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龙图腾网获悉天津大学申请的专利一种检测图像复制粘贴篡改的系统及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：CN116503713B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202310564653.1，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种检测图像复制粘贴篡改的系统及方法是由李岳楠;王瑞设计研发完成，并于2023-05-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种检测图像复制粘贴篡改的系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种检测图像复制粘贴篡改的系统及方法，所述方法包括以下步骤：计算图像区域间相似度向量；根据图像中区域与其匹配区域的关系划分为三种不同的匹配模式；将所有区域的相似度向量降序排序并记录其匹配区域的位置；根据匹配位置关系融合不同区域的相似度向量，得到融合相似度矩阵；从融合相似度矩阵中提取注意力图并调制特征图；将特征图和融合相似度矩阵拼接，得到融合特征图；将融合特征图送入篡改检测器，提取复制粘贴检测掩膜；使用双掩膜分离特征图后在通道维度拼接成新特征，并将拼接特征送入源目定位器，得到源目定位掩膜；采用交叉熵损失函数篡改检测网络；将单幅图像输入训练好的篡改检测网络，得到检测结果。

本发明授权一种检测图像复制粘贴篡改的系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种检测图像复制粘贴篡改的系统，其特征在于，所述的系统基于深度神经网络；所述网络包含检测支路和定位支路；所述检测支路由特征提取模块、相似度计算模块、信息融合模块、空间注意力模块和篡改检测器构成；所述定位支路由掩膜生成模块、区域分离模块以及源目定位器构成；其中： 所述特征提取模块从待检测图像中提取特征图； 所述相似度计算模块通过如下公式计算单个区域与所有区域特征之间的相似度获得区域的相似度向量组成相似度矩阵； ； 其中：是降维后的标识，表示取模；，每行代表图像中的单个区域，每列保存该区域与所有区域的相似度； 所述信息融合模块根据图像中区域与其匹配区域的成对关系，将成对区域划分为三种匹配模式； 所述信息融合模块通过如下公式将所有区域的相似度向量降序获得到排序后的相似度矩阵和对应原始位置矩阵的匹配位置关系； ； 其中：是按列降序排序函数，即对每个区域的相似度向量进行排序；表示排序后区每列前个最大值，为排序前的相似度矩阵；，其中h和w为图像垂直和水平方向上的区域个数，R表示实数集；记录矩阵每行最大值的位置，代表每个区域的匹配区域位置； 所述信息融合模块根据匹配位置关系融合不同区域的相似度向量获得到融合相似度矩阵； 所述空间注意力模块将提取注意力图调制特征与融合相似度矩阵在通道维度拼接获的第一融合特征图，即： ； 所述篡改检测器通过如下公式对第一融合特征图进行计算获得复制粘贴区域掩膜； ； 其中：复制粘贴检测概率图，，通道数为2； 所述掩膜生成模块根据第一融合特征图提取相似区域掩膜计算获得篡改区域掩膜和篡改区域边缘掩膜； 所述区域分离模块通过如下公式将图像特征，篡改区域掩膜和篡改区域边缘掩膜进行计算在通道维度上拼接获第二融合特征； ； 所述源目定位器通过如下公式对第二融合特征计算获得源目定位掩膜 ； 其中：是使用3个级联的卷积层从第二融合特征中提取源目概率图。

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