[发明专利]基于卷积神经网络去噪思想的数字水印攻击方法及系统在审
| 申请号： | 202110937213.7 | 申请日： | 2021-08-16 |
| 公开（公告）号： | CN113592697A | 公开（公告）日： | 2021-11-02 |
| 发明（设计）人： | 王春鹏;刘育硕;马宾;夏之秋;李健;韩冰;李琦;王晓雨 | 申请（专利权）人： | 齐鲁工业大学 |
| 主分类号： | G06T1/00 | 分类号： | G06T1/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 朱忠范 |
| 地址： | 250353 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本公开提供了一种基于卷积神经网络去噪思想的数字水印攻击方法及系统，包括以下步骤：获取含水印图像；对获取的含水印图像预处理，得到含水印含噪声图像；将得到的含水印含噪声图像输入到预设的卷积神经网络模型中，得到去噪图像；计算去噪图像与含水印图像的相似程度，判断嵌入水印的受攻击程度；其中，所获取的含水印图像是基于极谐‑傅里叶矩在图像中嵌入水印。本公开将深度学习中的卷积神经网络运用在数字水印攻击领域，借助于卷积神经网络对图像优越的复原能力，在图像复原的同时有效去除图像中嵌入的鲁棒水印，以达到在有效攻击含鲁棒水印图像的同时高度保持图像细节部分，使得图像失真程度最低。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 思想 数字 水印 攻击 方法 系统 | ||
【主权项】：
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