基于可逆神经网络的小波域抗屏摄数字水印

作     者：程森茂 郭玳豆 栗风永 韩彦芳 秦川 

作者机构：上海理工大学光电信息与计算机工程学院 上海电力大学计算机科学与技术学院 

出 版 物：《上海理工大学学报》 (Journal of University of Shanghai for Science and Technology)

年 卷 期：2025年

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 0839[工学-网络空间安全] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 081201[工学-计算机系统结构] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(62172280,U20B2051) 上海市自然科学基金资助项目(21ZR1444600,20ZR1421600) 

主　　题：鲁棒水印 屏幕拍摄 可逆神经网络 小波域 

摘      要：屏摄信道传输中的多媒体安全问题是数字水印研究领域中的一大难点。鉴于屏摄过程中光照度和采样失真较为严重，电子信道设计的水印方法并不适用于屏摄信道，提出了一种基于可逆神经网络的小波域抗屏摄水印方法解决“跨媒介鲁棒性问题。通过基于U-Net结构的预处理网络对水印信息和原始图像进行预编码生成残差图像；将该残差图像与原始图像进行离散小波变换并利用可逆神经网络实现在小波域的水印嵌入和提取；在模型训练过程中加入噪声池，以提升抵抗屏摄噪声攻击的鲁棒性。实验结果表明，通过所提方法生成的含水印图像具有更好的视觉质量，且在不同距离、角度和光照度的屏摄情况下均有着较高的水印信息提取准确率。