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龙图腾网恭喜南京信息工程大学申请的专利一种基于扩散模型的生成式边缘痕迹消减方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119169038B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411668920.0，技术领域涉及：G06T7/13；该发明授权一种基于扩散模型的生成式边缘痕迹消减方法是由程雨;王金伟设计研发完成，并于2024-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于扩散模型的生成式边缘痕迹消减方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于扩散模型的生成式边缘痕迹消减方法，通过伪造区域掩膜的灰度图像获取边缘像素位置，并通过目标边缘获取和分层模块对边缘上每一个像素点设置可以调节的距离参数，边缘生成模块的不同采样范围边缘层将会引导扩散模型生成新的伪造边缘，多轮生成得到的多组伪造边缘将送入边缘图像融合模块，每一轮生成的合适边缘像素点替换原输入图像对应位置像素，边缘图像融合模块根据决策图将本轮新生成边缘像素和合适边缘像素进行图像融合，边缘检测模块将损失图像、边缘像素点值和位置返回给目标边缘获取和分层模块以及边缘图像融合模块。本发明具有良好鲁棒性。

本发明授权一种基于扩散模型的生成式边缘痕迹消减方法在权利要求书中公布了：1.一种基于扩散模型的生成式边缘痕迹消减方法，其特征在于，构建和训练生成式边缘痕迹消减网络，将篡改图像X和其对应的目标伪造区域掩膜maskX输入生成式边缘痕迹消减网络，具体步骤为：步骤1、首轮处理时，先将目标伪造区域掩膜maskX转换为灰色图像，接着输入至目标边缘获取和分层模块，经目标边缘获取和分层模块处理后得到伪造区域的边缘点坐标Eeg；步骤2、将篡改图像X和边缘点坐标Eeg输入边缘生成模块，所述边缘生成模块基于去噪扩散概率模型DDPM并采用流形约束，通过边缘生成模块更新篡改图像X，输出图像G；将首轮所得输出图像G输入至边缘检测模块，通过边缘检测模块得到输出被检测边缘和实际边缘的图像损失、未检测到的边缘像素点值和对应位置K，并将图像损失、未检测到的边缘像素点值和对应位置K返回给目标边缘获取和分层模块以及边缘图像融合模块；步骤3、第二轮起，目标边缘获取和分层模块收到图像损失、未检测到的边缘像素点值和对应位置K，通过步骤1所得边缘点坐标Eeg减去K得到被检测的边缘像素点位置P，对P增加一个像素距离得到边缘邻近层L，边缘位置Eeg和边缘分层L组合形成边缘邻近层组合Ezh，然后再将更新后的图像G和边缘邻近层组合Ezh输入至边缘生成模块；同时，边缘图像融合模块收到图像G、未检测到的边缘像素点值和对应位置K，输出融合图GR；步骤4、第二轮起，边缘检测模块收到融合图像GR，再次计算得到损失图像、未检测到的边缘像素点值和对应位置K，并返回给目标边缘获取和分层模块以及边缘图像融合模块。

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