融合色彩空间特征与频域特征的多源伪造图像检测方法OA

随着人工智能技术的迅猛发展,图像伪造手段变得日益复杂和隐蔽,尤其是生成式伪造和图像编辑伪造手段,使传统检测方法的泛化能力不足问题逐渐凸显。由于不同的伪造方式生成的图像存在显著差异,现有研究往往局限于仅针对单一的伪造类型,缺乏面向多源伪造的统一检测方法。为应对生成式伪造和图像编辑伪造带来的多源挑战,提出了一种融合色彩空间特征与频域特征的多源伪造图像检测方法,旨在提高当前图像伪造检测技术在复杂伪造场景下的泛化能力和鲁棒性。该方法从图像中提取色彩空间伪影特征、频域高频细节痕迹和语义信息,通过构建的多域特征融合模块有效捕捉伪造图像中的光影异常与伪影,实现对生成式伪造和编辑式伪造的多源伪造内容的准确识别。此外,还构建了一个涵盖生成式伪造和编辑式伪造的多源伪造图像数据集,更真实地模拟了现实中可能出现的伪造图像场景。实验结果表明,所提方法在多源伪造图像检测任务中的性能显著优于现有方法,尤其是在复杂伪造场景下表现出更强的适应性和准确性。