(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210486246.9 (22)申请日 2022.05.06 (71)申请人 山东工商学院 地址 264026 山 东省烟台市莱山区滨 海中 路191号 (72)发明人 丁昕苗　刘延武　郭文　李国军　 庞帅　 (74)专利代理 机构 济南圣达知识产权代理有限 公司 372 21 专利代理师 董雪 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 5/10(2006.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 3/04(2006.01)G06N 3/08(2006.01) G06V 10/80(2022.01) G06V 10/82(2022.01) (54)发明名称 一种融合噪声感知的深度伪造图像检测方 法及系统 (57)摘要 本公开属于机器视觉技术领域， 具体涉及一 种融合噪声感知 的深度伪造图像检测方法及系 统， 包括： 获取待检测图像； 根据所获取的待检测 图像和双重注意力计算， 提取 RGB流的特征， 得到 图像多尺度增强特征； 对所获取的待检测图像进 行噪声域特征的提取， 根据所得到的图像多尺度 增强特征和所提取到的噪声域特征， 得到图像噪 声流特征； 将所得到的 图像的噪声流特征和所提 取到的RGB流的特征进行双流特征融合， 得到图 像双流融合增强特征； 根据所得到的图像双流融 合增强特征和局部一致性计算， 完成图像的伪造 检测。 权利要求书2页 说明书8页 附图2页 CN 114677372 A 2022.06.28 CN 114677372 A 1.一种融合噪声感知的深度伪造图像 检测方法， 其特 征在于， 包括： 获取待检测图像； 根据所获取的待检测图像和双重注意力计算， 提取RGB流的特征， 得到图像多尺度增强 特征； 对所获取的待检测图像进行 噪声域特征的提取， 根据所得到的图像多尺度增强特征和 所提取到的噪声域特 征， 得到图像噪声流特 征； 将所得到的图像的噪声流特征和所提取到的RGB流的特征进行双流特征融合， 得到图 像双流融合增强特 征； 根据所得到的图像双流融合增强特 征和局部一致性计算， 完成图像的伪造检测。 2.如权利要求1中所述的一种融合噪声感知的深度伪 造图像检测方法， 其特征在于， 在 提取RGB流的特征的过程中， 采用渐进式空间注意力模块， 通过双重注意力计算自适应地学 习图像空间域特征的增强权重和抑制权重， 将原特征图分别与所述增强权重和抑制权重进 行加权融合得到增强特征图和抑制特征图； 所述增强特征图用于双流特征融合， 所述抑制 特征图在卷积后被再次输入到下一个阶段的双重注意力计算， 用于挖掘注意力以外的图像 区域的潜在特 征。 3.如权利要求1中所述的一种融合噪声感知的深度伪 造图像检测方法， 其特征在于， 通 过自适应卷积核得到高频噪声信息， 所得到的高频噪声信息与相位谱共同作为噪声流的输 入实现噪声域特征 的提取， 与RGB流所得到的空间域的多尺度增强特征进行互补融合得到 图像双流融合增强特 征。 4.如权利要求1中所述的一种融合噪声感知的深度伪 造图像检测方法， 其特征在于， 取 的待检测图像进 行预处理得到灰度图， 基于离散傅里叶变换将所得到的灰度图转换到频域 灰度图， 将所得到的频域灰度图的相位作为输入图像的相位谱信息， 结合离散傅里叶逆变 换得到所述相位谱重构图。 5.如权利要求1中所述的一种融合噪声感知的深度伪 造图像检测方法， 其特征在于， 对 所获取的待检测图像进行预处理得到灰度图， 采用自适应SRM滤波器， 引入约束卷积层， 将 所得到的灰度图作为约束卷积层的输入， 得到图像的SRM噪声信息图。 6.如权利要求1中所述的一种融合噪声感知的深度伪 造图像检测方法， 其特征在于， 对 所述双流融合增强特征进行互补融合， 得到多尺度增强特征， 将所述多尺度增强特征输入 到卷积块中得到含高层语义信息的全局特征， 同时将所述多尺度增强特征均分成多个局部 分块、 通过计算各个局部分块之间的相似度得到局部一致性信息， 将所得到的全局特征和 局部一致性信息联合， 完成伪造检测。 7.如权利要求6 中所述的一种融合噪声感知的深度伪 造图像检测方法， 其特征在于， 采 用双线性插值算法将多尺度增强特征图变为同一尺度， 沿着通道维度拼接成特征图， 得到 局部一致性信息。 8.一种融合噪声感知的深度伪造图像 检测系统， 其特 征在于， 包括： 获取模块， 其被 配置为获取待检测图像； 渐进式空间注意力模块， 其被配置为根据所获取的待检测图像和双重注意力计算， 提 取RGB流的特 征， 得到图像多尺度增强特 征； 噪声感知模块， 其被配置为对所获取的待检测图像进行噪声域特征的提取， 根据所得权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114677372 A 2到的图像多尺度增强特征和所提取到的噪声域特征， 得到图像噪声流特征； 将所得到的图 像的噪声流特征和所提取到的RGB流的特征进行双流特征融合， 得到图像双流融合增强特 征； 检测模块， 其被配置为根据所得到的图像双流融合增强特征和局部一致性计算， 完成 图像的伪造检测。 9.一种计算机可读存储介质， 其上存储有程序， 其特征在于， 该程序被处理器执行时实 现如权利要求1 ‑7中任一项所述的融合噪声感知的深度伪造图像 检测方法中的步骤。 10.一种电子设备， 包括存储器、 处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程 序， 其特征在于， 所述处理器执行所述程序时实现如权利要求 1‑7中任一项 所述的融合噪声 感知的深度伪造图像 检测方法中的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114677372 A 3