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龙图腾网获悉广东科学技术职业学院申请的专利图像篡改定位方法、计算机装置及存储介质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：CN120411749B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202510905261.6，技术领域涉及：G06V20/00；该发明授权图像篡改定位方法、计算机装置及存储介质是由向燕;余正泓;郑博;杨理庆设计研发完成，并于2025-07-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像篡改定位方法、计算机装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供图像篡改定位方法、计算机装置及存储介质，该方法包括：输入待检测图像数据；利用预设数量个阶段堆叠的预设频率自适应Transformer模块对待检测图像数据进行处理，获得每一阶段的输出特征标记；在预设频率自适应Transformer模块任意相邻的两个阶段之间利用预设原型学习模块使用基于KNN局部密度峰值聚类算法对来自上一个阶段的输出特征标记进行聚类进而加权聚合，获得篡改原型标记，并将篡改原型标记作为下一个阶段的输入；利用预设标记渐进融合定位头对所有阶段的输出特征标记和所有预设原型学习模块的篡改原型标记进行融合，生成篡改区域定位的预测图像。本发明能够高效生成篡改图像标记并精确定位篡改区域。

本发明授权图像篡改定位方法、计算机装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像篡改定位方法，其特征在于，包括： 输入待检测图像数据； 利用预设数量个阶段堆叠的预设频率自适应Transformer模块对所述待检测图像数据进行处理，获得每一阶段的输出特征标记，其中，所述输出特征标记包括多尺度的空间特征和频率特征；所述预设频率自适应Transformer模块的每一个阶段均包括多个级联的频率自适应Transformer层，每一个所述频率自适应Transformer层包括预设的并行频率自适应注意力块和前向传播块，并执行以下步骤：通过所述预设的并行频率自适应注意力块获取当前频率自适应Transformer层对应的输入标记的全频率注意力特征、高频滤波特征和低频滤波特征，将所述全频率注意力特征、所述高频滤波特征和所述低频滤波特征进行像素加法获得多频率融合特征；利用前向传播对所述多频率融合特征进行处理，获得所述当前频率自适应Transformer层的输出特征标记； 在所述预设频率自适应Transformer模块任意相邻的两个阶段之间，利用预设原型学习模块使用基于KNN局部密度峰值聚类算法对来自所述预设频率自适应Transformer模块中上一个阶段的输出特征标记进行聚类进而加权聚合，获得篡改原型标记，并将所述篡改原型标记作为所述预设频率自适应Transformer模块中下一个阶段的输入； 利用预设标记渐进融合定位头对所述预设频率自适应Transformer模块所有阶段的所述输出特征标记和所有所述预设原型学习模块的所述篡改原型标记进行融合，生成篡改区域的预测图像； 其中，利用预设原型学习模块使用基于KNN局部密度峰值聚类算法对来自所述预设频率自适应Transformer模块中上一个阶段的输出特征标记进行聚类进而加权聚合，获得篡改原型标记的步骤包括：将上一个阶段的所述输出特征标记进行一维卷积获得通道升维后的第一标记；将通道升维后的第一标记依次进行标记到特征图的维度转换、二维卷积和特征图到标记的维度转换，获得第二标记；将所述第一标记和所述第二标记进行像素加法，获得第一篡改原型标记；基于KNN局部密度峰值聚类算法对所述第一篡改原型标记进行聚类，并对聚类中心进行通道加权聚合，生成第二篡改原型标记。

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