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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利用双向交互网络定位图像篡改区域的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：CN120431410B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510929447.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种利用双向交互网络定位图像篡改区域的方法是由程全龙;王金伟;罗向阳设计研发完成，并于2025-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种利用双向交互网络定位图像篡改区域的方法在说明书摘要公布了：本发明属于图像定位技术，具体是一种利用双向交互网络定位图像篡改区域的方法，使用主干网络提取多尺度特征，将多尺度特征输入下采样特征补偿模块和整体注意力强化模块；经下采样特征补偿模块处理得到补偿特征图；整体注意力强化模块对当前特征图和底层预测图进行注意力引导增强，再与当前层特征图融合得到注意力特征图；通过多级预测图和层级融合模块对融合特征逐层解码，生成伪造区域的定位结果。本发明通过双向交互的网络模型设计，能有效利用多尺度特征信息和信息反馈机制，对篡改区域实现精准定位。

本发明授权一种利用双向交互网络定位图像篡改区域的方法在权利要求书中公布了：1.一种利用双向交互网络定位图像篡改区域的方法，其特征在于，对于输入的原始图像，执行以下步骤： 步骤1、使用主干网络进行多尺度特征提取，获得不同层次语义与细节信息的特征图； 步骤2、首先，将所得各层的特征图分别输入对应的下采样特征补偿模块和整体注意力强化模块； 所述下采样特征补偿模块对当前层特征图进行重组拼接、组归一化以及动态加权融合后，再与当前层特征图结合得到补偿特征图；下采样特征补偿模块的具体执行过程为： 首先，采用相位间隔采样策略对输入特征图进行重组，生成四个互补的子特征图，四个子特征图的计算公式如下： ；； ；； 其中，代表在位置处的像素值，表示四个子特征图； 接着，将子特征图按通道拼接以及将子特征图按通道方向拼接，并通过1×1卷积对拼接后的两个特征图降维处理；随后，引入组归一化操作并结合可学习的卷积核对降维后的两个特征图进行增强，得到两组补偿特征；之后，利用可学习的动态因子对两组补偿特征进行加权融合；最后，通过残差连接将加权融合结果与原始的输入特征图相结合，生成对应的补偿特征图； 所述整体注意力强化模块对当前层特征图和底层预测图进行注意力引导增强，再与当前层特征图融合得到注意力特征图；第一层的整体注意力强化模块使用的预测图的获得方法为：将第一层的下采样特征补偿模块所得补偿特征图输入第二层，通过训练所得；然后，从第二层开始，将当前层特征图与前一层补偿后的补偿特征图进行拼接，生成增强后特征； 各层的整体注意力强化模块的具体处理方法为： 首先，对底层的预测图进行高斯模糊处理，并对其结果进行归一化生成注意力权重图；然后将所得注意力权重图与当前层特征图进行逐元素乘法得到增强后特征；接着将增强后特征与原始特征相加，并通过层归一化操作对融合结果进行规范化处理，从而获得最终的输出特征；计算公式如下： ；k=2,3,4； 上式中表示预测图，S表示当前层特征图，LN表示层归一化,Cg表示使用高斯核并设偏置为零的卷积操作，f·是一个归一化函数，用于将高斯模糊后的图像映射到[0,1]范围内； 其中，第四层的当前层特征图与第三层的下采样特征补偿模块的补偿特征图拼接，再经处理得到预测图，将预测图作为预测图作为输入到第三层的整体注意力强化模块；第一层的整体注意力强化模块处理的特征包括当前层特征图以及预测图； 步骤3、通过多级预测图和层级融合模块对特征逐层解码，生成伪造区域的定位结果。

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