【摘 要】
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随着数字媒体技术的发展,使用图像编辑软件对数字图像进行加工和修改变得越来越简单。当数字图像被人恶意篡改并加以利用,有可能会造成众多负面影响,甚至可能会影响社会的稳定,所以数字图像进行篡改检测对于图像信息安全是一个不可忽视的问题。图像篡改有多种类型,其中复制移动图像篡改是常见的图像篡改方式。传统的复制移动算法需要手动的设计特征具有一定的局限性。随着深度学习的发展,基于深度学习的图像复制移动篡改检测领
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随着数字媒体技术的发展,使用图像编辑软件对数字图像进行加工和修改变得越来越简单。当数字图像被人恶意篡改并加以利用,有可能会造成众多负面影响,甚至可能会影响社会的稳定,所以数字图像进行篡改检测对于图像信息安全是一个不可忽视的问题。图像篡改有多种类型,其中复制移动图像篡改是常见的图像篡改方式。传统的复制移动算法需要手动的设计特征具有一定的局限性。随着深度学习的发展,基于深度学习的图像复制移动篡改检测领域的算法越来越多,因为深度学习能够从大量数据中主动学习复制区域与粘贴区域的联系,从而进行更加精确的检测。本文使用基于深度学习的算法去检测数字图像复制移动篡改,并将算法应用到数字图像版权管理系统中,将理论和实践结合。本文提出基于渐进式监督注意力机制嵌套U-Net网络检测图像复制移动篡改,主要有三个贡献点:使用U型残差块代替U-Net中的普通卷积运算,残差块融合丰富的多尺度信息;使用相似度匹配模块,该模块将残差块得到的多尺度特征进行特征相似度匹配;使用渐进式监督注意力机制,该机制让网络专注于学习更高相似性的特征,即过滤匹配度低和去除错误匹配的特征。通过本文的实验验证了该算法对图像复制移动篡改检测的有效性。本文还以篡改检测算法为核心,设计实现了基于图像篡改检测算法的数字图像版权系统。该系统首次将篡改检测与版权管理结合,篡改检测生成的篡改图为图像版权取证提供了更有力的参考证据。
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