典型文献
基于双分支网络的图像修复取证方法
文献摘要：
图像修复是一项利用图像已知区域的信息来修复图像中缺失或损坏区域的技术.人们借助以此为基础的图像编辑软件无须任何专业基础就可以轻松地编辑和修改数字图像内容,一旦图像修复技术被用于恶意移除图像的内容,会给真实的图像带来信任危机.目前图像修复取证的研究只能有效地检测某一种类型的图像修复.针对这一问题,提出了一种基于双分支网络的图像修复被动取证方法.双分支中的高通滤波卷积网络先使用一组高通滤波器来削弱图像中的低频分量,然后使用4个残差块提取特征,再进行两次4倍上采样的转置卷积对特征图进行放大,此后使用一个5×5的卷积来减弱转置卷积带来的棋盘伪影,生成图像高频分量上的鉴别特征图.双分支中的双注意力特征融合分支先使用预处理模块为图像增添局部二值模式特征图.然后使用双注意力卷积块自适应地集成图像局部特征和全局依赖,捕获图像修复区域和原始区域在内容及纹理上的差异,再对双注意力卷积块提取的特征进行融合.最后对特征图进行相同的上采样,生成图像内容和纹理上的鉴别特征图.实验结果表明该方法在检测移除对象的修复区域上,针对样本块修复方法上检测的F1分数较排名第二的方法提高了2.05％,交并比上提高了3.53％;针对深度学习修复方法上检测的F1分数较排名第二的方法提高了1.06％,交并比提高了1.22％.对结果进行可视化可以看出,在检测修复区域上能够准确地定位移除对象的边缘.
文献关键词：
图像取证;图像修复检测;深度学习;注意力机制
中图分类号：
作者姓名：
章登勇;文凰;李峰;曹鹏;向凌云;杨高波;丁湘陵
作者机构：
长沙理工大学湖南省综合交通运输大数据智能处理重点实验室,湖南长沙 410114;长沙理工大学计算机与通信工程学院,湖南长沙 410114;湖南大学信息科学与工程学院, 湖南长沙 410082;湖南科技大学计算机科学与工程学院,湖南湘潭 411004
文献出处：
引用格式：
[1]章登勇;文凰;李峰;曹鹏;向凌云;杨高波;丁湘陵-.基于双分支网络的图像修复取证方法)[J].网络与信息安全学报,2022(06):110-122
A类：
图像修复取证,样本块修复,图像修复检测
B类：
双分支网络,图像编辑,无须,专业基础,轻松,改数,数字图像,图像修复技术,恶意,移除,来信,信任危机,卷积网络,高通滤波器,低频分量,残差块,提取特征,上采样,转置卷积,特征图,积带,棋盘,伪影,成图,高频分量,鉴别特征,双注意力,注意力特征融合,局部二值模式特征,局部特征,修复方法,排名第,交并比,检测修复,图像取证,注意力机制
AB值：
0.271837
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
