基于双流增强编码和注意优化解码的图像篡改定位算法

主流图像篡改定位方法通常通过简单操作融合不同流的不一致特征,导致特征冗余且篡改区域的像素误检。基于此,本文提出基于双流增强编码和注意优化解码的图像篡改定位框架。首先,提出双流增强编码分别对图像和频域特征进行基于噪声和通道注意力的自增强和基于特征映射的交叉注意权重的交互增强。随后,引入多级感受野策略探索多尺度上下文信息,设计邻阶特征聚合模块融合多尺度相邻特征。最后,利用篡改区域和非篡改区域协同增强模型的篡改定位能力,提出注意优化解码模块,消除初始篡改区域预测中边缘像素的错误预测,逐步精确细化篡改定位。在4个主流公共基准数据集NIST16、Coverage、Columbia、CASIA和两个现实挑战数据集IMD20、Wild上与主流篡改定位方法进行对比,本文算法在无微调模型和微调模型两个设置下,在6个数据集上的性能最优,证明本文提出的篡改定位网络能够充分利用多种篡改线索,在不同的篡改数据集上实现篡改区域的有效定位,具有更高的定位精度和更强的鲁棒性。