图像复合检测是一种用于检测图像中是否存在复合图像的技术。它通常涉及对图像的多个特征进行分析和比较，以确定图像是否由多个不同的图像组合而成。
图像复合检测的方法包括但不限于以下几种：
基于特征的检测：通过分析图像的特征，如颜色、纹理、形状等，来判断图像是否存在复合迹象。
基于模型的检测：使用机器学习或深度学习模型来学习正常图像的特征，并检测图像是否与模型预测的结果不一致。
基于统计学的检测：通过分析图像的统计特征，如均值、方差、协方差等，来判断图像是否存在异常。
基于图像分割的检测：将图像分割成不同的区域，并分析每个区域的特征，以确定图像是否存在复合迹象。
图像复合检测在数字图像处理、计算机视觉、安全监控等领域都有广泛的应用。它可以用于检测图像的真实性、完整性和安全性，防止图像被篡改或伪造。
