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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利一种融合高频空域和DCT域的有损压缩检测方法及终端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：CN117011591B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202310830562.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种融合高频空域和DCT域的有损压缩检测方法及终端是由李斌;施简;李伟祥设计研发完成，并于2023-07-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合高频空域和DCT域的有损压缩检测方法及终端在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合高频空域和DCT域的有损压缩检测方法及终端，方法包括：获取第一JPEG压缩图像数据集，根据所述第一JPEG压缩图像数据集对WebP有损压缩检测网络进行训练，得到训练后的WebP有损压缩检测网络；获取第二JPEG压缩图像数据集，根据所述训练后的WebP有损压缩检测网络对所述第二JPEG压缩图像数据集进行WebP有损压缩痕迹检测，并输出检测结果；本发明提出的融合高频空域和DCT域对JPEG图像进行特征提取的方法，解决了现有技术中针对JPEG双次压缩的有损压缩检测方法效果不佳甚至部分情况下会失效的问题。

本发明授权一种融合高频空域和DCT域的有损压缩检测方法及终端在权利要求书中公布了：1.一种融合高频空域和DCT域的有损压缩检测方法，其特征在于，包括： 获取第一JPEG压缩图像数据集，根据所述第一JPEG压缩图像数据集对WebP有损压缩检测网络进行训练，得到训练后的WebP有损压缩检测网络； 获取第二JPEG压缩图像数据集，根据所述训练后的WebP有损压缩检测网络对所述第二JPEG压缩图像数据集进行WebP有损压缩痕迹检测，并输出检测结果； 所述WebP有损压缩检测网络包括：高频空域特征提取模块和DCT域特征提取模块； 所述根据所述第一JPEG压缩图像数据集对WebP有损压缩检测网络进行训练，得到训练后的WebP有损压缩检测网络，包括： 分别通过所述高频空域特征提取模块和所述DCT域特征提取模块提取所述第一JPEG压缩图像数据集的图像特征； 将得到的图像特征分别输入对应的SwinTransformerV2网络进行分析和学习，并通过注意力模块关注JPEG图像中WebP有损压缩痕迹，得到所述训练后的WebP有损压缩检测网络； 所述分别通过所述高频空域特征提取模块和所述DCT域特征提取模块提取所述第一JPEG压缩图像数据集的图像特征，包括： 在所述高频空域特征提取模块，通过高通滤波器，对所述第一JPEG压缩图像数据集中的待测灰度图像进行滤波，提取待测图像的第一特征，并将所述第一特征在通道上进行拼接，得到拼接后的第一特征； 在DCT域特征提取模块中，将所述第一JPEG压缩图像数据集通过DCT基函数得到各个通道的DCT系数；将所述各个通道的DCT系数中的交流系数按照对应的通道方向进行卷积，得到第二特征； 将所述各个通道的DCT系数在对应的通道内进行统计，得到所述各个通道的DCT系数的概率直方图，将所述概率直方图输入卷积神经网络，得到第三特征。

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