[发明专利]一种基于深度学习的高动态范围图像隐写和恢复方法有效
| 申请号： | 202110407766.1 | 申请日： | 2021-04-15 |
| 公开（公告）号： | CN113095991B | 公开（公告）日： | 2022-08-05 |
| 发明（设计）人： | 霍永青;乔彦;刘曜辉;甘静 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06T1/00 | 分类号： | G06T1/00;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62;G06V10/764;G06V10/82 |
| 代理公司： | 北京正华智诚专利代理事务所(普通合伙) 11870 | 代理人： | 代维凡 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的高动态范围图像隐写和恢复方法，包括以下步骤：S1、构建HDR和LDR秘密图像数据集；S2、对HDR图像进行预处理，得到多张不同的载体图像、HDR图像的符号位和HDR图像的指数位；S3、将一张载体图像与一张LDR秘密图像连接在一起，并输入嵌入模型，得到隐写图像；S4、将隐写图像、符号位和指数位合并为HDR隐写图像；S5、对HDR隐写图像做与预处理相同的操作，得到HDR隐写图像小数空域的后八位比特平面；S6、将后八位比特平面输入提取模型，得到恢复的LDR秘密图像；本发明首次将HDR图像作为载体实现以图藏图的隐写，并解决了现有方法生成的嵌入秘密图像后的隐写图像和恢复出的秘密图像大多存在颜色失真和图像质量下降的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 动态 范围 图像 恢复 方法 | ||
【主权项】：
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