[发明专利]基于GAN网络结构自动学习失真的图像隐写方法和系统有效
| 申请号： | 202110053000.8 | 申请日： | 2021-01-15 |
| 公开（公告）号： | CN112767226B | 公开（公告）日： | 2023-09-12 |
| 发明（设计）人： | 李恩露;付章杰;陈君夫 | 申请（专利权）人： | 南京信息工程大学 |
| 主分类号： | G06T1/00 | 分类号： | G06T1/00;G06T9/00;G06N3/045;G06N3/0475;G06N3/094 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 汤金燕 |
| 地址： | 210032 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于GAN网络结构自动学习失真的图像隐写方法和系统，其将增强载体图像输入预设的改进U‑Net网络，依次生成初始像素改变概率图和初始含密图像，将初始含密图像输入判别网络，得到判别结果，根据判别结果计算判别网络的损失，根据判别结果和当前的隐写容量计算生成网络的总损失函数，以最小化损失函数为目标优化生成式对抗网络，当损失下降并保持稳定时认为训练结束，在训练结束后从生成式对抗网络中提取生成网络，将待传输的原始图像输入生成网络，得到像素改变概率，计算像素改变概率对应的嵌入失真，依据嵌入失真采用伴随式矩阵编码技术对秘密信息与待传输的原始图像进行编码，得到与原始图像对应的隐写图像。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 gan 网络 结构 自动 学习 失真 图像 方法 系统 | ||
【主权项】：
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