一种轻量级多尺度融合的图像篡改检测算法

现有ManTra-Net、DWT-CNN等基于深度学习的数字图像篡改检测算法存在计算复杂度高、检测准确度低等问题。为提取图像篡改与非篡改区域的差异性特征,提出一种基于MobileNetV3-LSTM混合模型的图像篡改检测算法。采用双分支网络架构,主分支网络为带有空洞卷积的轻量级CNN特征提取网络,副分支网络学习篡改图像边界上的差异性,在融合多尺度特征后进行端到端训练,最终输出预测定位图。在COVERAGE、CASIA2和COLUMBIA标准数据集上的实验结果表明,与Xavier-CNN、ELA等算法相比,该算法检测准确度平均提高9.2个百分点,参数量缩减82.3%,推理速度加快2倍,并且具有一定的泛化能力,适用于复制-粘贴、拼接等图像篡改操作的篡改区域检测定位任务。