本发明公开一种三元数快速精确正交‑傅里叶梅林矩零水印构造方法，涉及水印构造技术领域，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取原始彩色图像；S2：初始正交傅里叶梅林矩特征提取计算，获取初始矩阵特征；S3：数据优化方法；S31：正交傅里叶梅林矩特征提取与参数优化；S32：多阶段优化框架；S321：全局优化，采用粒子群优化优化奇异值和傅里叶系数。本发明要解决的技术问题是提供一种三元数快速精确正交‑傅里叶梅林矩零水印构造方法，本发明旨在解决上述技术挑战，通过集成优化方法结合零水印技术，在图像重构过程中优化重构质量，同时确保水印信息的完整性与安全性，从而实现更高效、更安全的图像重构与版权保护。
📄 2025104794713
📂 G06T1_00
👤 齐鲁工业大学(山东省科学院)
📅 2025-04-17
本发明公开基于QPCET水印的双任务级联主动Deepfake检测方法，涉及图像处理技术领域，包括以下步骤：S1：水印嵌入；原始图像#imgabs0#通过嵌入模块#imgabs1#以无监督的方式进行水印嵌入，使用QPCET系数生成带水印的面部图像#imgabs2#；将人脸图像输入到混合攻击模块，模拟真实的世界中的常规攻击和伪造攻击，得到常规攻击水印图像#imgabs3#和伪造攻击水印图像#imgabs4#；S2：水印提取；S3：优化目标。本发明创新性的将QPCET水印于Deepfake主动检测结合起来，并且设计了一种双任务级联框架，可以对人脸图像进行水印提取与Deepfake检测。
📄 2024107637724
📂 G06T1_00
👤 齐鲁工业大学(山东省科学院)
📅 2024-06-14
本公开提供了一种基于三十二元数矩的光场图像水印处理方法及系统，包括以下步骤：获取待处理的原始光场图像和原始水印图像；对所获取的待处理的原始光场图像处理，将原始水印图像嵌入处理后的原始光场图像，得到含水印光场图像；对所得到的含水印光场图像进行处理并提取水印，得到待检测的水印图像；验证原始水印图像和待检测水印图像的相似度；其中，含水印光场图像是通过量化方法将原始水印图像嵌入到三十二元数矩中得到的。本公开从图像矩的角度出发，基于三十二元数矩的重构特性和稳定性，有效完成光场图像水印的嵌入与提取，在保护光场图像版权上具有良好的不可感知性和鲁棒性。
📄 2021109382266
📂 G06T1_00
👤 齐鲁工业大学(山东省科学院)
📅 2021-08-16
一种图像处理方法及装置、存储介质、终端，所述方法包括：获取原始图像的多个原始像素矩阵和水印图像的水印像素序列；对每个颜色通道对应的原始像素矩阵进行分割处理，以得到该颜色通道对应的多个原始子矩阵；对于每个颜色通道对应的多个原始子矩阵，分别对每个原始子矩阵进行奇异值分解处理，以得到该颜色通道对应的奇异值矩阵；根据所述水印像素序列中第k个元素，更新各个颜色通道对应的奇异值矩阵中第k+c×l行的至少一部分的元素，以得到多个水印图像像素矩阵，所述水印图像像素矩阵与所述颜色通道一一对应；根据所述多个水印图像像素矩阵生成目标图像。通过本发明的方案，可以有效地在图像中嵌入数字水印。
📄 2021107802179
📂 G06T1_00
👤 上海芯翌智能科技有限公司
📅 2021-07-09
本发明公开了一种基于棋谱构造的生成式隐写方法及系统，方法包括将待隐藏的文本秘密信息转换为秘密二进制序列；真人玩家落下第一种类棋子，机器玩家根据第一种类棋子的落子位置生成若干个候选落子位置，按照预设的得分规则对候选落子位置计算得分；筛选出超过候选得分线的候选落子位置，对超过候选得分线 的候选落子位置按照第一排序规则进行排序；取秘密二进制序列的前位放入编码集合 中查找，匹配出编码集合 中和秘密二进制序列的前位相同的二进制数编码；得到棋谱载密图像。本发明所提出的隐写方法具有更高的隐藏容量和安全性。
📄 2023116610069
📂 G06T1_00
👤 无锡学院
📅 2023-12-06
本发明公开一种基于特征比较学习的自监督无损零水印算法，属于信息安全领域；基于特征比较学习的自监督无损零水印算法包括：首先利用基准特征提取器将原始图像的特征提取出来，随后原始图像经过噪声层，得到含噪图像；之后再将含噪图像输入进可学习的特征提取器，可学习的特征提取器通过比较基准特征提取器提取出的特征进行学习，达到鲁棒效果；最后通过二值化与版权信息进行异或操作，得到最终的零水印；能够使得图像被各种噪声攻击之后依旧可以提取出特征并且还原出原始的版权信息，达到版权保护的目的。
📄 2022114389768
📂 G06T1_00
👤 南京信息工程大学
📅 2022-11-17
本发明公开了一种抗深度神经网络识别的不可见盲水印生成方法，包括，利用编码器将水印信息嵌入到载体图像中；利用目标分类器，引导编码器将水印信息嵌入到载体图像对抗特征区域，生成对抗水印图像；利用噪声层对对抗水印图像添加噪声生成噪声对抗水印图像；利用解码器将水印信息从噪声对抗水印图像中恢复；利用鉴别器来进行对抗训练使恢复水印信息的噪声对抗水印图像更逼真；本发明能够基于数字水印和对抗样本来为私有图像提供双重图像版权保护。
📄 2023103768591
📂 G06T1_00
👤 南京信息工程大学
📅 2023-04-11
本发明公开一种分阶段的自适应盲水印嵌入方法，属于信息安全技术领域；方法包括：S1，建立模型框架，框架中设置有编码器、适应器、解码器、噪音层以及辨别器；S2，无适应器阶段训练，将自适应因子统一设置为1，将编码后的图像经过噪音层攻击模拟后送入解码器进行解码，同时辨别器也将参与训练；S3，自适应因子整体微调阶段，首先冻结无适应器阶段训练得到的编码器的参数，将适应器加入训练，并且对解码器进行调整，发掘出编码图像最合适的强度因子；提升了水印的性能，并且有效解决了现有基于深度学习的抗打印扫描水印水印强度因子人工赋值导致无法达到最优性能的问题。
📄 2022113197258
📂 G06T1_00
👤 南京信息工程大学
📅 2022-10-26
本发明公开了一种面向屏摄场景的锚点同步喷泉码抗裁剪文本水印方法，具体为字符实例提取与载体构建，水印载荷构造与分块，数据块生成与块内纠错，锚点周期映射与字符实例级嵌入，屏摄与裁剪攻击，水印提取与锚点同步切块，数据块筛选与两段式喷泉恢复以及全局校验输出，本发明能够实现对屏摄退化与局部裁剪叠加条件下水印信息的可靠恢复。
📄 2026103128226
📂 G06T1_00
👤 南京信息工程大学
📅 2026-03-16
本发明提供了一种面向无标注数据集的版权保护方法，包括：收集无标注图像数据集，基于特征提取模型和半监督学习模型评估无标注图像数据集中无标注图像数据的质量，根据评估的质量，从无标注图像数据集中筛选出载体样本集；在载体样本集中嵌入候选后门水印，基于特征提取模型和半监督学习模型计算嵌入候选后门水印的载体样本集的平均特征迁移率和平均攻击成功率，根据平均特征迁移率和平均攻击成功率的综合评估结果从候选后门水印中选择最优的后门水印；将载体样本集嵌入最优的后门水印，得到嵌入水印的图像数据集，与无标注图像数据集混合得到受版权保护的无标注图像数据集。本发明在不影响图像数据集特征的同时提供高效的版权保护方法。
📄 2026102889982
📂 G06T1_00
👤 南京信息工程大学
📅 2026-03-11
本发明公开了基于Transformer和去噪扩散模型的鲁棒水印方法，包括以下步骤：将载体图像与原始水印输入由Transformer组成的水印编码器中，生成嵌入水印的编码图像；将编码图像分三路输入无噪声层、已知噪声层和基于去噪扩散模型的未知噪声层，生成噪声图像；将噪声图像输入由Transformer组成的水印解码器中，得到提取水印；计算损失函数，并采用随机梯度下降方法更新水印编码器和水印解码器的参数；重复以上步骤，直到满足设定的训练次数，水印编码器和水印解码器训练完毕，保留水印编码器和水印解码器分别用于水印的嵌入和提取。
📄 2022113575980
📂 G06T1_00
👤 南京信息工程大学
📅 2022-11-01
本发明公开了一种可抗去除的安全鲁棒的对抗性可见水印生成方法，通过读取数据集获取原始干净图片和原始水印，并且将原始干净图片输入热力图网络Grad‑CAM++内，输出带有位置信息的热力图；对获得的带有位置信息的热力图和原始水印进行放缩和定位，以产生位置掩模；通过位置掩膜使用alpha混合方法，将干净水印嵌入到宿主图像中生成初始的对抗样本；对初始对抗样本不断进行迭代优化，生成并嵌入具有对抗性的可见水印；本发明可以提升对应传统方法的安全性和鲁棒性，该方法相比于对应的传统的可见水印方案，可以更安全的保护水印和版权，实用价值大。
📄 2022116221564
📂 G06T1_00
👤 南京信息工程大学
📅 2022-12-16
柿子坊 · 知识产权运营
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