| 专利号 | 2023106265679 | 申请日 | 2023-05-31 | 专利名称 | 深度学习增强数字水印不可感知性方法 |
| 授权日 | 2023-07-28 | 专利权人 | 齐鲁工业大学(山东省科学院) | 发明人 | 王春鹏;田鹏飞;马宾;夏之秋;周琳娜;李琦;魏子麒;李健;咸永锦;王晓雨;韩冰 |
| 主分类号 | G06T1/00 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明公开深度学习增强数字水印不可感知性方法，涉及数字水印领域，其特征在于，包括以下步骤：S1：水印图像预处理；选择一款具有强鲁棒性、高不可感知性的水印算法作为提高水印视觉质量的实验对象；S2：损失函数；感知损失是一种图像处理算法中常用的损失函数，主要用来衡量生成的图像与真实图像之间的相似度。本发明要解决的技术问题是提供深度学习增强数字水印不可感知性方法，通过深度学习技术提高水印算法的不可感知性，实现在含有极大水印容量或嵌入强度很高的含水印图像中恢复图像细节并提取水印信息。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 数字创意产业 数字文化创意活动 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
