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龙图腾网获悉三峡大学申请的专利一种基于PID-Net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：CN117197607B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202310933558.4，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种基于PID-Net的图像篡改检测方法是由张虹;陈赵乐设计研发完成，并于2023-07-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于PID-Net的图像篡改检测方法在说明书摘要公布了：一种基于PID‑Net的图像篡改检测方法，包括以下步骤：Step1、数据集的准备与处理；Step2、篡改模型的构建，基于PID‑Net网络结构，将其应用到图像篡改中，在此基础之上加入transformer，以及约束卷积；Step3、篡改模型的训练；Step4、篡改模型测试与评估。针对目前精确度不佳，传统的算法只能针对某一个特定的篡改类型，应用存在限制，以及获取空间特征信息不完善的问题，存在低级空间信息的丢失，边界信息丢失，造成模型学习特征困难，通用性差等问题；可以有效的获取图像异常的区域，提高检测性能和准确率；运用PID‑Net网络三分支进行特征提取机制，获取深层完整的空间特征信息和边界特征信息。最后再加入transformer机制与约束卷积来增强模型关注异常区域特征，加强模型的学习能力，提高模型的精确率。

本发明授权一种基于PID-Net的图像篡改检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于PID-Net的图像篡改检测方法，其特征是，包括以下步骤： Step1、数据集的准备与处理； Step2、篡改模型的构建，基于PID-Net网络结构，将其应用到图像篡改中，在此基础之上加入transformer，以及约束卷积； 篡改模型的构建步骤为： Step2.1、构建基于PID-Net的网络结构，PID-Net网络是一个三分支的网络结构，三个分支的作用分别是获取细节信息，边界信息，以及上下文信息； PID-Net网络基于三分支搭建，一个分支获取图像特征图中的详细信息，一个分支获取上下文信息，最后一个分支预测边界区域，三个分支是并行的，需要将三个分支的特征图进行融合，一张图像输入之后，首先进行卷积操作，卷积核的大小为3×2，每个卷积后面都有一个BatchNorm2d和ReLu操作，接下来是三个分支，三个分支分别采用Kpet、、，p,i,d代表三个分支，Kp表示比例系数，，et表示输入与输出值的差值，三个分支分别进行比例，积分和微分三种运算；最后将三个分支的输出结果进行融合操作，三个分支的特性信息进行相互间的融合，得到一个全面的图像特征图信息； Step2.2、融入transformer，采用Multi-Attention，可以增强篡改信息，有利于模型学习篡改特征，忽略与篡改无关的语义信息； Step2.3、利用约束卷积，学习篡改相关的语义信息而抑制无关的语义信息，学习篡改特征，抑制关注图像语义信息； Step3、篡改模型的训练； Step4、篡改模型测试与评估。

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