[发明专利]一种基于深度学习的图像反向恢复方法

摘要

本发明提供一种基于深度学习的图像反向恢复方法，包括以下步骤：S1：输入RGB图像；S2：根据所述RGB图像获取噪声特征图；S3：利用所述RGB图像和噪声特征图，采用多任务框架的深度学习网络同时对所述RGB图像执行操作分类和边界框回归，得到RGB图像中被篡改的图像和区域；S4：输出被篡改的图像和区域；S5：采用U型深度卷积神经网络对被篡改的图像进行复原。本发明采用的多任务框架的深度学习网络丰富的特征表示使得能够区分不同的操作技术，提高了性能，不仅能检测篡改伪迹，还能区分各种篡改技术，采用U‑net网络能够成功复原合成孔径系统所成图像，并在复原效果上与盲解卷积算法接近。