计算机工程

作者：朱昊昱, 孙俊, 陈祺东

单位：江南大学 人工智能与计算机学院, 江苏 无锡 214122

关键词：图像拼接篡改检测,DeepLab v3+网络,多任务检测,注意力机制,空洞卷积

基金：国家重点研发计划（2018YFC1603303）。

在图像拼接篡改检测任务中，受篡改区域尺度多样性及模糊操作的影响，传统分类算法难以提取图像篡改特征。提出一种基于DeepLab v3+的图像拼接篡改检测算法，使用浅层图像特征预测图像的篡改区域边界，提高模型对篡改边界的敏感性。在此基础上，通过多尺度融合特征对图像篡改区域进行分割，并在原空洞空间金字塔模块中融合空间和通道注意力机制，从而提高模型对多尺度篡改区域的适应性。实验结果表明，所提算法能有效检测图像的篡改区域，在CASIA v1.0和Columbia数据集中的分割精度分别为0.754 6和0.727 8，优于DCT、BAPPY、MFCN等算法。

来源：2022年第1期

《计算机工程》期刊编辑部

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