公开(公告)号：CN117609962B

公开(公告)日：2024-05-07

申请号：CN202410089289.2

申请日：2024-01-23

Applicant: 暨南大学

Inventor： 冯丙文 ,  彭泽诚 ,  魏凯敏 ,  肖健成 ,  吴帅超

IPC: G06F21/10 ,  G06T7/00 ,  G06T7/13 ,  G06V10/40 ,  G06V10/75 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种基于特征点生成的图像式超链接生成方法，所属技术领域为图像信息隐藏领域，包括：基于公共数据集进行随机抽取，获得真实数据集，对真实数据集进行处理，获得图像的真实特征点和边缘图；基于真实数据集和真实特征点以及边缘图对模型进行训练，获得预训练模型；将超链接编码成01比特串后生成消息矩阵，基于消息矩阵进行消息隐藏，获得隐含超链接的特征点矩阵；基于预训练模型和隐含超链接的特征点矩阵获取合成图像；提取合成图像的特征点，基于秘密消息提取算法恢复超链接。本发明充分利用载体合成式框架的优点和图像特征点的鲁棒性，不需要固定的载体图像来嵌入超链接，进而提高方案的安全性和对常见几何攻击的鲁棒性。

公开(公告)号：CN117609962A

公开(公告)日：2024-02-27

申请号：CN202410089289.2

申请日：2024-01-23

Applicant: 暨南大学

Inventor： 冯丙文 ,  彭泽诚 ,  魏凯敏 ,  肖健成 ,  吴帅超

IPC: G06F21/10 ,  G06T7/00 ,  G06T7/13 ,  G06V10/40 ,  G06V10/75 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种基于特征点生成的图像式超链接生成方法，所属技术领域为图像信息隐藏领域，包括：基于公共数据集进行随机抽取，获得真实数据集，对真实数据集进行处理，获得图像的真实特征点和边缘图；基于真实数据集和真实特征点以及边缘图对模型进行训练，获得预训练模型；将超链接编码成01比特串后生成消息矩阵，基于消息矩阵进行消息隐藏，获得隐含超链接的特征点矩阵；基于预训练模型和隐含超链接的特征点矩阵获取合成图像；提取合成图像的特征点，基于秘密消息提取算法恢复超链接。本发明充分利用载体合成式框架的优点和图像特征点的鲁棒性，不需要固定的载体图像来嵌入超链接，进而提高方案的安全性和对常见几何攻击的鲁棒性。

公开(公告)号：CN119963392A

公开(公告)日：2025-05-09

申请号：CN202510137789.3

申请日：2025-02-07

Applicant: 暨南大学

Inventor： 冯丙文 ,  吴帅超 ,  肖健成 ,  刘志全 ,  张继连

IPC: G06T1/00 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/09 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明公开一种数字图像水印嵌入与提取方法和装置、存储介质，将直方图位移与神经网络嵌入相结合，在DCT变换后先通过直方图位移使得嵌入的数据流在JPEG压缩下能产生最小的噪声，再通过神经网络补偿算法使得数据流对宿主图像的影响更小。采用本发明的技术方案，解决现有神经网络嵌入数字水印技术在应对JPEG压缩攻击时表现较差的问题。