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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利基于深度学习的Hadamard变换抗屏摄水印方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115526758B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211210100.8，技术领域涉及：G06T1/00；该发明授权基于深度学习的Hadamard变换抗屏摄水印方法是由白瑞;李黎;涂克克;周陈倩;郑思雅设计研发完成，并于2022-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的Hadamard变换抗屏摄水印方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的Hadamard变换抗屏摄水印方法，属于水印技术领域。本发明将卷积神经网络CNN和残差块相结合，在Hadamard域内实现了嵌入和提取水印的端到端过程。本发明通过模拟屏摄攻击，将其加入到嵌入层和提取层中间，以保证网络稳健嵌入水印。该方法能够根据偷拍者的照片高效提取水印信息，对数字媒体进行版权保护。本发明使用变换域来嵌入水印，使得水印扩散更广的图像范围，这种特性对水印算法的鲁棒性具有较好的提高效果。通过与相关技术的比较，证明了本发明在不可察觉性和鲁棒性方面的优越性。

本发明授权基于深度学习的Hadamard变换抗屏摄水印方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的Hadamard变换抗屏摄水印方法，其特征在于，包括： S1、构建由水印嵌入模块、攻击模拟模块和水印提取模块组成的水印模型框架； 所述水印嵌入模块由第一Hadamard变换层、第一卷积模块和Hadamard逆变换层级联而成，其输入为待嵌入的水印以及需嵌入水印的原始图像；单通道的原始图像预先被切分为一系列相同尺寸的第一图像块，每个第一图像块输入第一Hadamard变换层中通过Hadamard变换从空域变换到频域，每个第一图像块的二维变换结果沿通道维度进行拼接后得到第一变换特征图，再将待嵌入的水印嵌入第一变换特征图中得到第二变换特征图，将第二变换特征图输入第一卷积模块中进行卷积操作，从而得到与第一变换特征图通道数相同的第三变换特征图，将第三变换特征图逐通道输入Hadamard逆变换层中通过Hadamard逆变换从频域变换回空域，每个通道的二维变换结果重新按切分顺序拼接还原得到与原始图像相同尺寸的中间图像，将中间图像与原始图像叠加后输出为单通道的含水印图像； 所述攻击模拟模块中内置包含屏摄攻击在内的多种攻击操作，其输入为所述含水印图像，每一种攻击操作均能够对所述含水印图像进行攻击，并生成单通道的受攻击后的含水印图像；且所述屏摄攻击中的moiré攻击由moiré攻击网络实现，所述moiré攻击网络由U-Net网络训练得到，输入为含水印图像，输出为经过moiré攻击增加噪声后的含水印图像； 所述水印提取模块由第二Hadamard变换层和第二卷积模块级联而成，其输入为单通道的受攻击后的含水印图像；受攻击后的含水印图像预先被切分为一系列相同尺寸的第二图像块，每个第二图像块输入第二Hadamard变换层中通过Hadamard变换从空域变换到频域，每个第二图像块的二维变换结果沿通道维度进行拼接后得到第四变换特征图，再将第四变换特征图输入第二卷积模块中进行卷积操作，得到水印提取结果； S2、利用训练数据，通过最小化总损失函数对所述水印模型框架进行迭代训练，且所述水印提取模块在不同训练轮次中选择不同攻击操作对所述水印嵌入模块输出的含水印图像进行攻击，每一轮训练选择一种攻击操作，所有训练轮次覆盖全部攻击操作；所述总损失函数由归一化互相关损失和结构相似性指数损失的带偏置倒数加权而成； S3、在所述水印模型框架训练完毕后，利用水印嵌入模块进行水印嵌入，输出带有水印的含水印图像，而对于需要进行水印提取的图像，将其直接输入水印提取模块中进行水印提取。

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