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中国图象图形学报 2024年第2期29卷 408-418页

作者：宋佳维刘春晓张心怡浙江工商大学计算机科学与技术学院杭州310018

目的现有屏摄水印方法无法有效平衡计算复杂度、嵌入水印后的图像质量以及水印鲁棒性3项指标,同时广泛使用透视畸变矫正预处理,大大限制了屏摄水印的实际商业使用。本文在重新设计噪声层的基础上,提出了一种最小依赖载体图像隐藏水印... 详细信息

目的现有屏摄水印方法无法有效平衡计算复杂度、嵌入水印后的图像质量以及水印鲁棒性3项指标,同时广泛使用透视畸变矫正预处理,大大限制了屏摄水印的实际商业使用。本文在重新设计噪声层的基础上,提出了一种最小依赖载体图像隐藏水印信息的屏摄鲁棒水印,将屏摄水印对于载体图像的依赖控制在最小。方法为了保证水印的嵌入效率,极大简化依赖深度隐藏网络框架中的编码网络,达成对载体图像的最小依赖,大大减小计算复杂度;为了平衡网络深度减小所导致的网络提取能力损失,加入Sobel算子,引入载体图像的边缘信息;在噪声层中加入缩放攻击操作,并由此去除了限制屏摄水印应用范围的透视畸变矫正预处理,进一步拓宽了应用范围;为了训练网络的屏摄鲁棒性,重新定义了噪声层,改进原有噪声层的设计结构,对噪声层图像扰动类型和参数进行随机选择,使得解码网络的输入数据具有更高的样本均衡性和多样性。结果在DIV2K(DIVerse 2K)数据集上与其他的3种方法进行了对比实验,本文方法获得了最高的PSNR(peak signal-to-noise ratio)和SSIM(structural similarity index measure)指标,并比排名第2的通用深度隐藏方法提高了12 dB的PSNR值和0.006的SSIM值;在有无攻击两种环境下,本文方法均能保持很高的ACC(accuracy)和F1指标,在攻击环境下比排名第2位的StegaStamp(steganography stamp)方法提高了0.262的F1分数。与同网络框架下的已有噪声层相比,在无攻击环境下,本文算法提高了0.124的ACC和0.284的F1分数;在有攻击环境下,本文算法提高了0.316的ACC和0.524的F1分数,水印提取的准确性更高。结论本文算法在图像质量和水印鲁棒性方面获得了更优的效果,摆脱了透视畸变矫正的限制,拓宽了屏摄水印的应用范围。

关键词：数字水印屏摄信道全卷积网络依赖隐藏噪声层

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