基于深度模板的水印
多重攻击下的深度模型水印方法
通过对比提取出的水印与原始水印，验证模型的合法 性。
错误率计算
计算提取水印与原始水印的相似度，评估水印算法的 性能。
04
实验与分析
实验设置与数据集
数据集选择
为了全面评估水印方法的性 能，我们选择了多个常用的 深度学习模型作为实验对象
，包括ResNet、VGG和 Inception等。
训练与测试数据
实验结果表明，我们的水印方法具有较强 的鲁棒性，能够在多种攻击下保持稳定。
隐藏信息量
计算复杂度
我们的水印方法能够携带较高的信息量， 达到100比特率以上，满足实际应用需求。
与传统的水印方法相比，我们的方法在计 算复杂度上有明显优势，能够快速地完成 水印嵌入和提取过程。
05
结论与展望
工作总结
1
提出了一种基于深度学习的模型水印方法，用于 在多重攻击下保护模型的知识产权。
踪。
在多重攻击下，深度模型水印的鲁棒性和安全性面临 严峻挑战，因此研究多重攻击下的深度模型水印方法
具有重要的实际意义和应用价值。
相关工作与研究现状
01
早期的研究主要关注于深度模型的版权保护，如哈希水印 和脆弱水印等。
02
随着攻击手段的不断升级，研究者们开始关注鲁棒性更强 的深度模型水印方法，如基于嵌入信息的深度模型水印和
鲁棒性评估
评估水印在面对多种攻击（如 剪切、旋转、缩放等）时的稳 定性。
隐藏信息量
衡量水印能够携带的信息量， 通常以比特率（bit rate）来衡 量。
计算复杂度
评估水印嵌入和提取过程中的 计算成本，包括时间复杂度和
空间复杂度。
实验结果与分析
水印提取成功率
鲁棒性评估
基于深度学习的数字图像水印技术研究
基于深度学习的数字图像水印技术研究一、引言数字图像水印技术是一种在数字图像中嵌入特定信息的方法，旨在保护图像的版权和完整性。
传统的数字水印技术存在容易被攻击的问题，而基于深度学习的数字图像水印技术则通过利用深度神经网络的强大表征能力来提高水印的安全性和鲁棒性。
本文将探讨基于深度学习的数字图像水印技术的研究进展。
二、深度学习概述深度学习是一种机器学习的分支，通过构建多层神经网络模型来建模和学习数据的复杂特征。
它的优势在于可以自动学习特征表示，并在大规模数据集上进行训练，具有较高的准确性和鲁棒性。
三、基于深度学习的数字图像水印技术基于深度学习的数字图像水印技术可以分为两个主要方向：水印嵌入和水印检测。
1. 水印嵌入水印嵌入是将水印信息嵌入到原始图像中的过程。
传统的方法通常是将水印信息转换为频域或空域，然后使用离散傅里叶变换或小波变换等技术将其嵌入到图像中。
而基于深度学习的方法则通过训练深度神经网络来学习图像的特征表示和水印的嵌入方式。
其中，卷积神经网络（CNN）是最常用的深度学习模型之一，可以提取图像的局部特征，使水印能够更好地嵌入到图像中。
2. 水印检测水印检测是从带水印的图像中提取出水印信息的过程。
传统的方法通常通过对嵌入水印的图像进行解水印操作，并通过相关的算法进行检测。
而基于深度学习的方法则通过训练深度神经网络来从复杂的图像中提取和识别水印信息。
深度学习模型能够学习到更丰富的图像特征表示，提高了水印的识别准确性和鲁棒性。
四、基于深度学习的数字图像水印技术的挑战和解决方案基于深度学习的数字图像水印技术在应用中面临一些挑战，例如水印容易被攻击、水印抵抗图像处理操作能力差等。
针对这些挑战，研究者提出了一些解决方案。
1. 对抗攻击对抗攻击是指攻击者通过对带水印的图像进行修改或篡改，以模糊或完全去除水印信息。
为了提高水印的鲁棒性，研究者提出了基于生成对抗网络（GAN）的方法。
GAN模型能够学习生成逼真的对抗样本，从而使水印更难以被攻击者检测和破坏。
基于深度学习的图像水印的去除方法
基于深度学习的图像水印的去除方法深度学习技术在图像处理领域的广泛应用为解决图像水印去除问题提供了新的途径。
随着数字图像的普及和网络技术的迅猛发展，图像水印的应用越来越广泛，但同时也带来了图像版权保护的困扰。
因此，研究如何去除图像水印成为当下的一个热门课题。
传统的图像水印去除方法主要依赖于数学建模和信号处理技术，但由于水印的复杂性和多样性，这些方法的效果往往难以令人满意。
近年来，基于深度学习的图像水印去除方法的兴起为解决这一问题提供了可能。
深度学习通过神经网络的训练和学习能够对图像进行更高层次的理解和处理，从而有效地去除图像中的水印。
基于深度学习的图像水印去除方法的核心思想是建立一个深度卷积神经网络，该网络具有强大的特征提取和重建能力，可以学习到图像中与水印相关的特征，并通过去除这些特征来达到去除水印的效果。
常用的深度学习网络结构包括卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）和生成对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN）。
首先，对于基于CNN的图像水印去除方法，研究人员通常会收集一批包含水印的图像和相应的没有水印的图像作为训练集，利用这些图像对 CNN 进行训练，使其学习到水印与图像的关系。
在训练完成后，通过输入含有水印的图像，CNN 可以提取出水印的位置和特征，并在处理后将图像还原为没有水印的状态。
其次，基于GAN的图像水印去除方法则采用了生成器和判别器两个神经网络的组合。
生成器负责从含有水印的图像中还原出没有水印的图像，而判别器则根据生成器生成的图像和真实图像之间的差异进行判别。
通过不断迭代训练，生成器和判别器共同提升，最终生成器能够生成高质量的没有水印的图像。
此外，为了进一步提升图像水印去除的效果，研究人员还将深度学习与其他技术相结合。
例如，结合自适应阈值技术和深度学习可以有效去除不同强度和噪声条件下的水印；而结合变分自编码器和深度学习，可以在去除水印的同时保留图像的细节和纹理。
基于深度图绘制3D图像的水印技术
ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｉ ｓ ｍ ｕ ｃ ｈ ｍｏ ｒ ｅ ｒ ｏ ｂ ｕ ｓ ｔ ｔ ｏ ｔ ｈ ｅ ｃ ｏ ｍｍｏ ｎ ｓ ｉ ｇ ｎ ａ ｌ ｄ ｉ ｓ ｔ ｏ ｒ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｔ ｔ ａ ｃ ｋ ｓ ｗｉ ｒ ｒ ｏ ｒ ｒ ａ ｔ ｅ ） ｃ ｏ ｍｐ ａ ｒ ｅ ｄ ｗｉ ｈ ｔ
的关注 。不 同于传统 ２ Ｄ 图像 的水印技术，在基 于深度图绘制的 ３ Ｄ 图像里 ，不仅需要通过嵌入水 印来保护 中间图像 ，而且需要保护左右眼虚拟 图像 。通过对 中间图像进 行 ３层小波变 换后，利用奇偶量化方式来修改 每个子分块 的小波系数 ，实现了中间 图像的水 印信息嵌入 。嵌入 的水 印可 以从中间图像 以及左右眼虚拟 图像 中提取 出来 。实验表 明，所提水 印算法对 常见的信 号失真攻击 具有 良好的顽健 性。 关键词 ：基于深度 图绘制 ；３ Ｄ图像 水印；误 比特 率；奇偶量化
中图 分 类 号 ：Ｔ Ｐ ３ ９ ３ 文献 标 识 码 ：Ａ ｄ ｏ ｉ ： １ ０ ． １ １ ９ ５ ９ ￣ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． ２ ０ ９ ６ — １ ０ ９ ｘ ． ２ ０ １ ６ ． ０ ０ ０ ５ ２
Ｎｏ ｖ ｅ ｌ ｗａ ｔ ｅ ｒ ｍａ ｒ ｋ ｉ ｎ ｇ ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ＤＩ ＢＲ ３ Ｄ ｉ ｍａ ｇ ｅ
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ｄ ｅ ｐ ｔ ｈ — ｉ ｍａ ｇ ｅ — ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｒ ｅ ｎ ｄ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ（ ＤＩ Ｂ Ｒ ） ｈ ａ ｓ ｂ ｅ ｃ ｏ ｍｅ ａ ｎ ｉ ｍｐ ｏ ｒ ｔ ａ ｎ ｔ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ｉ ｎ ３ Ｄ ｄ ｉ ｓ ｐ ｌ ａ ｙ ｉ ｎ ｇ ｗｉ ｔ ｈ ｉ ｔ ｓ
ｇ ｒ ｅ ａ ｔ ａ ｄ ｖ ａ ｎ ｔ ａ ｇ ｅ ｓ ． Ａｓ ａ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ， ｍｏ ｒ ｅ ａ ｎ ｄ ｍｏ ｒ ｅ ３ Ｄ ｐ ｒ ｏ ｄ ｕ ｃ ｔ ｓ ｃ ｏ ｐ ｙ ｒ ｉ ｇ ｈ ｔ ｐ ｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍｓ ｒ ｕ ｍ ｏ ｕ ｔ ． Ｓ ｉ ｎ ｃ ｅ ｅ ｉ ｔ ｈ ｅ ｒ ｔ ｈ ｅ ｃ ｅ ｎ ｔ ｅ ｒ ｖ ｉ ｅ ｗ ｗｉ ｔ ｈ ｄ ｅ ｐ ｔ ｈ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｏ ｒ ｔ ｈ ｅ ｓ ｙ ｎ ｔ ｈ ｅ ｓ ｉ ｚ ｅ ｄ ｖ ｉ ｒ ｔ ｕ ａ ｌ ｖ ｉ ｅ ｗｓ ｃ ｏ ｕ ｌ ｄ ｂ ｅ ｉ ｌ ｌ ｅ ｇ ａ ｌ ｌ ｙ ｄ ｉ ｓ ｔ ｒ ｉ ｂ ｕ ｔ ｅ ｄ ， ｎ ｏ ｔ ｏ ｎ ｌ ｙ ｔ ｈ ｅ ｃ ｅ ｎ ｔ ｅ ｒ ｖ ｉ ｅ ｗｓ ｂ ｕ ｔ ａ ｌ ｓ ｏ ｔ ｈ ｅ ｓ ｎｔ ｙ ｈ ｅ ｓ ｉ ｚ ｅ ｄ ｖ ｉ ｒ ｔ ｕ ａ ｌ ｖ ｉ ｅ ｗｓ ｎ ｅ ｅ ｄ ｔ ｏ ｂ ｅ ｐ ｒ ｏ ｔ ｅ ｃ ｔ ｅ ｄ ． Ａ ｗａ ｔ ｅ ｒ ｍａ ｒ ｋ ｉ ｎ ｇ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｆ ｏ ｒ ＤＩ ＢＲ ３ Ｄ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｓ ｗａ ｓ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ． Ａｆ －
基于深度学习的图像去水印算法研究
基于深度学习的图像去水印算法研究一、绪论随着数字水印技术的广泛应用，水印去除成为了数字图像处理领域的一个重要研究方向。
图像去水印的目标是去除图片中加入的水印信息，即将水印区域覆盖或修复成原始图像。
随着深度学习技术的不断提升，基于深度学习的图像去水印算法已经成为研究热门。
本文将介绍基于深度学习的图像去水印算法的研究现状、方法以及未来发展方向。
二、基于深度学习的图像去水印算法研究现状在图像去水印方面，传统方法主要包括基于纹理的方法、基于形态学的方法、基于频域的方法等。
这些传统方法对具体的水印类型和数据集比较敏感，去除效果不稳定。
而深度学习技术则可以通过数据自主学习并提取高阶抽象特征，从而得到较为稳健和鲁棒的去印结果。
深度学习算法主要有卷积神经网络、自编码器、生成对抗网络等。
其中，基于卷积神经网络的水印去除方法是目前主要研究方向之一。
这类算法通常采用类似于超分辨率重建的思路，使用深度学习网络去学习两对数据（带水印图像和对应的原始图像），并通过反卷积操作对输入的带水印图像进行重建，从而去掉水印。
网络的输入通常是一个低分辨率的带水印图像，输出为与去水印图像分辨率相同的无水印图像。
三、基于深度学习的图像去水印算法方法1. 常见的数据集和网络结构a. 数据集准确的数据集对深度学习算法至关重要。
水印去除算法中常用的数据集有：CC2014、VIS4、NC2016 等。
这些数据集通常包含两个文件夹：一个是带水印的图像，另一个是对应的无水印图像。
b. 网络结构卷积神经网络通常由若干个卷积层、池化层、全连接层构成。
在图像去水印方面，卷积神经网络的架构一般包含编码器和解码器两部分。
编码器将输入图片进行特征提取和压缩，解码器将经过编码器处理的低分辨率的带水印图像进行重建，还原为与原始图像分辨率相同的无水印图像。
此外，还可以在编解码器之间添加一些中间层，如混合层、池化层等。
2. 基于深度学习的图像去水印算法实现a. 训练网络模型通过制定好训练集和测试集，创建目标网络模型并把训练数据导入网络进行训练，最终可以获得训练好的模型。
基于深度学习的数字图像水印算法研究
基于深度学习的数字图像水印算法研究数字图像的水印技术是一种在数字图像中嵌入特定信息的技术。
它可以对图像进行一定程度的保护，防止盗用和篡改，同时也可以用于版权保护、数字通信以及数据隐秘传输等领域。
然而，由于数字水印技术的广泛使用，水印的可见性和鲁棒性等问题也越来越受到人们的关注。
在这种情况下，深度学习技术的发展为数字水印技术的改善提供了新的思路和方法。
深度学习技术在数字图像中的水印算法中的应用深度学习作为一种新兴的机器学习技术，其应用范围已经不仅仅局限于自然语言处理、图像识别以及语音识别等领域。
在数字图像中的水印算法中，深度学习技术也得到了应用。
深度学习技术可以通过大量的训练数据和神经网络的优化来提高水印算法的可见性和鲁棒性。
深度学习在数字图像水印算法中的应用主要体现在以下几个方面：一、深度学习算法可以根据训练数据学习到数字图像的高级特征深度学习算法可以通过大量的训练数据来学习到数字图像的高级特征。
在数字图像水印算法中，研究人员可以利用已有的数据集（如COCO、ImageNet）对神经网络进行训练，使得神经网络可以学习到数字图像的特征。
在数字图像水印算法中，这些学习到的特征可以用来提高水印算法的可见性和鲁棒性。
二、深度学习算法可以根据训练数据优化数字图像水印算法深度学习算法可以通过优化神经网络来优化数字图像水印算法。
在数字图像水印算法中，深度学习算法可以通过自动编码器、卷积神经网络、循环神经网络等算法来优化数字图像水印算法，从而提高水印算法的可见性和鲁棒性。
三、深度学习算法可以根据训练数据进行数字图像水印的嵌入和提取深度学习算法可以通过训练数据来学习数字图像水印的嵌入和提取。
在数字图像水印算法中，深度学习算法可以通过对数字图像的特征进行嵌入和提取来实现数字图像水印的添加和检测。
深度学习技术在数字图像中的水印算法中的优缺点在数字图像中的水印算法中，深度学习技术有其独特的优点和缺点。
优点一、提高了数字水印算法的可见性和鲁棒性深度学习技术可以通过训练数据和神经网络的优化来提高数字水印算法的可见性和鲁棒性。
基于深度学习的图像去水印与处理系统设计
基于深度学习的图像去水印与处理系统设计深度学习已经在图像处理领域取得了巨大的突破，其中一项重要的任务是图像去水印与处理。
本文将介绍基于深度学习的图像去水印与处理系统的设计方案。
首先，要设计一个基于深度学习的图像去水印与处理系统，需要建立一个高质量的训练数据集。
该数据集应包括含有水印的原始图像和对应的无水印图像。
这可以通过手动去除水印、或使用已知的无水印图像生成水印图像对来实现。
数据集的质量对模型的训练结果至关重要，因此需要小心地选择合适的数据以获得更准确的去水印结果。
接下来，选择适当的深度学习模型对图像进行训练。
常用的模型包括卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（GAN）。
卷积神经网络可以通过学习高级特征来识别和去除水印，而生成对抗网络可以生成无水印图像。
可以尝试不同的网络架构和参数设置来找到最佳模型。
在训练过程中，需要使用适当的损失函数来评估模型的性能。
常用的损失函数包括均方误差（MSE）和结构相似性指数（SSIM）。
损失函数的选择根据具体的图像处理任务而定，可以根据需求进行调整。
除了深度学习模型的设计和训练，图像去水印与处理系统还需要考虑实际应用的效率和实时性。
为了提升系统的效率，可以采用硬件加速技术，如图形处理器（GPU）和张量处理器（TPU），来加速深度学习模型的推断过程。
此外，可以利用并行计算和分布式计算的技术，来加快图像处理的速度。
在系统的实施过程中，需要考虑到用户友好性和易用性。
用户应能够简单地上传带有水印的图像，选择相应的处理选项，并获得去除水印后的图像。
为了提供更好的用户体验，可以设计一个直观的界面，并提供图像预览和处理前后对比的功能。
最后，系统的性能评估是不可或缺的一步。
可以使用各种图像质量评估指标，如峰值信噪比（PSNR）和结构相似性指数（SSIM），来评估去水印结果的质量。
此外，还可以进行用户调研和实际应用测试，以检验系统在不同场景下的实际效果。
综上所述，设计一个基于深度学习的图像去水印与处理系统需要构建高质量的训练数据集，选择合适的深度学习模型并进行训练，考虑系统的效率和实时性，提供用户友好的界面和交互体验，以及进行系统性能评估和实际应用测试。
基于深度学习的医学图像数字水印算法
判别器
判断生成的数据是否真实 。
损失函数
通过比较真实和生成数据 之间的差异，最小化损失 函数。
数字水印嵌入与提取算法设计
水印嵌入
将数字水印嵌入到医学图像中，通过调整嵌入强度和位置来保证水印的鲁棒性和不可见性。
水印提取
从嵌入水印的医学图像中提取出水数据与环境
数字水印的分类
根据表现形式和用途，数字水印可分为可见水印和不可见水印。不可见水印主要 用于版权保护和数据认证，而可见水印则可直接显示在媒体上，用于标识版权和 防止盗版。
医学图像数字水印的特点与要求
医学图像的特点
医学图像具有较高的分辨率、对比度和专业性，同时存在较强的噪声和干扰。因此，医学图像数字水印需要具 有较高的鲁棒性和可靠性，以抵抗各种噪声和干扰。
研究方法
首先，我们使用深度学习技术对医学图像进行预处理，以便更好地提取图像 特征。然后，我们使用这些特征来嵌入水印信息。最后，我们使用实验来验 证所提出算法的有效性和鲁棒性。
02 医学图像数字水 印算法概述
数字水印技术
数字水印定义
数字水印是一种信息隐藏技术，通过在图像、音频、视频等数字媒体中嵌入隐含 的信息，以达到版权保护、真伪鉴别、数据认证等目的。
池化层
对特征图进行下采样，减少计算 复杂度。
全连接层
将特征图展平，并通过全连接层进 行分类或回归。
自动编码器（AE）模型
01
02
03
编码器
将输入数据编码成低维向 量。
解码器
将低维向量解码成原始数 据。
损失函数
通过比较输入和输出之间 的差异，最小化损失函数 。
生成对抗网络（GAN）模型
生成器
通过随机噪声生成新的数 据。
基于深度学习的数字图像水印技术研究
基于深度学习的数字图像水印技术研究数字图像水印技术是一种在数字图像中加入隐藏信息的处理方式。
数字图像水印技术依靠合适的算法和有效的加密手段，可以对数字媒体进行保护。
目前，基于深度学习的数字图像水印技术逐渐崭露头角，成为数字媒体领域的研究热点。
本文将深入探讨基于深度学习的数字图像水印技术的研究现状和未来发展趋势。
一、基于深度学习的数字图像水印技术1、数字图像水印的发展历史数字图像水印技术的研究历史可以追溯到20世纪90年代。
早期的数字图像水印技术主要依靠直方图均衡化、变换域处理和嵌入算法等方式实现。
但是，这些技术存在着许多限制，比如鲁棒性不足、容易受到攻击等，因此在数字媒体应用中难以得到广泛的应用。
2、基于深度学习的数字图像水印技术的优势基于深度学习的数字图像水印技术相比较传统技术，解决了传统技术的很多限制，同时拥有更高的安全性、鲁棒性和适用性。
基于深度学习的数字图像水印技术可以通过卷积神经网络学习和提取图像中的高维特征，从而更好地保护数字媒体的版权和隐私。
同时，基于深度学习的数字图像水印技术能够有效地抵御恶意攻击，保证数字媒体在传输和存储过程中的完整性和安全性。
二、基于深度学习的数字图像水印技术研究现状1、卷积神经网络卷积神经网络是基于深度学习的数字图像水印技术中比较常用的一种算法。
卷积神经网络可以在保证传输和存储过程中图像质量的同时，有效地提取和隐藏水印信息。
此外，卷积神经网络还可以通过学习对不同形态的攻击进行适应，防止恶意攻击，保证水印的安全性。
2、GAN生成对抗网络(GAN)是一种利用生成器和判别器互相对抗的深度学习技术。
生成对抗网络可以用于数字图像水印技术中，通过生成和隐藏水印信息，提高鲁棒性和安全性。
生成对抗网络可以通过生成器来对数字图像进行水印隐藏，同时通过判别器对数据进行较为准确的分类，从而提高水印的安全性。
三、基于深度学习的数字图像水印技术未来发展趋势1、多模态数字媒体水印技术的研究随着数字媒体的快速发展，多模态数字媒体水印技术逐渐成为数字媒体领域中的研究热点。
基于深度学习的图像去水印方法研究
基于深度学习的图像去水印方法研究深度学习作为新一代人工智能的代表，越来越多地被应用到图像去水印领域。
简单来说，图像去水印就是把图像中的水印去除掉，使得图像更加自然、真实。
这种技术的应用非常广泛，比如去除电商网站商品图片中的水印，使其更具商业价值；去除照片中的水印，使得照片更美观自然；还有去除视频中的水印，使得视频更专业更精细。
而基于深度学习的图像去水印方法，具有较高的准确率和泛化能力，是目前最为热门和前沿的研究方向之一。
一、深度学习在图像去水印中的应用深度学习在图像处理中的应用已被广泛研究和探讨。
以图像去水印为例，深度学习的作用在于通过数据的处理和训练，增强算法的智能和精度。
目前，常用的深度学习框架主要有卷积神经网络（CNN）、自编码器（AE）、生成对抗网络（GAN）等。
这几种深度学习框架，主要采用了卷积和池化操作，通过多层卷积神经元逐步提取复杂信息，使得网络可以对图像进行更加高级的处理。
二、基于CNN的图像去水印方法卷积神经网络是一种常见的深度学习框架，被广泛应用于图像处理领域。
基于卷积神经网络的图像去水印方法，主要是通过多层卷积神经元对图像进行特征提取，从而得到更精细更高阶的特征表示。
以Deep Simplicity为例，其主要思路是通过卷积核对原图像进行卷积操作，得到和水印相对应的特征图，然后通过卷积核的逆运算和特征图相乘，把嵌入的水印从图像中去掉。
该方法的优势在于可以实现对复杂水印的去除，但是需要较高的计算耗费。
三、基于AE的图像去水印方法自编码器是一类常见的无监督深度学习模型，也被广泛应用于图像处理领域。
基于自编码器的图像去水印方法，主要是通过将有水印和去水印的图像进行类autoencoder的训练，学习到一种新的映射函数，其中源图片称为输入图片，无水印的图片称为真实图片，学习生成模型使输入图片转化为真实图片。
以DeepModel-based for Watermark Removal方法为例，其主要思路是对加了水印的图像和去掉了水印的图像进行无监督学习，利用自编码器对水印进行去噪和去除，从而获得去水印后的图像。
去水印六种常用的去文字水印方法
适用于水印与背景对比度不高、水印较浅的情况。
高斯滤波法
01
高斯滤波原理
高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声。在处理水印时，
高斯滤波通过对整幅图像进行加权平均，降低图像灰度的尖锐变化，达
到去水印的效果。
02
实现步骤
首先确定高斯核的大小和标准差，然后对待处理的图像进行定，权
微调模型
在预训练模型的基础上，添加一些自 定义层，并使用带有水印和对应无水 印的图像作为训练数据进行微调，使 模型适应去水印任务。
04
基于频域变换的去水印方法
离散余弦变换法
原理
01
利用离散余弦变换（DCT）将图像从空间域转换到频域，通过
修改频域系数实现水印的去除。
优点
02
算法简单，易于实现，对JPEG等压缩图像去水印效果较好。
适用范围
适用于水印较小、与背景对比度 较高的情况。
03
基于深度学习的去水印方法
卷积神经网络法
构建卷积神经网络模型
通过设计多层卷积层、激活函数和池化层等，构建适用于 去水印任务的神经网络模型。
训练模型
使用大量带有水印和对应无水印的图像作为训练数据，通 过反向传播算法优化网络参数，使模型学习到从有水印图 像中恢复出无水印图像的能力。
预测与后处理
将待去水印的图像输入到训练好的模型中，得到去水印后 的图像。根据需要进行后处理操作，如调整图像亮度、对 比度等。
生成对抗网络法
构建生成对抗网络模型
包括生成器和判别器两部分。生 成器负责生成去水印后的图像， 判别器负责判断生成的图像是否 真实。
对抗训练
通过生成器和判别器的对抗训练 ，使得生成器能够生成更加真实 的去水印图像，同时判别器能够 更准确地判断生成的图像是否真 实。
去水印原理
去水印原理随着科技的不断发展，人们对于图片的需求越来越大，尤其是在社交网络上，人们经常会分享自己的照片。
然而，有时候在使用图片的过程中，我们会发现一些不必要的水印，这些水印不仅影响了图片的美观度，还会影响到图片的使用效果。
那么，去水印的原理是什么呢？下面我们就来详细探讨一下。
一、水印的种类在开始讨论去水印的原理之前，我们先来了解一下水印的种类。
目前，主要有以下几种水印：1. 版权水印版权水印是最常见的一种水印，它通常包含版权所有者的名称、网站地址、邮箱等信息，用于防止他人盗用图片。
版权水印一般比较透明，但有时候也会影响到图片的美观度。
2. 文字水印文字水印是通过在图片上添加文字来标识图片的来源或版权信息。
与版权水印相比，文字水印的透明度更高，但同样会影响到图片的美观度。
3. 图形水印图形水印是通过在图片上添加图形来标识图片的来源或版权信息。
与文字水印相比，图形水印的透明度更高，但同样会影响到图片的美观度。
二、去水印的方法现在，我们来探讨一下去水印的方法。
目前，主要有以下几种方法：1. 克隆修复法克隆修复法是通过复制图片中的某一部分，然后将其覆盖到水印上，从而达到去除水印的效果。
这种方法的优点是操作简单，但缺点是需要很高的技术水平和耐心。
2. 像素填充法像素填充法是通过选择图片中的某一区域，然后将其复制到水印上，从而达到去除水印的效果。
这种方法的优点是操作简单，但缺点是需要较高的技术水平和耐心。
3. 频域滤波法频域滤波法是通过对图像进行傅里叶变换，然后对频域中的水印进行滤波处理，从而达到去除水印的效果。
这种方法的优点是效果好，但缺点是需要较高的技术水平和计算能力。
4. 深度学习法深度学习法是通过训练神经网络来识别和去除水印。
这种方法的优点是效果好，但缺点是需要大量的数据和计算能力。
三、去水印的原理现在，我们来探讨一下去水印的原理。
在去水印的过程中，主要需要解决两个问题：一是如何找到水印的位置，二是如何去除水印。
使用Word的水印功能增强文档的视觉效果
使用Word的水印功能增强文档的视觉效果在现代办公环境中，Word文档已成为我们日常工作中不可或缺的工具。
为了让文档更具有个性化和专业性，我们可以利用Word提供的各种功能来增强文档的视觉效果。
其中，水印功能是一项非常实用的功能，可以为文档增添一份独特的美感。
本文将详细介绍如何使用Word的水印功能，并给出一些使用技巧，以便读者更好地运用该功能。
一、添加水印Word的水印功能可以在文档的背景上添加文字或者图片。
下面我们将分别介绍如何添加文字水印和图片水印。
1. 添加文字水印首先，在Word中打开需要添加水印的文档。
然后，选择“页面布局”选项卡中的“水印”按钮。
在弹出的下拉菜单中，选择“自定义水印”选项。
在弹出的对话框中，可以选择添加一个预设的文字水印，也可以选择自定义文字水印。
如果选择自定义，可以输入自己想要的文字内容，并设置其他样式选项，如字体、大小、颜色等。
最后点击“应用”即可完成文字水印的添加。
2. 添加图片水印如果需要添加图片水印，可以在“自定义水印”对话框中选择“图片水印”选项。
然后，点击“选择图片”，选择需要添加的图片文件。
在选择完图片后，可以设置图片的透明度、大小、旋转角度等样式选项。
最后点击“应用”即可完成图片水印的添加。
二、水印设置技巧除了简单地添加水印外，我们还可以通过一些设置技巧来使水印效果更加出色。
下面列举几种常用的水印设置技巧，供大家参考。
1. 调整水印透明度在添加水印时，可以通过设置水印的透明度来调整其显示的明暗程度。
如果希望水印更加明显，可以将透明度设置为较低的值；如果希望水印更加隐蔽，可以将透明度设置为较高的值。
2. 设置水印位置Word默认情况下将水印添加在文档的中部。
但是，我们可以通过调整水印的位置，使其更加符合文档的需求。
在“自定义水印”对话框中，可以选择将水印添加在页面的上部、下部、左侧或右侧。
另外，还可以通过设置水印的偏移量来微调水印的位置。
3. 使用多个水印如果希望在一个文档中添加多个水印，可以通过多次添加水印的方式来实现。
基于模板匹配的数字图像水印识别技术研究
基于模板匹配的数字图像水印识别技术研究数字图像水印是常用于保护数字媒体内容的一种技术。
水印可以嵌入到原始图像中且不影响原始图像的质量，但可以在需要时用于验证图像是否为原始图像，防止图像被篡改或盗用。
其中，基于模板匹配的水印识别技术是实现水印提取和验证的一种重要方法。
模板匹配是一种基于相似度度量的图像匹配技术。
在数字水印中，将水印嵌入到原始图像中相当于在原始图像中添加一段特定的模板。
模板匹配技术利用模板和原始图像的相似度匹配来实现水印的提取和验证。
水印嵌入水印嵌入过程是将水印信息嵌入到原始图像中的过程。
嵌入的过程包含以下两个步骤：首先，需要选取可以嵌入水印信息的部分。
一般来说，这个部分应该是原始图像中相对不重要的信息，以确保水印嵌入对于图像的质量和内容没有影响。
此外，在选择嵌入部分时，也应该尽可能选择多个不同的区域来提高水印的鲁棒性。
其次，需要将水印信息嵌入到选定的部分。
水印信息可以通过一些加密算法进行处理，以提高水印的安全性和抗攻击能力。
水印信息的嵌入可以通过一些特定的算法，如DCT、SVD等进行。
水印识别水印识别是指在需要验证图像是原始图像时，通过提取嵌入图像中的水印信息来进行判断。
水印识别包含以下两个步骤：首先，需要提取嵌入在图像中的水印信息。
由于水印信息嵌入后不可见，因此需要使用专门的水印提取算法进行提取。
一般来说，这个算法需要和嵌入算法配套使用，以保证提取的水印信息和嵌入的信息是对应的。
其次，需要验证提取的水印信息是否和原始水印信息一致。
这个过程可以利用模板匹配技术进行。
具体来说，可以将提取的水印信息作为匹配模板，与原始水印信息比较，判断二者相似度是否达到特定的阈值。
如果相似度高于阈值，则可以认定图像为原始图像，否则则认定为非原始图像。
总结基于模板匹配的数字图像水印识别技术是实现数字图像保护的一种重要方法。
该技术通过嵌入和匹配，实现了对数字图像的保护和验证。
虽然该技术相对成熟，但在保护大规模数字媒体内容方面，其仍需进一步的改进和提高。
基于深度学习的图像去水印技术研究
基于深度学习的图像去水印技术研究随着网络时代的到来，我们每天都会接触到大量的图片。
这些图片无疑都会承载着不同的信息和意义。
但可能我们会发现，某些图片中存在着水印，有时还会影响我们欣赏图片。
因此，图像去水印技术显得尤为重要。
众所周知，水印可以用于图片版权保护，但有些情况下，我们需要去掉某些水印，以便进行差异性对比和展示。
本文将围绕着基于深度学习的图像去水印技术进行研究。
一、什么是图像去水印技术图像去水印技术实际上就是对含有水印的图像进行重建，使其不再含有水印信息。
此技术相对有些困难，因为水印深度嵌入图像中可能使得图像本身受到损害。
对于前现代技术，我们可以使用去除水印软件，来对图像进行后期操作，但是这种方法只有对于简单水印才起作用，而大多数情况下的水印都是复杂的。
因此，基于深度学习的图像去水印技术应运而生。
二、基于深度学习的图像去水印技术深度学习主要利用神经网络来进行图像处理，这种方法可以对含有多个物体和模式的复杂图像进行分析。
通过深度学习，可以训练神经网络，并将其应用于图像去水印等任务中。
基于深度学习的图像去水印技术采用自编码器模型（AutoEncoder），通过让自编码器模型对含有水印的图像进行学习和训练，对图像水印进行重建。
具体可分为以下几步骤：1. 预处理水印图像，提取出感兴趣的部分，以及边缘等重要信息。
2. 学习构建无水印的图像，使用自编码器模型，将原始图像拆分成编码器和解码器。
3. 学习检测水印的位置和信息，由于水印嵌入到图像强度中，使得对于部分可以去除水印的图像，仍然存在一定的噪声。
因此，需要将学习的过程看做是一种分割问题，在分散的图像片段中查找含有水印的部分，也就是进行分割。
采用滑动窗口来在图像的每个位置进行切割，之后由分类器来判断它们是否为含有水印的图像。
4. 嵌入水印信息：将学习到的去除水印模型与锐化滤波器结合，然后使用卷积神经网络将其嵌入到已去除水印的图像中，这也是该技术中唯一需要进行训练的，但是需要标记大量的有水印图像。
基于深度学习的图像水印的去除方法与设计方案
本技术涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于深度学习的图像水印的去除方法。
该方法用于解决图片上的水印去除问题。
该方法步骤如下：收集得到不同类型的水印模板图像，并收集一定数量的无水印图像，利用二者生成数据集；利用生成的数据集通过卷积神经网络学习训练得到水印模型；利用得到的水印模型对待处理的水印图像进行去水印操作。
解决背景复杂情况下无法完全去除水印的情况，提高无水印图像的图像质量。
权利要求书1.一种基于深度学习的图像水印的去除方法，其特征在于，步骤如下：收集得到不同类型的水印模板图像，并收集一定数量的无水印图像，利用二者生成数据集；利用生成的数据集通过卷积神经网络学习训练得到水印模型；利用得到的水印模型对待处理的水印图像进行去水印操作；针对每一种水印模板图像，依次进行如下操作：在收集的每一张无水印图像中均截取至少一个无水印区域图像，并将截取的无水印区域图像与该水印模板图像合成为水印区域图像，无水印区域图像与水印区域图像对应；将不同类型的水印模板图像得到的水印区域图像和无水印区域图像作为数据集，用于训练水印模型。
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的图像水印的去除方法，其特征在于，收集不同类型的水印图，通过PS工具获取相对应的水印模板图像。
3.根据权利要求1所述的基于深度学习的图像水印的去除方法，其特征在于，水印模型具体是由多个卷积层和池化层组成，训练时，将水印区域图像作为模型输入数据，通过调整模型参数，使获得的计算结果与水印区域图像所对应的无水印区域图像一致。
4.根据权利要求1或2或3所述的基于深度学习的图像水印的去除方法，其特征在于，在对待处理的水印图像进行去水印操作前，对待处理的水印图像，首先经过计算自动获取该图像的水印区域图像。
5.根据权利要求4所述的基于深度学习的图像水印的去除方法，其特征在于，获取待处理水印图像的水印区域图像的方法为：获取待处理水印图像中水印的位置，分别计算待处理水印图像中x方向和y方向的梯度，提取两个方向梯度较大并且重合的位置，得到待处理水印对应位置，获取水印图像中的一个或者多个水印区域图像。
基于标志网络的深度学习多模型水印方案
基于标志网络的深度学习多模型水印方案刘伟发;张光华;杨婷;王鹤【期刊名称】《信息安全学报》【年(卷),期】2022(7)6【摘要】针对经典水印技术在进行深度学习模型知识产权保护过程中,存在水印多模型时可复用性不高和开销较大、易被检测和攻击等问题;在黑盒场景下,本文从构造触发集、设计嵌入方式等方面切入,设计一种基于标志网络(LogoNetwork,LogoNet)的深度学习多模型水印方案(Logo Network based Deep Learning Multi-model Watermarking Scheme,LNMMWS)。
首先,利用二进制编码生成触发集,并随机裁剪原训练样本以生成噪声集,精简LogoNet层结构,并在触发集和噪声集的混合数据集上训练LogoNet,LogoNet拟合触发集并泛化噪声集以获取较高的水印触发模式识别精度和噪声处理能力。
其次,根据不同目标模型的分类类别,从LogoNet中选择水印触发模式,并调整LogoNet输出层的维度,使LogoNet输出层和不同目标模型的输出层相嵌合,以实现多模型水印的目的。
最后,当所有者发现可疑的远程应用程序接口服务时,可以输入多组特定的触发样本,经过输入层变换后,触发特定的输出以核验水印并实现所有权验证。
实验及分析表明,使用LNMMWS进行深度学习模型所有权验证时,具有较高的水印触发模式识别精度、较小的嵌入影响、较多的水印触发模式数量,并相比已有方案具有更低的时间开销;LNMMWS在模型压缩攻击、模型微调攻击下具有较好的稳定性,并具备较强的隐秘性,能够规避恶意检测风险。
【总页数】11页(P105-115)【作者】刘伟发;张光华;杨婷;王鹤【作者单位】河北科技大学信息科学与工程学院;西安电子科技大学网络与信息安全学院【正文语种】中文【中图分类】TP183;TP309.7【相关文献】1.一种基于视觉感知模型的小波域图像盲水印方案2.基于零水印和认证水印的双水印方案3.一种基于ECC的公钥数字水印模型及方案4.基于深度学习的视频质量评价模型在视频数字水印系统质量评价中的应用探索5.基于广义高斯分布模型的小波域自适应盲水印方案因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
面向深度模型的多用户水印系统
面向深度模型的多用户水印系统
刘根;赵翔宇;王子驰;吴汉舟;张新鹏
【期刊名称】《工业控制计算机》
【年(卷),期】2022(35)7
【摘要】深度模型的知识产权保护问题是近年来学术界和工业界密切关注的研究
热点。
目前大多数深度模型知识产权保护技术仅针对于单人训练模型,多人参与训
练的场景下无法为每个用户提供单独的产权保护。
提出了一种可用于保护深度模型产权的多用户水印系统,系统包含一个待保护的主网络与多个水印提取网络。
通过
对主网络和水印提取网络进行联合训练,使得由主网络生成的图像不仅质量高,而且
承载了多个不同水印,从而在多用户场景下达到保护主网络知识产权的目的。
实验
表明该方法在不影响主网络任务性能的前提下,可出色地完成多水印的嵌入和提取。
此外,本框架适用于多种任务,如图像上色、风格迁移等。
【总页数】4页(P53-55)
【作者】刘根;赵翔宇;王子驰;吴汉舟;张新鹏
【作者单位】上海大学通信与信息工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.面向网络入侵检测系统的深度卷积神经网络模型
2.一种面向多用户的负载感知动态服务选择模型*
3.基于深度学习的视频质量评价模型在视频数字水印系统质量评
价中的应用探索4.面向多属性推荐系统的对抗深度分解模型5.一种面向多用户的加油站安防博弈模型研究
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REF:Deep Template -based Watermarking -2020IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video
Te c h n o l o g y
摘—
● 传统水印算法已得到广泛研究。 ● 作为一种重要的水印方案，基于模板的方法可以保持很高的嵌入率。 ● 在这种方案中，消息通常由一些专门设计的模板表示， ● 然后通过对模板和主机映像进行加法运算来执行消息嵌入过程。 ● 为了抵抗潜在的失真，这些模板通常需要包含一些特殊的统计功能， ● 以便可以在提取端成功恢复它们。 ● 但是在现有方法中，大多数这些功能都是手工制作的并且过于简单， ● 因此，除非使用非常强大且明显的模板， ● 否则它们将不足以抵抗严重的失真。
● 由于强大的功能严格的功能， ● 我们进一步扩展了现有的基于模板的水印算法的鲁棒性范围。 ● 除了在[12] – [15]中考虑的相机拍摄失真（打印拍摄过程和屏幕拍摄过程）之外， ● 我们还考虑了数字图像处理失真（例如裁剪，缩放和JPEG压缩）。 ● 它基于以下两种典型的应用方案。
● 1）电子商务中的版权保护。 ● 随着电子商务的普及，在线购物变得越来越普遍。 ● 而且盗版商店的侵权现象也有所增加。 ● 盗版商店可以通过模仿真实商店的宣传图片来迷惑消费者， ● 如图13a所示。
● 因此，良好的水印算法应满足三个重要标准： ● 确保视觉质量的透明性， ● 确保数字编辑的弹性 ● 确保鲁棒性的相机拍摄弹性。 ● 但是我们发现不存在能够满足所有这些要求的基于模板的水印算法， ● 这将在第二部分中详细讨论。 ● 幸运的是，通过在提取侧利用深层神经网络， ● 我们可以轻松地将这些编辑（例如JPEG压缩）或相机拍摄过程产生的失真图像 ● 添加到训练数据集中，以实现出色的鲁棒性。 ● 请注意，为减少精确网络的负担，我们使用辅助定位方案作为预处理步骤， ● 这也是获得裁剪和缩放弹性的关键
● 2）信息传递。 ● 基于模板的水印方案可以作为信息传输的良好渠道。 ● 如图13b所示，通过将水印嵌入到屏幕和纸张中， ● 用户可以通过简单地使用相机捕获图像来提取隐藏信息。
● 这两种情况对水印方案有不同的要求。 ● 为了保护电子商务的版权， ● 水印算法需要同时保证数字图像处理失真的高透明度和强大的鲁棒性： ● 透明度: ● 由于商品图像的原始视觉质量对于出色的用户体验非常重要， ● 因此嵌入的水印对于主机图像应该是透明的。 ● 这意味着应该仔细设计模板以及嵌入算法。 ● 数字编辑弹性: ● 在电子商务中，盗版者经常使用真实图像的一部分（裁剪和缩放）， ● 使用某种过滤器对其进行处理，并使用不同的图像格式进行保存。 ● 我们主要考虑数字编辑弹性的五个方面：裁剪，缩放，过滤，添加噪声和JPEG压缩
● 在深度学习之前的时代， ● 特征提取过程主要是通过一系列手工图像处理操作[12] – [15]完成的， ● 例如角点检测和SIFT特征提取。 ● 然而，这种手工操作的特征提取能力太受限制而无法抵抗严重的变形。 ● 因此，这些传统方法的鲁棒性还不够好。 ● 为了提高鲁棒性， ● 唯一可能的方法是使用更强的模板模式， ● 但是它将严重牺牲视觉质量。
● 得益于深度神经网络的强大功能， ● 我们的方法可以基于典型的应用场景同时实现数字编辑弹性和相机拍摄弹性。 ● 通过广泛的实验，我们证明了该方法可以在保证原始视觉质量的同时， ● 比现有方法具有更好的鲁棒性。
一，引言
● 在过去的几十年中，对水印算法[1]-[11]进行了广泛的研究。 ● 其中，基于模板的方法是重要的分支，与其他类型的方法相比，具有更高的嵌入效率。 ● 模板是指专门设计的模式， ● 具有一些特殊的统计功能， ● 可用于携带水印和定位信息。 ● 通过在空间域中将模板叠加到宿主图像中来执行嵌入过程。 ● 并且提取方通常首先纠正失真，然后通过提取模板的设计特征来恢复水印消息。 ● 基于模板的水印算法的两个最重要的要求是高视觉质量和提取鲁棒性。 ● 但是，它们在某种程度上是相互矛盾的。
● 总结起来，本文的主要贡献有以下四个方面： ● •我们提出了第一个基于深度模板的水印算法。 ● 我们的方法无需在提取端使用手工制作的功能， ● 而是可以自动学习强大的功能并获得卓越的性能。 ● •我们在确保视觉质量的同时，考虑了数字编辑弹性和相机拍摄弹性。 ● 我们的方法也是第一个可以满足所有这些要求的方法。 ● •根据透明度设计标准和人类视觉系统的特殊属性， ● 我们分别提出了两个用于消息嵌入和定位的新模板。 ● •我们设计了一种新颖的两阶段深度网络，用于模板特征提取， ● 该网络由辅助增强子网络和最终分类子网络组成。
● 近年来，深度学习已在各种应用（例如图像识别[16]和自然语言处理[17]）中显示了强大的特征 提取能力。
● 深度神经网络可以自动学习强大的任务特定功能，而不是设计手工功能。 ● 但是据我们所知，尚没有利用深度神经网络进行基于模板的水印的先前工作。 ● 受此启发，本文提出了第一个基于深度模板的水印算法。 ● 在嵌入方面，我们首先根据人类视觉系统的特殊属性 ● （例如，对特定色度分量不敏感，接近原理和倾斜效果）设计两个新模板。 ● 在提取方面，提出了一种新颖的两阶段深度神经网络，以提高模板的提取能力。 ● 具体而言，首先使用增强子网来还原失真的图像并增强原始模板， ● 然后使用分类子网将模板解析为最终消息位。
● 受深度神经网络强大的特征学习能力的启发， ● 本文提出了第一个基于深度模板的水印算法。 ● 具体而言， ● 在嵌入方面，我们首先设计了两个用于消息嵌入和定位的新模板， ● 这是通过利用人类视觉系统的特殊属性（即对特定色度分量不敏感，接近原理和倾斜效果） ● 来实现的。 ● 在提取方面，我们提出了一种新颖的两级深度神经网络， ● 该网络由辅助增强子网络和分类子网络组成。
● 对于信息传输，基于模板的水印算法更像是美观的二维条形码方案[18] – [21]， ● 最重要的特征应该是相机捕获过程中信息传输的准确性，即提取准确性。 ● 同样，该算法在嵌入后还需要保证较高的视觉质量：相机拍摄弹性。 ● 随着显示技术的发展，纸张不再是传播信息的唯一方法， ● 越来越多的演示文稿选择屏幕作为传输介质。 ● 因此，除了打印拍摄过程外，我们还需要确保屏幕拍摄过程的鲁棒性。 ● 由于打印拍摄和屏幕拍摄的噪声非常复杂， ● 因此定量地模拟这些过程更加困难，并且通常需要算法更强的鲁棒性[22]。