意机制，挖掘来自不同通道的判别性和有价值的语义信息，最后输出得到图像篡改定位结果图像； 其中，所述将所述边界先验特征图与所述多模态融合特征图进行融合，提取语义特征，得到多层级显著性特征编码图，包括： 根据所述边界先验特征图与所述多模态融合特征图得到显著边界信息图； 将所述显著边界信息图输入到由两个平行的残差通道注意模块组成的基于分离注意力引导的边缘引导模块，分别提取前景图和背景图； 将所述前景图和所述背景图进行融合后输入到多尺度通道注意力模块中得到合成图； 将所述合成图与所述前景图进行交互得到第一分支特征图，将所述合成图与所述背景图进行交互后经过密集组合块得到第二分支特征图，再将第一分支特征图与所述第二分支特征图进行融合，经过密集组合块，得到多层级显著性特征编码图。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人吉林大学，其通讯地址为：130000 吉林省长春市朝阳区前进大街2699号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。