提出一种基于深度神经网络的图像修复取证算法, 该算法可通过编码器网络自动提取图像修复遗留的痕迹特征, 通过解码器网络预测像素类别, 从而判断出图像是否经过修复篡改以及修复篡改的区域。同时, 采用特征金字塔网络对解码器网络中的特征图进行信息补充。采用MIT Place数据集作为训练集, UCID数据集作为测试集, 对训练集和测试集分别使用了不同的修复篡改算法。实验结果表明, 与其他图像修复取证算法相比, 所提算法的修复区域定位更精准, 处理速度更快, 且对不同的修复篡改方法具有较好的稳健性和较强的
