公开(公告)号：CN115760536A

公开(公告)日：2023-03-07

申请号：CN202211403504.9

申请日：2022-11-10

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 吴宇峰 ,  王保卫

IPC: G06T1/00 ,  G06T9/00 ,  G06F17/14 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明公开了一种基于亚像素上采样的全卷积盲水印添加、解析系统和方法，其中盲水印添加系统包括载体图像编码模块、DWT单元和消息处理模块；DWT单元用于对载体图像进行小波变换，获取每次小波变换产生的LL频带；载体图像编码模块用于将消息特征嵌入载体图像中，得到编码图像IEN；消息处理模块用于采用上采样方式从原始秘密信息中提取消息特征，并将载体图像的低频信息LL频带加入到消息特征中。该系统对图像添加盲水印具有更高的鲁棒性和不可感知性。

公开(公告)号：CN115936960A

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN202211319725.8

申请日：2022-10-26

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 吴宇峰 ,  王保卫 ,  袁驿

IPC: G06T1/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开一种分阶段的自适应盲水印嵌入方法，属于信息安全技术领域；方法包括：S1，建立模型框架，框架中设置有编码器、适应器、解码器、噪音层以及辨别器；S2，无适应器阶段训练，将自适应因子统一设置为1，将编码后的图像经过噪音层攻击模拟后送入解码器进行解码，同时辨别器也将参与训练；S3，自适应因子整体微调阶段，首先冻结无适应器阶段训练得到的编码器的参数，将适应器加入训练，并且对解码器进行调整，发掘出编码图像最合适的强度因子；提升了水印的性能，并且有效解决了现有基于深度学习的抗打印扫描水印水印强度因子人工赋值导致无法达到最优性能的问题。

公开(公告)号：CN116485622A

公开(公告)日：2023-07-25

申请号：CN202310483156.9

申请日：2023-05-04

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 宋子威 ,  王保卫 ,  吴宇峰

IPC: G06T1/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供结合CNN‑Transformer的多级网络深度学习鲁棒盲水印算法及系统，涉及信息安全领域。该多级网络深度学习鲁棒盲水印算法，包括：输入载体图像和秘密消息，通过编码器网络对载体图像和秘密消息训练并进行拼接得到含密图像；将载体图像和含密图像同时输入到辨别器网络中，通过辨别器网络对含密图片进行对抗训练；对经过对抗训练的含密图片添加噪声的噪声层；从含密图像中获取所嵌入的水印信息，最小化秘密消息与和水印信息的差异，并通过感知损失函数提高含密图像的视觉质量，得到水印图像。解决了目前已有的基于深度学习的图像水印方法存在鲁棒性和不可感知性不足的缺点，取证效果不佳，保密效果不强，需要进行更多的探索和研究的问题。