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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利一种图像拼接组合篡改的多特征融合检测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：CN116385332B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202111577830.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种图像拼接组合篡改的多特征融合检测方法是由贾若凡;张建秋;李旦设计研发完成，并于2021-12-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图像拼接组合篡改的多特征融合检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种图像拼接组合篡改的多特征融合检测方法，该方法能够对图像是否存在篡改实现全面地、精准地检测，包括以下步骤：对待检测彩色图像采用预定方法进行超像素分割获取分割图像；对分割图像采用互补色小波变化提取颜色变化，获取分割图像的图像色度变化特征；对分割图像进行清晰度检测提取分割图像的不同区域的清晰度值，基于不同区域的清晰度值获取图像清晰度变化特征；采用显著性区域检测算法将分割图像分为两个区域，基于NSS模型分别提取这两个区域的统计特征，获取分割图像的纹理差异和失真特征；将图像色度变化特征、图像清晰度变化特征、纹理差异以及失真特征进行融合，并采用训练好的分类器获取分类结果得到最终的检测结果。

本发明授权一种图像拼接组合篡改的多特征融合检测方法在权利要求书中公布了：1.一种图像拼接组合篡改的多特征融合检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1，获取待检测彩色图像，并对所述待检测彩色图像采用预定方法进行超像素分割获取分割图像； 步骤S2，对所述分割图像采用互补色小波变化提取颜色变化，获取所述分割图像的图像色度变化特征； 步骤S3，对所述分割图像进行清晰度检测提取所述分割图像的不同区域的清晰度值，基于不同区域的所述清晰度值获取图像清晰度变化特征； 步骤S4，采用显著性区域检测算法将所述分割图像分为两个区域，基于NSS模型分别提取这两个区域的统计特征，获取所述分割图像的纹理差异和失真特征； 步骤S5，将所述图像色度变化特征、所述图像清晰度变化特征、所述纹理差异以及所述失真特征进行融合，并采用训练好的分类器获取分类结果得到最终的检测结果， 所述检测结果为未篡改图像或篡改图像， 其中，所述步骤S2包括以下子步骤： 步骤S2-1，基于直角坐标系中R、G、B轴互为相位差的关系，构造一簇相位差为的互补色小波、、，将其分别记作 步骤S2-2，基于所述互补色小波获取彩色图像层级和方向的互补色小波系数矢量，分别表示为： 式中，是所述待检测彩色图像的通道矢量，代表卷积； 步骤S2-3，对每个层级和方向，计算二维多通道互补色算子： ， 式中，表示所述互补色算子的八个子带方向，、、和分别为黑白、红青、绿品红和蓝黄互补色算子； 步骤S2-4，基于所述互补色算子采用色度检测算子获取所述图像色度变化特征： ， 式中，为层级对应八个方向子带内任意位置点的互补色系数，，，且，为子带的大小。

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