基于多残差学习与注意力融合的中值滤波检测

摘要：

针对小尺寸JPEG压缩图像携带有效信息较少、中值滤波痕迹不明显的问题,提出一种基于多残差学习与注意力融合的图像中值滤波检测算法.该算法将多个高通滤波器与注意力模块相结合,获取带权值的多残差特征图作为特征提取层的输入,特征提取层采用分组卷积形式,对输入的多残差特征图进行多尺度特征提取,融合不同尺度的特征信息,同时采用密集连接方式,每一层卷积的输入来自前面所有卷积层的输出和.实验结果表明,针对小尺寸JPEG压缩图像的中值滤波检测,本文算法比现有算法具有更高的检测精度,且能更有效地检测与定位局部篡改区域.

关键词：多残差学习、中值滤波检测、预处理、通道注意力、多尺度特征

所属期刊栏目：34

分类号：TP309(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;上海市自然科学基金资助项目

在线出版日期：2023-03-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：81-89