基于不一致性挖掘的物体级复制-移动篡改图像检测

在复制-移动篡改操作中，作假者常采用模糊等技术掩盖篡改痕迹，这对具有完整结构的物体级目标的检测提出了重大挑战。针对这些挑战，本文提出一种基于不一致性挖掘的物体级复制-移动篡改图像检测（IMNet）。为获取完整的物体级目标，我们为源区域和篡改区域分别定制原型并动态更新。此外，我们提取通过自相关计算得到的粗相似区域与由原型组成的区域之间的不一致区域。检测到的不一致区域作为对粗相似区域的补充，以精炼像素级检测。我们在三个公开数据集上进行了实验，验证了所提出的 IMNet 的有效性和鲁棒性。