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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利基于CNN多尺度特征提取和分层融合的图像篡改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：CN115294096B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202211070402.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于CNN多尺度特征提取和分层融合的图像篡改检测方法是由付章杰;严梦迪;程旭设计研发完成，并于2022-09-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于CNN多尺度特征提取和分层融合的图像篡改检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于CNN多尺度特征提取和分层融合的图像篡改检测方法，包括以下步骤：将待测的图像输入到噪声预处理模块进行噪声特征的分析，经过SRM和约束卷积层的处理后输出得到特征映射，将得到的特征映射与原始输入图像结合后输入到基本块来获得一个统一的特征表示，将统一特征表示输入到多尺度特征提取模块进行特征提取，多尺度特征提取模块的解码器对特征进行像素细化得到掩码4，对多尺度特征提取模块的解码器中注意力模块得到的特征映射进行上采样分层特征输出，得到掩码1，掩码2，掩码3，将分层特征融合得到的掩码1，掩码2，掩码3与多尺度特征提取模块中解码器得到的掩码4进行融合，得到最终图像篡改区域预测图。

本发明授权基于CNN多尺度特征提取和分层融合的图像篡改检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于CNN多尺度特征提取和分层融合的图像篡改检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 将待测的图像输入到噪声预处理模块进行噪声特征的分析，经过SRM和约束卷积层的处理后输出得到特征映射，将得到的特征映射与原始输入图像结合后输入到基本块来获得一个统一的特征表示； 将噪声预处理模块得到的统一特征表示输入到多尺度特征提取模块进行特征提取，多尺度特征提取模块的解码器对特征进行像素细化得到掩码4； 对多尺度特征提取模块的解码器中注意力模块得到的特征映射进行上采样分层特征输出，得到掩码1，掩码2，掩码3； 将分层特征融合得到的掩码1，掩码2，掩码3与多尺度特征提取模块中解码器得到的掩码4进行融合，得到最终图像篡改区域预测图； 所述将噪声预处理模块得到的统一特征表示输入到多尺度特征提取模块进行特征提取的步骤包括： 将统一的特征表示输入到多尺度特征提取模块，多尺度特征提取模块中编码器的注意力块进行特征提取捕捉出篡改区域特征，对提取后的特征通过桥接块中的res2块进行特征的补充，弥补之前特征提取过程的特征损失，输出第三特征映射； 利用皮尔逊系数和百分比池来判断图像上的相似区域，输出第四特征映射； 多尺度特征提取模块的解码器对第三特征映射和第四特征映射进行像素细化，得到掩码4。

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