摘要

针对传统图像篡改检测方法存在边界模糊、提取特征尺度单一、忽略背景信息等问题,本文提出了多尺度感知与边界引导的图像篡改检测方法。首先,使用改进的金字塔视觉变压器提取篡改图像的空间细节和基础特征。其次,通过边缘感知模块探索与伪造区域边缘相关的信息,生成边缘预测图。再次,利用边缘引导模块突出所提取特征中的关键通道,减少冗余通道的干扰。然后,通过多尺度上下文感知模块,从多个感受野学习伪造区域丰富的上下文信息。最后,利用特征融合模块交替关注篡改图像的前景和背景,精确分割伪造区域。将本文方法在5个常用的公开图像篡改检测数据集上进行定量和定性对比,实验结果表明,本文方法可以有效检测伪造区域,并且优于其他方法。

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