《一種基於深度學習的圖像反向恢複方法》是廣東工業大學於2021年3月17日申請的專利，該專利公布號為CN112991239A，專利公布日為2021年6月18日，發明人是李紀然、孫宇平、凌捷。
基本介紹
- 中文名：一種基於深度學習的圖像反向恢複方法
- 授權公告號：CN112991239A
- 授權公告日：2021年6月18日
- 申請號：2021102878190
- 申請日：2021.03.17
- 申請人：廣東工業大學
- 地址：510090廣東省廣州市越秀區東風東路729號
- 發明人：李紀然; 孫宇平; 凌捷
- Int. Cl.：G06T5/20(2006.01)I; G06T5/00(2006.01)I; G06N3/08(2006.01)I; G06N3/04(2006.01)I
- 專利代理機構：廣州粵高專利商標代理有限公司44102
- 代理人：林麗明
專利摘要
本發明提供一種基於深度學習的圖像反向恢複方法，包括以下步驟：S1：輸入RGB圖像；S2：根據所述RGB圖像獲取噪聲特徵圖；S3：利用所述RGB圖像和噪聲特徵圖，採用多任務框架的深度學習網路同時對所述RGB圖像執行操作分類和邊界框回歸，得到RGB圖像中被篡改的圖像和區域；S4：輸出被篡改的圖像和區域；S5：採用U型深度卷積神經網路對被篡改的圖像進行復原。本發明採用的多任務框架的深度學習網路豐富的特徵表示使得能夠區分不同的操作技術，提高了性能，不僅能檢測篡改偽跡，還能區分各種篡改技術，採用U‑net網路能夠成功復原合成孔徑系統所成圖像，並在復原效果上與盲解卷積算法接近。
