基于自适应篡改痕迹学习的深度图像修复篡改检测方法

本发明公开了一种基于自适应篡改痕迹学习的深度图像修复篡改检测方法，属于数字图像取证技术领域。该方法首先利用自适应差分卷积模块对输入图像进行处理，以抑制图像内容并增强篡改痕迹；随后，通过多尺度空洞卷积模块和密集连接网络并行提取多尺度及细粒度特征；接着，利用神经网络结构搜索模块自动优化特征提取路径，以适应多样化的篡改类型；然后，通过一个包含全局和局部双分支的注意力增强模块，融合多级特征并同时提升篡改区域的内部一致性和边界精度；最后，由解码器模块输出像素级的篡改区域掩膜。本发明能够自适应学习篡改特征，并在JPEG压缩、缩放、加噪等后处理条件下保持高精度和强鲁棒性，适用于数字取证、媒体内容安全等领域。