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公开(公告)号:CN118967424B
公开(公告)日:2025-03-14
申请号:CN202411448920.X
申请日:2024-10-17
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T1/00 , G06T9/00 , G06N3/0455 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力机制和对比学习的屏摄图像鲁棒水印方法,包括:利用编码器生成含有水印信息的编码图像;将编码图像和载体图像输入至鉴别器中,利用鉴别器输出预测值;对编码图像进行失真模拟;将失真的编码图像输入至解码器中,提取出隐藏在失真的编码图像中的水印信息;根据鉴别器的预测值以及联合损失函数,对编码器、鉴别器和解码器进行模型训练,利用训练之后的编码器和解码器组成屏摄水印模型,利用屏摄水印模型对屏摄图像进行编码和解码。本发明通过优化水印图像编码的过程,在保证编码图像不可见性的同时,有效地增强了水印模型现实场景下的鲁棒性;在面对屏摄噪声时,更好地保障了水印信息的完整性。
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公开(公告)号:CN118967424A
公开(公告)日:2024-11-15
申请号:CN202411448920.X
申请日:2024-10-17
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T1/00 , G06T9/00 , G06N3/0455 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力机制和对比学习的屏摄图像鲁棒水印方法,包括:利用编码器生成含有水印信息的编码图像;将编码图像和载体图像输入至鉴别器中,利用鉴别器输出预测值;对编码图像进行失真模拟;将失真的编码图像输入至解码器中,提取出隐藏在失真的编码图像中的水印信息;根据鉴别器的预测值以及联合损失函数,对编码器、鉴别器和解码器进行模型训练,利用训练之后的编码器和解码器组成屏摄水印模型,利用屏摄水印模型对屏摄图像进行编码和解码。本发明通过优化水印图像编码的过程,在保证编码图像不可见性的同时,有效地增强了水印模型现实场景下的鲁棒性;在面对屏摄噪声时,更好地保障了水印信息的完整性。
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