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龍圖騰網恭喜南京信息工程大學申請的專利一種基于視覺感知的自編碼彩色圖像魯棒水印處理方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114841846B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210541123.0，技術領域涉及：G06T1/00；該發明授權一種基于視覺感知的自編碼彩色圖像魯棒水印處理方法是由陳北京;常軒銘;吳韻清設計研發完成，并于2022-05-18向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于視覺感知的自編碼彩色圖像魯棒水印處理方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于視覺感知的自編碼彩色圖像魯棒水印處理方法，利用載體圖像訓練集和原始水印圖像訓練集對AGWNet中水印嵌入模塊進行訓練，獲得含水印圖像與載體圖像的結構損失和視覺感知損失；將含水印圖像輸入到AGWNet中噪聲攻擊模塊，生成攻擊后的水印圖像；將攻擊后的水印圖像輸入AGWNet中水印提取模塊進行訓練，獲得提取的水印與原始水印圖像的交叉熵損失；根據結構損失、視覺感知損失和交叉熵損失求取整體損失，當整體損失迭代中出現小于閾值時，獲得訓練后的AGWNet；利用訓練后的AGWNet，完成水印的嵌入或提取。本發明能夠在保證含水印圖像質量的同時，提高水印的魯棒性。

本發明授權一種基于視覺感知的自編碼彩色圖像魯棒水印處理方法在權利要求書中公布了：1.一種基于視覺感知的自編碼彩色圖像魯棒水印處理方法，其特征在于：包括如下步驟：利用載體圖像訓練集和原始水印圖像訓練集對AGWNet中水印嵌入模塊進行訓練，獲得含水印圖像與載體圖像的結構損失和視覺感知損失；將含水印圖像輸入到AGWNet中噪聲攻擊模塊，生成攻擊后的水印圖像；將攻擊后的水印圖像輸入AGWNet中水印提取模塊進行訓練，獲得提取的水印與原始水印圖像的交叉熵損失；根據結構損失、視覺感知損失和交叉熵損失求取整體損失，當整體損失迭代中出現小于閾值時，獲得訓練后的AGWNet；利用訓練后的AGWNet，完成水印的嵌入或提取；結構損失計算公式如下： 其中，I為原始載體圖像，Iw為含水印圖像，μI和σI分別是原載體像素的均值和方差，和分別是含水印圖像的均值和方差，c1和c2是防止分母出現0的平衡常數；視覺感知損失計算公式如下： 其中，Meye為懲罰權重，Mc、Nc是圖像尺寸長、寬，i，j為原始載體圖像I和含水印圖像Iw像素點的長、寬； 其中，σc為色度權重的比例，σt為紋理權重的比例，Mcolor為色度權重，Mtexture為紋理權重。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南京信息工程大學，其通訊地址為：224002 江蘇省鹽城市鹽南高新區新河街道文港南路105號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。