[發明專利]一種基于深度神經網絡的陶瓷水印載體恢復方法

有效

• 申請號: 202110690957.3
• 申請日: 2021-06-22
• 公開（公告）號: CN113284037B
• 公開（公告）日: 2023-05-23
• 發明（設計）人: 張小瑞;孫遜;孫星明;孫偉;宋愛國;夏志華
• 申請（專利權）人: 南京信息工程大學
• 主分類號: G06T1/00
• 分類號: G06T1/00;G06T7/12;G06T7/13;G06T7/90;G06T5/00;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 南京蘇高專利商標事務所(普通合伙) 32204
• 代理人: 柏尚春

本發明公開了一種基于深度神經網絡的陶瓷水印載體恢復方法，首先，基于Evo?BiSeNet的圖像分割網絡，對預先獲取的陶瓷三維圖像進行檢測，獲取水印載體部位；其次，基于空間變換網絡的水印載體平面化處理；最后，基于GAN的水印載體復原，恢復載體并提高水印的魯棒性。本發明采用歸一化激活層提高圖像分割的實時性，利用卷積注意力機制對陶瓷表面不規則圖像的細小邊緣特征進一步優化提取，更有效的保留水印載體的信息；使用GAN對水印載體復原，其中包括對水印載體的魯棒訓練，提高水印的魯棒性。

技術領域

本發明屬于數字水印與圖像處理結合的領域，具體涉及一種基于深度神經網絡的陶瓷水印載體恢復方法。

背景技術

數字水印是一種數字保護的手段，在虛擬載體上添加數字水印即能證明版權，還能對版權的保護做出貢獻。但是，由于陶瓷在生產制作過程中的各種外界條件約束，陶瓷很難作為水印的嵌入對象。每年因為贗品陶瓷而導致的經濟損失高達幾億。陶瓷的版權保護問題已經迫在眉睫。將水印信息嵌入到陶瓷花紙中，然后在生產時將花紙嵌入到陶瓷上。然而，在瓷器經過高溫燒制的過程中會伴有顏色的退化以及圖案的變形。這些操作對水印的破壞程度很高，因此對水印的魯棒性要求很高，在獲取水印載體時，由于光線和設備的差異、成像設備與物體之間的相對運動等客觀因素，獲取到的載體圖片和真實的載體之間差異性很大。

為了能夠有效的提取水印信息，本專利需要將非平面的陶瓷印花圖像無損的映射到二維平面圖像上。而這面臨兩大挑戰：一是如何將含水印的載體部分有效的獲取，現有的獲取方法在獲取的時候常常會損失一些邊緣信息從而很難獲取完整的水印載體信息；二是圖像恢復，在陶瓷的生產過程中，水印載體不可避免的出現扭曲和退化現象，針對質量降低或失真的載體。試圖恢復其原始的內容或質量。為了應對這兩大挑戰，本專利提出了一種基于深度神經網絡的陶瓷水印載體恢復的方法。

陶瓷的版權保護一直是世界關注的問題，由于真實世界的各種約束條件，現有的數字水印技術很難在真實世界中使用，攝像設備中光學系統的衍射、感光膠卷的非線性及物體之間的相對運動、感光膠卷的非線性及膠片顆粒噪聲等引起的幾何失真，陶瓷燒制生產的過程中，含有水印的貼紙印花不可避免的出現圖像退化；數字水印很難應用到陶瓷上；本專利為陶瓷嵌入水印以起到版權保護的作用。

發明內容

發明目的：針對陶瓷水印載體恢復的準確性、實時性和完整性，提出了一種基于深度神經網絡的陶瓷水印載體恢復方法。

技術方案：本發明提供一種基于深度神經網絡的陶瓷水印載體恢復方法，具體包括以下步驟：

(1)基于Evo-BiSeNet的圖像分割網絡，對預先獲取的陶瓷三維圖像進行檢測，獲取水印載體部位；

(2)基于空間變換網絡對獲取的水印載體進行平面化處理；

(3)對經過步驟(2)處理后的水印載體基于GAN進行復原并進行魯棒訓練，提高水印的魯棒性。

進一步地，所述步驟(1)包括以下步驟：

(11)圖像分割網絡采用歸一化激活層提高圖像分割的實時性，利用卷積注意力機制對陶瓷表面不規則圖像的細小邊緣特征進一步優化提取；

(12)在獲取載體時，基于一個小步幅的空間路徑用來保存空間信息，生成高分辨率特征；同時，采用快速下采樣的上下文路徑去獲得更大的感受野；緊接著引入特征融合模塊來有效的結合特征；這些模塊中的歸一化及激活函數采用歸一化激活層EvoNorms進行統一。

進一步地，步驟(3)所述的對水印載體進行復原的實現過程如下：

構建用于生成圖像的生成網絡和用于鑒別生成圖像是否與原圖像一致的判別網絡；在最后一層采用Sigmoid函數使得輸出在0到1區間內；

所述生成網絡采用十二層卷積網絡對原始陶瓷印花貼紙進行編碼，得到一張原圖十六分之一大小的網格，再對該網格采用四層卷積網絡進行解碼，從而得到復原圖像；