基于分块分类深度学习的篡改图像检测方法及系统

摘要

本发明属于计算机视觉领域，具体涉及了一种基于分块分类深度学习的篡改图像检测方法及系统，旨在解决现有技术篡改图像检测准确率和定位精度尚达不到实用要求的问题。本发明方法包括：分别对待检测图像灰度化后分块分类以及设定算子的边缘特征计算；基于分块分类结果，进行待检测图像及特征图的分块分类；通过图像块篡改检测模型获取分类图像块的检测结果、特征图像块的检测结果并进行加权；结合的图像块的标记，进行待检测图像的篡改区域标记。本发明对图像分块分类，分别训练篡改检测模型，检测结果更准确、篡改区域定位更精确，并将未分块的图像边缘直接定义为其最邻近图像块的篡改检测结果，提高检测效率。