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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种基于分割一切模型SAM的遥感图像鲁棒篡改定位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：CN120298404B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202510775332.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于分割一切模型SAM的遥感图像鲁棒篡改定位方法是由沙煜哲;檀振山;王泉懿;徐清璇;霍学金设计研发完成，并于2025-06-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于分割一切模型SAM的遥感图像鲁棒篡改定位方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于分割一切模型SAM的遥感图像鲁棒篡改定位方法，包括：步骤1，获取输入的遥感图像I和噪声图像R；步骤2，将遥感图像I和噪声图像R分别输入至光学流SAM编码器和噪声流SAM编码器，光学流SAM编码器和噪声流SAM编码器组成共享参数的双流SAM编码器；步骤3，通过动态篡改信号增强模块DTSEM对多层级语义特征进行动态校准；步骤4，将校准特征输入至并行分支伪造解码器PFD；步骤5，损失函数优化；步骤6，推理阶段处理。本发明利用SAM对特征分布差异的高敏感度，能够有效捕捉被后处理削弱的篡改痕迹，提升定位准确性。

本发明授权一种基于分割一切模型SAM的遥感图像鲁棒篡改定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于分割一切模型SAM的遥感图像鲁棒篡改定位方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，特征输入与预处理：获取输入的遥感图像，其中H、W分别表示图像的高度和宽度，图像的通道数为3；通过富隐写分析模型SRM滤波器生成对应的噪声图像，构建包含光学信息与高频噪声信息的双流输入，其中表示实数空间； 步骤2，双流特征编码：将遥感图像I和噪声图像R分别输入至光学流SAM编码器和噪声流SAM编码器，光学流SAM编码器和噪声流SAM编码器组成共享参数的双流SAM编码器； 光学流SAM编码器和噪声流SAM编码器结构相同，均包含4个模块，模块序号用i表示，；4个模块均采用相同的结构设计，每个模块都由自适应多尺度特征适配器AMFA和Transformer层级联组成，其中，自适应多尺度特征适配器AMFA通过4组不同尺度的卷积核对输入特征进行处理，以捕获不同尺度下的特征信息；Transformer层基于自注意力机制对特征进行全局建模，增强特征表达能力； 光学流SAM编码器和噪声流SAM编码器分别输出多层级特征和，其中是光学流经过光学流SAM编码器中的第i个模块后输出的多层级语义特征，optical表示光学，对应遥感图像输入所提取的语义特征；是噪声流经过噪声流SAM编码器中的第i个模块后输出的多层级篡改噪声特征，其中noise表示噪声，对应噪声图像输入所提取的篡改噪声特征； 步骤3，动态篡改信号增强：通过动态篡改信号增强模块DTSEM，利用多层级篡改噪声特征对多层级语义特征进行动态校准，通过门控机制计算特征权重，输出校准特征，其中Conv表示卷积操作，为噪声流卷积特征，实现对有效篡改信号的增强与纹理干扰的抑制； 步骤4，并行分支伪造解码：将校准特征输入至并行分支伪造解码器PFD；所述并行分支伪造解码器PFD包括四个并行分支，分别为第一分支、第二分支、第三分支和第四分支； 其中第一分支包括1×1卷积、常规卷积层、归一化层、激活函数层和用于深层监督的计算层； 第二分支包括膨胀率为6的3×3空洞卷积、常规卷积层、归一化层、激活函数层和用于深层监督的计算层； 第三分支包括膨胀率为12的3×3空洞卷积、常规卷积层、归一化层、激活函数层和用于深层监督的计算层； 第四分支包括膨胀率为18的3×3空洞卷积、常规卷积层、归一化层、激活函数层和用于深层监督的计算层； 通过不同膨胀率的卷积分支提取多尺度篡改特征，结合深层监督机制对并行分支伪造解码器PFD中的各层输出进行像素级分类，最终输出融合多尺度信息的篡改区域掩码；基于步骤1~4，完成了双流SAM模型的构建； 步骤5，损失函数优化：采用加权交并比损失wIoU与加权二元交叉熵损失wBCE的组合损失； 步骤6，所述双流SAM模型进行推理阶段处理：在推理阶段，所述双流SAM模型支持动态输入尺寸。

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