[发明专利]基于InceptionV3深度学习网络的医学图像鲁棒水印嵌入及提取方法在审
| 申请号： | 202111258806.7 | 申请日： | 2021-10-27 |
| 公开（公告）号： | CN114092306A | 公开（公告）日： | 2022-02-25 |
| 发明（设计）人： | 李京兵;樊宇;刘婧;陈延伟;邵春艳 | 申请（专利权）人： | 海南大学 |
| 主分类号： | G06T1/00 | 分类号： | G06T1/00;G06N3/04;G06N3/08;G06F21/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 570228 海南*** | 国省代码： | 海南;46 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于InceptionV3深度学习网络的医学图像鲁棒水印嵌入及提取方法，利用InceptionV3网络对医学图像进行卷积操作，将得到的全连接层系数进行全局离散余弦变换(DCT变换)，由DCT变换得到的系数矩阵中选取低频系数作为医学图像的视觉特征向量并进行二值化处理，得到目标医学图像的特征向量，与传统的图像特征提取方法不同，提取特征时不需要手工设计特征，通过深度卷积学习的方式实现图像特征提取，该算法具有更强的特征学习和表达能力，InceptionV3网络与DCT变换相结合，即提高了数字水印的抗几何攻击能力，又保留了DCT抗常规攻击能力强和鲁棒性好的优势。解决现有的基于数字水印技术的医学图像处理方法抗几何攻击性能较差，鲁棒性能还有待提高的技术问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 inceptionv3 深度 学习 网络 医学 图像 水印 嵌入 提取 方法 | ||
【主权项】：
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