[發明專利]數字水印嵌入方法、提取方法、裝置、設備及介質

有效

• 申請號: 202110318511.8
• 申請日: 2021-03-25
• 公開（公告）號: CN112907433B
• 公開（公告）日: 2023-06-02
• 發明（設計）人: 王江鵬;毛曉蛟;章勇;曹李軍
• 申請（專利權）人: 蘇州科達科技股份有限公司
• 主分類號: G06T1/00
• 分類號: G06T1/00;G06T7/13
• 代理公司: 蘇州謹和知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 32295
• 代理人: 許冬瑩

1.一種數字水印嵌入方法，其特征在于，包括：

獲取原始圖片和水印信息；

將所述原始圖片劃分為若干尺寸相同的子區域；

通過邊緣檢測分別提取各所述子區域中的邊緣輪廓的邊緣輪廓信息；所述邊緣輪廓是指不會由于翻拍而消失或改變形狀的輪廓；

將提取到的所述邊緣輪廓信息最多的子區域確定為最佳嵌入區域；所述最佳嵌入區域為濾波均值最大或者邊緣像素點最多的子區域；其中，所述濾波均值用于衡量所述邊緣輪廓信息，所述邊緣像素點與所述濾波均值呈正相關關系，所述邊緣像素點最多表征所述濾波均值最大；所述濾波均值與所述邊緣輪廓信息呈正相關關系，所述濾波均值最大表征所述邊緣輪廓信息最多；

將所述水印信息添加至所述最佳嵌入區域，得到水印圖片。

2.根據權利要求1所述的數字水印嵌入方法，其特征在于，所述將提取到的所述邊緣輪廓信息最多的子區域確定為水印嵌入的最佳區域，包括：

對各所述子區域，采用邊緣檢測算子分別進行濾波處理；

計算各所述子區域的濾波均值，或者根據濾波處理后得到的各所述子區域每個像素點的灰度梯度值，確定邊緣像素點；

將所述濾波均值最大或者邊緣像素點最多的子區域確定為最佳嵌入區域。

3.一種數字水印提取方法，其特征在于，包括：

獲取待提取水印圖片，所述待提取水印圖片為對使用如權利要求1-2任一項所述的數字水印嵌入方法得到的水印圖片進行翻拍得到的；

將所述待提取水印圖片劃分為若干候選區域，所述候選區域與原始圖片劃分的各子區域一一對應，其中，所述原始圖片為所述水印圖片添加水印信息之前的圖片；

將各個所述候選區域分別輸入目標網絡模型得到各個所述候選區域的得分，將得分最高的候選區域作為目標候選區域，對所述目標候選區域進行數字水印提取；其中，所述目標網絡模型為學習各候選區域在原始圖片中對應子區域的邊緣輪廓信息得到的；

所述目標網絡模型包括依次連接的第一卷積層conv1、第二卷積層conv2、第三卷積層conv3、第四卷積層conv4、第五卷積層conv5、第六卷積層conv6、全連接層和回歸層；

所述第一卷積層conv1和第二卷積層conv2為引入BN層的卷積塊；所述第三卷積層conv3、第四卷積層conv4、第五卷積層conv5、第六卷積層conv6、全連接層和回歸層均未引入BN層。

4.根據權利要求3所述的數字水印提取方法，其特征在于，將各個所述候選區域分別輸入目標網絡模型得到各個所述候選區域的得分的步驟之前，還包括：

獲取訓練數據集，所述訓練數據集包括若干劃分候選區域的待提取水印圖片以及各候選區域對應的標簽，所述標簽指示候選區域在所述原始圖片中對應子區域的邊緣輪廓信息；

將所述訓練數據集的候選區域輸入構建的初始網絡模型，利用所述初始網絡模型提取所述候選區域的邊緣輪廓信息，得到預測結果；

基于各個候選區域所述預測結果與對應的所述標簽之間的誤差，迭代更新所述初始網絡模型的參數，直至所述誤差小于預設閾值，訓練結束，得到目標網絡模型。

5.一種數字水印嵌入裝置，其特征在于，所述裝置包括：

數據獲取模塊，被配置為用于獲取原始圖片和水印信息；

區域劃分模塊，被配置為用于將所述原始圖片劃分為若干尺寸相同的子區域；

邊緣檢測模塊，被配置為用于通過邊緣檢測分別提取各所述子區域的邊緣輪廓信息，所述邊緣輪廓是指不會由于翻拍而消失或改變形狀的輪廓；

最佳區域確定模塊，被配置為用于將提取到所述邊緣輪廓信息最多的子區域確定為最佳嵌入區域；所述最佳嵌入區域為濾波均值最大或者邊緣像素點最多的子區域；其中，所述濾波均值用于衡量所述邊緣輪廓信息，所述邊緣像素點與所述濾波均值呈正相關關系，所述邊緣像素點最多表征所述濾波均值最大；所述濾波均值與所述邊緣輪廓信息呈正相關關系，所述濾波均值最大表征所述邊緣輪廓信息最多；

水印嵌入模塊，被配置為用于將所述水印信息添加至所述最佳嵌入區域，得到水印圖片。