摘要
本发明涉及图像检测技术领域，具体涉及一种基于放大宏观和微观不一致学习的图像篡改检测方法，具体如下：构建输入图像，将待定位图像输入到骨干网络中提取特征；对特征进行迭代聚类处理，提取最具语义差异的两个特征簇中心，并基于该中心对特征进行反馈更新；对特征采用递进差分卷积处理，包括角度差分卷积和中心差分卷积，以提取微观结构差异；特征融合，并通过解码器输出图像篡改掩码；多损失函数联合训练。本发明通过设计具备自适应感知能力的特征提取机制，结合伪造区域在宏观和微观层面的潜在异常，可以实现对通用篡改图像的高效检测与精准定位。
