发明专利已授权

基于卷积神经网络去噪思想的数字水印攻击方法及系统

Name: 基于卷积神经网络去噪思想的数字水印攻击方法及系统
Brand: 齐鲁工业大学
SKU: 2021109372137
Availability: InStock

📄 申请号：CN202110937213.7 📄 发布日：2026/09/28

著录项目信息

申请日

2021-08-16

公开号

CN113592697B

公开日

2023-11-21

申请人

齐鲁工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T1_00

IPC 分类号

G06T1_00 , G06N3_0464 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

卷积神经网络卷积神经网络

应用场景

数字版权保护, 多媒体内容安全, 信息隐藏, 图像认证, 防伪溯源

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本公开提供了一种基于卷积神经网络去噪思想的数字水印攻击方法及系统，包括以下步骤：获取含水印图像；对获取的含水印图像预处理，得到含水印含噪声图像；将得到的含水印含噪声图像输入到预设的卷积神经网络模型中，得到去噪图像；计算去噪图像与含水印图像的相似程度，判断嵌入水印的受攻击程度；其中，所获取的含水印图像是基于极谐‑傅里叶矩在图像中嵌入水印。本公开将深度学习中的卷积神经网络运用在数字水印攻击领域，借助于卷积神经网络对图像优越的复原能力，在图像复原的同时有效去除图像中嵌入的鲁棒水印，以达到在有效攻击含鲁棒水印图像的同时高度保持图像细节部分，使得图像失真程度最低。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN113592697B

购买这项专利需要经过哪些流程？

平台提供担保交易、全程代办转让手续。买家可委托平台代购，平台协助完成权属尽调、合同签署、国家知识产权局著录项目变更等流程。

该专利的转让价格是多少？

当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于三元数连续正交矩的彩色图像描述方法

当前第 / 件

一种高热导率复合材料的制备方法

同领域国内专利 · IPC: (G06T1_00)

G06T1_00 G06T1_20 G06T1_40 G06T1_60 G06T11_00 G06T11_20 G06T11_26 G06T11_40 G06T11_60 G06T11_80 G06T12_10 G06T12_30 G06T13_00 G06T13_20 G06T13_40 G06T13_60 G06T13_80 G06T15_00 G06T15_02 G06T15_04 G06T15_06 G06T15_08 G06T15_20 G06T15_50 G06T15_60 G06T17_00 G06T17_05 G06T17_10 G06T17_20 G06T17_30 G06T19_00 G06T19_20 覆盖32个领域

议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：26 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

资金托管权属尽调包过户

🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

✓ 企业认证✓ 手机绑定历史成交 2657件好评率 98.5%

📊 出价记录 (3条)

王**¥-10万

李** 企业¥-8万

陈**¥-3万

查看全部出价

我要出价 (议价)

基于卷积神经网络去噪思想的数字水印攻击方法及系统

著录项目信息

技术画像

所属领域

应用场景

摘要

常见问题

这项专利是否已经下证？

购买这项专利需要经过哪些流程？

该专利的转让价格是多少？

法律状态时间线

同领域国内专利 · IPC: (G06T1_00)

相似专利推荐 AI 驱动 · 同领域

基于非负性约束稀疏自编码器的电子电路缺陷检测方法

基于动态随机共振的CMOS图像传感器信号去噪方法

一种基于噪声水平函数的信号依赖噪声分段线性去噪方法

服务项目

资源中心

关于柿子坊