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龙图腾网获悉江苏水印科技有限公司申请的专利基于神经网络的图像鲁棒可逆信息隐藏方法、设备及介质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：CN115829819B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202211609945.4，技术领域涉及：G06T1/00；该发明授权基于神经网络的图像鲁棒可逆信息隐藏方法、设备及介质是由钱阳;刘建荣;周洁设计研发完成，并于2022-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络的图像鲁棒可逆信息隐藏方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于神经网络的图像鲁棒可逆信息隐藏方法、设备及介质，上述神经网络的图像鲁棒可逆信息隐藏方法包含两个阶段：第一个阶段是利用卷积神经网络嵌入鲁棒水印序列，第二个阶段是利用可逆神经网络嵌入用于恢复原始载体图像的辅助信息，没有受到任何攻击时，原始载体图像可以被完全恢复出来，水印序列也可以被正确提取，当受到攻击时，由于第一阶段具有的强鲁棒性，使得水印序列仍能够被正确地提取出来。通过本发明的方法，可将水印嵌入原始载体图像中得到鲁棒水印图像，再嵌入用于恢复原始载体图像的辅助信息，最后得到水印图像。

本发明授权基于神经网络的图像鲁棒可逆信息隐藏方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的图像鲁棒可逆信息隐藏方法，包括嵌入水印及提取水印， 所述嵌入水印包括以下步骤： S11：将原始载体图像通过CNN卷积块得到特征图像； S12：将一维鲁棒水印序列进行扩展得到扩展水印序列，便于全面嵌入，将S11得到的特征图像与所述扩展水印序列以及所述原始载体图像进行顺序叠加，再通过卷积块得到编码图像加入噪声层通过鲁棒可逆模型进行训练，以抵抗各种噪声，从而正确提取鲁棒水印序列； S13：将所述原始载体图像与所述编码图像相减，进行哈夫曼无损压缩以减少差值图像中的零像素值，将所得差值图像与所述编码图像通过正向映射的可逆神经网络模型，从而将差值图像嵌入编码图像中； S14：将所述正向映射的可逆神经网络模型的载体图像分支的正向输出作为最终嵌入水印图像，将所述正向映射的可逆神经网络模型的差值图像分支的正向输出规定为一个不包含有效信息的常数矩阵； 所述提取水印包括以下步骤： S21：将所述最终嵌入水印图像和所述常数矩阵通过反向映射的可逆神经网络模型； S22：利用所述可逆神经网络的反向映射，将所述反向映射的可逆神经网络模型的载体图像分支的反向输出设为恢复编码图像，将所述反向映射的可逆神经网络模型的差值图像分支的反向输出设为输出信息，并将所述恢复编码图像与所述输出信息相加得到最终恢复载体图像； S23：将所述恢复编码图像通过CNN卷积块及所述经训练得到的鲁棒可逆模型得到恢复水印序列； S24：如S23步骤中所得的恢复水印序列受到恶意攻击或信息篡改，将所述恢复编码图像通过卷积神经网络、池化层以及线性层，再次获得恢复水印序列。

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