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公开(公告)号：CN119169038B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202411668920.0
申请日：2024-11-21
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开一种基于扩散模型的生成式边缘痕迹消减方法，通过伪造区域掩膜的灰度图像获取边缘像素位置，并通过目标边缘获取和分层模块对边缘上每一个像素点设置可以调节的距离参数，边缘生成模块的不同采样范围边缘层将会引导扩散模型生成新的伪造边缘，多轮生成得到的多组伪造边缘将送入边缘图像融合模块，每一轮生成的合适边缘像素点替换原输入图像对应位置像素，边缘图像融合模块根据决策图将本轮新生成边缘像素和合适边缘像素进行图像融合，边缘检测模块将损失图像、边缘像素点值和位置返回给目标边缘获取和分层模块以及边缘图像融合模块。本发明具有良好鲁棒性。
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公开(公告)号：CN119169038A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411668920.0
申请日：2024-11-21
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开一种基于扩散模型的生成式边缘反取证方法，通过伪造区域掩膜的灰度图像获取边缘像素位置，并通过目标边缘获取和分层模块对边缘上每一个像素点设置可以调节的距离参数，边缘生成模块的不同采样范围边缘层将会引导扩散模型生成新的伪造边缘，多轮生成得到的多组伪造边缘将送入边缘图像融合模块，每一轮生成的合适边缘像素点替换原输入图像对应位置像素，边缘图像融合模块根据决策图将本轮新生成边缘像素和合适边缘像素进行图像融合，边缘检测模块将损失图像、边缘像素点值和位置返回给目标边缘获取和分层模块以及边缘图像融合模块。本发明具有良好鲁棒性。
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