[發明專利]一種基于NICE模型的新型圖像隱寫方法及系統

在審

• 申請號: 202111469742.5
• 申請日: 2021-12-03
• 公開（公告）號: CN114140309A
• 公開（公告）日: 2022-03-04
• 發明（設計）人: 張卓;劉佳;鈕可;楊海濱;王耀杰;周潭平;狄富強;周子琛
• 申請（專利權）人: 中國人民武裝警察部隊工程大學
• 主分類號: G06T1/00
• 分類號: G06T1/00;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京盛詢知識產權代理有限公司 11901
• 代理人: 方亞兵

1.一種基于NICE模型的新型圖像隱寫方法，其特征在于，包括以下步驟：

構建NICE模型，獲取圖像數據集對所述NICE模型進行訓練；

訓練結束后將所述NICE模型中的生成器反向搭建，獲取提取器；

基于所述生成器將秘密消息和圖像生成含密圖像；

基于所述提取器將含密圖像中的秘密消息分離出來，進行秘密消息的獲取。

2.如權利要求1所述的基于NICE模型的新型圖像隱寫方法，其特征在于，構建NICE模型，獲取圖像數據集對所述NICE模型進行訓練的過程中包括：

基于所述圖像數據對所述NICE模型進行訓練，獲取真實圖像數據和隱變量空間數據分布之間的映射關系。

3.如權利要求1所述的基于NICE模型的新型圖像隱寫方法，其特征在于，訓練結束后將所述NICE模型中的生成器反向搭建，獲取提取器的過程中包括：

訓練好的模型的參數保持不變，將生成器進行方向搭建，獲取提取器，并獲取秘密消息和隱變量之間的可逆映射方法。

4.如權利要求2或3所述的基于NICE模型的新型圖像隱寫方法，其特征在于，基于所述生成器將秘密消息生成含密圖像的過程中包括：

基于所述秘密消息和所述隱變量的映射關系，將需要隱藏的秘密消息映射為浮點數組；

基于真實圖像的數據分布和隱變量空間的基準分布之間的映射關系，將所述浮點數組輸入所述生成器，獲得含密圖像。

5.如權利要求2或3所述的基于NICE模型的新型圖像隱寫方法，其特征在于，基于所述提取器將含密圖像中的秘密消息分離出來，進行秘密消息的獲取的過程中包括：

基于所述提取器將所述含密圖像中的浮點數組提取出來；

基于所述秘密消息和所述隱變量的映射關系，將獲得的浮點數組反向映射，恢復出原始信息。

6.一種基于NICE模型的新型圖像隱寫系統，其特征在于，包括：

生成器，用于生成含密圖像；

提取器，用于提取含密圖像中的原始信息。

7.如權利要求6所述的基于NICE模型的新型圖像隱寫系統，其特征在于，

所述生成器基于NICE模型構建完成，包括六個正向交叉線性疊加的耦合層和第一神經網絡模塊。

8.如權利要求6所述的基于NICE模型的新型圖像隱寫系統，其特征在于，

所述提取器基于NICE模型構建完成，包括六個逆向交叉線性疊加的耦合層和第二神經網絡模塊。

9.如權利要求7或8所述的基于NICE模型的新型圖像隱寫系統，其特征在于，所述第一神經網絡模塊和所述第二神經網絡模塊均采用了6個全連接網絡，激活函數采用了Relu函數。