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龙图腾网获悉三峡大学申请的专利一种基于自适应空间特征融合的图像篡改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：CN115311204B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202210784561.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于自适应空间特征融合的图像篡改检测方法是由刘军清;韩志奇;康维;熊小豪;余利君设计研发完成，并于2022-07-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自适应空间特征融合的图像篡改检测方法在说明书摘要公布了：一种基于自适应空间特征融合的图像篡改检测方法，它包括以下步骤：步骤1：进行数据集的构建与整理；步骤2：进行篡改检测网络的训练；步骤3：进行篡改检测网络的测试；步骤4：进行篡改图像的检测定位；本发明的目的是针对现有的图像篡改检测方法误差较大以及篡改区域定位不准确的技术问题，而提供的一种基于自适应空间特征融合的图像篡改检测方法。本发明的目的是针对现有的图像篡改检测方法误差较大以及篡改区域定位不准确的技术问题，而提供的一种基于自适应空间特征融合的图像篡改检测方法。

本发明授权一种基于自适应空间特征融合的图像篡改检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应空间特征融合的图像篡改检测方法，其特征在于，它包括以下步骤： 步骤1：进行数据集的构建与整理； 步骤2：进行篡改检测网络的训练； 步骤3：进行篡改检测网络的测试； 步骤4：进行篡改图像的检测定位； 在步骤1中，批量生成合成篡改数据集，合成篡改数据集包括训练集与测试集； 在步骤2中，首先使用合成篡改数据集对改进后的YOLOX篡改检测网络进行预训练，获得预训练模型，在预训练模型的基础上，对公开篡改数据集进行训练； 在步骤3中，使用预先划分好的测试集对训练好的网络进行测试，得到测试结果； 在步骤4中，将待检测图像输入到训练好的网络中进行检测，输出篡改区域； 通过以上步骤获得图像中篡改后的区域； 改进后的YOLOX篡改检测网络结构如下： 输入层→Focus模块→第一卷积模块→第一个CSP模块→第二卷积模块→第二个CSP模块→第三卷积模块→第三个CSP模块→第四卷积模块→SPP模块→第四个CSP模块→第五卷积模块→第一次上采样→第一个CBAM注意力模块→第一个CBAM注意力模块处理后得到的特征图与第三个CSP模块处理后得到的特征图进行通道融合→第五个CSP模块→第六卷积模块→第二次上采样→第二个CBAM注意力模块→第二个CBAM注意力模块处理后得到的特征图与第二个CSP模块处理后得到的特征图进行通道融合→第六个CSP模块→第七卷积模块→第一次下采样→第三个CBAM注意力模块→第三个CBAM注意力模块处理后得到的特征图与第六卷积操作后得到的特征图进行通道融合→第七个CSP模块→第八卷积模块→第二次下采样→第四个CBAM注意力模块→第四个CBAM注意力模块处理后得到的特征图与第五卷积操作后得到的特征图进行通道融合→第八个CSP模块。

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