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摘 要:本发明公开深度学习增强数字水印不可感知性方法,涉及数字水印领域,其特征在于,包括以下步骤:S1:水印图像预处理;选择一款具有强鲁棒性、高不可感知性的水印算法作为提高水印视觉质量的实验对象;S2:损失函数;感知损失是一种图像处理算法中常用的损失函数,主要用来衡量生成的图像与真实图像之间的相似度。本发明要解决的技术问题是提供深度学习增强数字水印不可感知性方法,通过深度学习技术提高水印算法的不可感知性,实现在含有极大水印容量或嵌入强度很高的含水印图像中恢复图像细节并提取水印信息。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202310626567.9 | 专利名称: | 深度学习增强数字水印不可感知性方法 |
申请日: | 2023-05-31 | 申请/专利权人 | 齐鲁工业大学(山东省科学院) |
专利类型: | 发明 | 地址: | 山东省济南市长清区大学路3501号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06T1/00搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 2023-07-28 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN116342362B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |