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（1）基于特征金字塔的扩散修复检测机制
图像扩散修复技术通过求解偏微分方程在缺失区域进行像素填充,使修复后的图像在视觉上保持连续性,但这一过程会改变图像的局部梯度分布特性。传统检测方法仅关注图像亮度通道拉普拉斯算子的异常变化,这种单一特征在面对小范围修复区域时信号微弱容易被噪声淹没,且对JPEG压缩、模糊等后处理操作敏感性高。针对这些局限,构建多尺度特征提取架构成为关键改进方向。特征金字塔网络通过在不同深度的卷积层建立横向连接和自顶向下的路径,实现了从高分辨率细节到低分辨率语义信息的融合。浅层网络保留丰富的空间细节,能够捕捉小尺度修复区域的边界过渡特征,深层网络具有更大的感受野可以感知修复区域的整体结构异常,将这些不同层级的特征通过上采样和逐元素相加的方式进行融合,使得网络同时具备精细定位和整体感知的能力。在训练策略上采用分阶段损失函数设计,初期阶段使用标准二值交叉熵损失引导网络学习基本的修复与非修复区分,此时网络快速收敛学习到明显的篡改模式。进入后期阶段后,引入加权的二值交叉熵损失,对修复区域的像素赋予更高的惩罚权重,这种不平衡的损失设计迫使网络更加关注难以检测的小尺度目标,避免网络偏向于预测占比更大的未修复区域。权重参数根据修复区域占整幅图像的比例动态调整,当修复区域极小时权重可设置为数十倍甚至上百倍,确保梯度反传过程中这些关键像素得到充分优化。训练数据的构建考虑了多样化的修复场景,包括不同形状不规则修复区域、不同扩散迭代次数产生的修复效果差异,以及修复后叠加各种后处理操作的组合。实验验证表明,相比仅使用单尺度特征的基线方法,特征金字塔架构在检测面积小于总图像百分之五的修复区域时,检测准确率提升超过十五个百分点。鲁棒性测试涵盖了JPEG质量因子从五十到九十五的压缩、高斯模糊和加性噪声等常见后处理,所提方法在各种干扰下的性能下降幅度控制在百分之十以内,显著优于传统方法,证明了多尺度特征融合和分阶段训练策略的有效性,为实际应用中应对复杂篡改和后处理组合提供了可靠方案。
（2）基于多任务注意力的拼接检测方法
图像拼接通过将不同来源的图像区域组合到同一幅图像中,是传播虚假信息的常用手段,检测的核心在于识别拼接边界和定位外来区域。传统方法依赖双JPEG压缩检测或噪声方差分析,但这些特征在拼接边界经过羽化或模糊处理后容易失效。深度学习方法虽然能够学习更复杂的判别特征,但现有网络往往忽视了边缘纹理的重要性,同时对浅层特征的利用不充分导致定位精度受限。多任务学习框架通过同时优化相关的多个目标,促使网络学习更加通用和鲁棒的特征表示。在拼接检测任务中,除了主要的拼接区域掩模预测外,引入两个辅助任务,其一是图像边缘检测,学习识别所有物体的边界信息,其二是拼接边缘检测,专门定位拼接操作引入的非自然边界,这两个任务为网络提供了额外的监督信号,引导网络关注边缘相关的特征模式。网络架构采用共享编码器和多个任务特定解码器的设计,编码器提取图像的通用特征表示,三个解码器分别负责生成图像边缘图、拼接边缘图和拼接区域掩模。在特征融合层面,将编码器浅层输出的低级特征通过跳跃连接传递到解码器,这些低级特征包含丰富的边缘、纹理和颜色信息,对于精确定位拼接边界至关重要。与深层语义特征融合时采用拼接后卷积的方式,使网络能够综合利用细节和语义两方面的信息。为了进一步增强特征的判别能力,在融合特征上应用通道注意力机制,该机制通过全局平均池化和全连接层学习每个通道的重要性权重,然后对特征图进行重新校准,突出与拼接检测最相关的特征通道,抑制无关信息的干扰。这种自适应的特征调整使得网络能够自动聚焦于拼接痕迹,而不被图像内容本身的语义信息所干扰。损失函数采用多任务联合优化的形式,对三个预测输出分别计算损失,图像边缘和拼接边缘采用二值交叉熵损失,拼接区域掩模使用Dice损失以更好地处理区域不平衡问题,三个损失项按照预设的权重系数进行加权求和。权重分配需要平衡主任务和辅助任务的重要性,实验发现将主任务权重设为辅助任务的两到三倍能够取得最佳效果。训练过程采用端到端的方式,所有任务共同优化共享编码器的参数,使得网络学习到的特征同时有利于边缘检测和区域定位。在多个公开拼接数据集上的评估显示,多任务学习相比单任务方法在拼接区域定位的F1分数上提升约八个百分点,特别是在拼接边缘的像素级定位精度上有显著改善,边缘定位误差平均减少百分之四十以上,证明了边缘信息和多层次特征融合对于提升拼接检测性能的重要作用,为处理高度逼真的拼接图像提供了有效手段。
（3）基于CNN-Transformer混合架构的复制移动伪造检测
复制移动伪造通过在同一图像内复制某个区域并粘贴到其他位置,常用于隐藏不想要的内容或制造虚假场景,检测难点在于需要同时识别相似区域并区分哪个是原始来源哪个是伪造目标。大多数现有方法仅能标记出存在复制移动的区域,无法区分来源和目标,而少数能够区分的方法需要分多阶段训练,首先检测相似区域然后判断复制方向,这种流水线式的处理增加了系统复杂度且误差会在阶段间传播。端到端的区分方法需要网络同时具备局部特征匹配和全局上下文理解能力,单纯依靠卷积神经网络虽然擅长提取局部纹理和形状特征,但其有限的感受野难以建立图像远距离区域之间的关联。Transformer架构通过自注意力机制能够捕捉全局依赖关系,使得网络可以同时关注图像中空间上分离但内容相似的区域,这一特性恰好契合复制移动检测的需求。因此提出CNN-Transformer混合生成对抗网络,生成器部分采用双分支结构,CNN分支负责提取多尺度的局部特征,包括边缘、纹理和颜色分布,Transformer分支则通过多头自注意力机制建立全局特征关联,其输入是将图像划分为若干图像块后的嵌入向量序列,自注意力计算使得每个图像块的表示都融合了整幅图像的上下文信息。两个分支的特征通过特征耦合层进行交互融合,该耦合层采用交叉注意力机制,允许CNN特征和Transformer特征相互查询和增强,CNN特征为Transformer提供细粒度的局部细节,Transformer特征则为CNN提供全局语义引导,这种双向的信息流动使得网络能够在不同抽象层次上综合利用局部和全局信息。在特征匹配阶段,引入Pearson相关系数层对提取的特征进行相似性度量,相比欧式距离或余弦相似度,Pearson系数对特征的线性变换更加鲁棒,能够更准确地识别经过亮度调整或对比度变化的复制区域。相似性度量结果生成一个相关矩阵,其中每个元素表示对应图像位置之间的匹配程度,通过设定阈值可以初步识别候选的复制移动区域对。为了区分来源和目标,网络进一步分析复制区域周围的上下文一致性,来源区域与其周边环境应呈现自然的连续性,而目标区域往往存在边界不连续或语义不协调的痕迹,这种细微差异通过深层网络的判别能力可以被捕捉。
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