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龙图腾网获悉四川大学申请的专利一种改进的多尺度图像篡改区域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：CN115471733B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202211149912.6，技术领域涉及：G06V20/00；该发明授权一种改进的多尺度图像篡改区域定位方法是由梁刚;朱春宇;杨进;赵奎;许春;杨鑫岩;陈良银设计研发完成，并于2022-09-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种改进的多尺度图像篡改区域定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种改进的多尺度图像篡改区域定位方法，为了解决现有技术的不足，通过特征采集模块利用级联的卷积神经网络对输入的高频特征分量采集浅层篡改特征分量，并将采集的最小尺度的浅层篡改特征分量送入空洞卷积网络，输出深层篡改特征分量；将深层篡改特征分量送入注意力机制融合模块，分别计算出通道注意力权值图和空间注意力权值图，并利用矩阵乘法分别与深层篡改特征分量在空间和通道维度上进行权重分配后，利用特征融合模块进行特征融合输出得到融合篡改特征分量；融合篡改特征分量和浅层篡改特征分量通过三级反卷积网络进行相同尺度的跨层融合，以此逐步重建出篡改区域定位效果图。

本发明授权一种改进的多尺度图像篡改区域定位方法在权利要求书中公布了：1.一种改进的多尺度图像篡改区域定位方法，其特征在于：包括下述步骤： 1特征采集模块利用级联的卷积神经网络对输入的高频特征分量f0采集包含全局篡改特征信息且尺度不同的浅层篡改特征分量，并将采集的最小尺度的浅层篡改特征分量送入空洞卷积网络，输出得到深层篡改特征分量f5；其中，采集模块设置有三级卷积神经网络和两级空洞卷积网络，每一个卷积神经网络皆设置有实现连续操作的卷积层、平均池化层和激活函数；每一个空洞卷积网络皆设置有实现连续操作的空洞卷积层和激活函数； 2将深层篡改特征分量f5送入包含通道注意力机制模块和空间注意力机制模块的注意力机制融合模块，分别计算出通道注意力权值图MCf5和空间注意力权值图MSf5，并利用矩阵乘法分别与深层篡改特征分量f5在空间和通道维度上进行权重分配后，利用特征融合模块进行特征融合输出得到篡改痕迹表达更加突出的融合篡改特征分量f6； 3融合篡改特征分量f6和浅层篡改特征分量通过设置有三级反卷积网络及Sigmoid函数的跨层特征连接重建模块进行相同尺度的跨层融合，以此逐步重建出篡改区域定位效果图； 4将篡改区域定位效果图与输入图像真实标注的篡改区域使用像素级的自适应权重的二元交叉熵损失函数计算误差，以指导整个网络朝最佳方向进行参数优化。

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