[發(fā)明專利]一種大容量圖像隱寫方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110693663.6
• 申請日: 2021-06-22
• 公開（公告）號: CN113298689B
• 公開（公告）日: 2023-04-18
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 段新濤;王文鑫;張恩;岳冬利;謝自梅
• 申請（專利權(quán)）人: 河南師范大學(xué)
• 主分類號: G06T1/00
• 分類號: G06T1/00;G06T5/50;G06N3/0464;G06N3/084
• 代理公司: 鄭州睿信知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 41119
• 代理人: 史萌楊

1.一種大容量圖像隱寫方法，其特征在于，包括如下步驟：

將載體圖像和兩幅秘密圖像輸入至訓(xùn)練好的圖像隱寫模型中，得到載密圖像和兩幅提取圖像，且載密圖像和載體圖像在視覺效果上保持一致，兩幅提取圖像分別和兩幅秘密圖像在視覺效果上保持一致；

其中，所述圖像隱寫模型包括隱藏階段和提取階段；

所述隱藏階段包括載體圖像預(yù)處理網(wǎng)絡(luò)、秘密圖像預(yù)處理網(wǎng)絡(luò)和隱藏網(wǎng)絡(luò)；所述載體圖像預(yù)處理網(wǎng)絡(luò)用于將輸入的載體圖像進行預(yù)處理；所述秘密圖像預(yù)處理網(wǎng)絡(luò)用于將級聯(lián)后的兩幅秘密圖像進行預(yù)處理；所述隱藏網(wǎng)絡(luò)用于將級聯(lián)后的載體圖像預(yù)處理網(wǎng)絡(luò)的輸出和秘密圖像預(yù)處理網(wǎng)絡(luò)的輸出進行處理，得到包含有兩幅秘密圖像的載密圖像；

所述提取階段包括兩個提取網(wǎng)絡(luò)；所述兩個提取網(wǎng)絡(luò)用于將輸入的載密圖像分別進行處理，得到對應(yīng)的提取圖像；

所述載體圖像預(yù)處理網(wǎng)絡(luò)包括一個跳躍連接、以及依次連接的一個卷積層和一個最大池化層；所述載體圖像預(yù)處理網(wǎng)絡(luò)的卷積層的輸入為載體圖像；所述跳躍連接用于將最大池化層的輸出與載體圖像進行級聯(lián)，且級聯(lián)后的結(jié)果為所述載體圖像預(yù)處理網(wǎng)絡(luò)的輸出；

所述秘密圖像預(yù)處理網(wǎng)絡(luò)包括依次連接的一個卷積層和一個平均池化層，所述秘密圖像預(yù)處理網(wǎng)絡(luò)的卷積層的輸入為級聯(lián)后的兩幅秘密圖像，所述平均池化層的輸出為所述秘密圖像預(yù)處理網(wǎng)絡(luò)的輸出；

在對圖像隱寫模型進行訓(xùn)練的過程中，采用的總損失函數(shù)為：

其中，Loss_Sum表示總損失函數(shù)，LossH_i表示每一組的隱藏損失函數(shù)，LossH_i表示每一組的提取損失函數(shù)，φ是加權(quán)值，n表示總組數(shù)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的大容量圖像隱寫方法，其特征在于，所述隱藏網(wǎng)絡(luò)包括下采樣模塊、金字塔池化模塊和上采樣模塊；隱藏網(wǎng)絡(luò)的下采樣模塊包括依次連接四個卷積層，且四個卷積層中第一個卷積層的輸入為所述隱藏網(wǎng)絡(luò)的輸入，最后一個卷積層的輸出為金字塔池化模塊的輸入；隱藏網(wǎng)絡(luò)的上采樣模塊包括五個卷積層和四個跳躍連接，四個跳躍連接用于將五個卷積層中前四個卷積層的輸出與下采樣模塊中對應(yīng)大小卷積層的輸出進行級聯(lián)，第一個卷積層的輸入為金字塔池化模塊的輸出，后四個卷積層的輸入分別為四個跳躍連接的輸出，最后一個卷積層的輸出為所述隱藏網(wǎng)絡(luò)的輸出。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的大容量圖像隱寫方法，其特征在于，所述隱藏網(wǎng)絡(luò)的金字塔池化模塊包括五個池化層、五個卷積層和五個上采樣層；五個池化層的輸入均為隱藏網(wǎng)絡(luò)的下采樣模塊的輸出；五個卷積層的輸入分別為五個池化層的輸出；五個上采樣層的輸入為五個卷積層的輸出，輸出為隱藏網(wǎng)絡(luò)的金字塔池化模塊的輸出。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的大容量圖像隱寫方法，其特征在于，兩個提取網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)一樣，且每一個提取網(wǎng)絡(luò)均包括下采樣模塊、金字塔池化模塊和上采樣模塊；提取網(wǎng)絡(luò)的下采樣模塊包括依次連接四個卷積層，且四個卷積層中第一個卷積層的輸入為所述提取網(wǎng)絡(luò)的輸入，最后一個卷積層的輸出為金字塔池化模塊的輸入；提取網(wǎng)絡(luò)的上采樣模塊包括五個卷積層和四個跳躍連接，四個跳躍連接用于將五個卷積層中前四個卷積層的輸出與下采樣模塊中對應(yīng)大小卷積層的輸出進行級聯(lián)，第一個卷積層的輸入為金字塔池化模塊的輸出，后四個卷積層的輸入分別為四個跳躍連接的輸出，最后一個卷積層的輸出為所述提取網(wǎng)絡(luò)的輸出。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的大容量圖像隱寫方法，其特征在于，所述提取網(wǎng)絡(luò)的金字塔池化模塊包括五個池化層、五個卷積層和五個上采樣層；五個池化層的輸入均為提取網(wǎng)絡(luò)的下采樣模塊的輸出；五個卷積層的輸入分別為五個池化層的輸出；提取網(wǎng)絡(luò)的五個上采樣層的輸入為五個卷積層的輸出，輸出為提取網(wǎng)絡(luò)的金字塔池化模塊的輸出。

6.根據(jù)權(quán)利要求1～5任一項所述的大容量圖像隱寫方法，其特征在于，將均方差作為隱藏損失函數(shù)來計算損失值。

7.根據(jù)權(quán)利要求1～5任一項所述的大容量圖像隱寫方法，其特征在于，將均方差作為提取損失函數(shù)來計算損失值。