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AU2020104204A4,2021.03.11基于U-Net网络与DFT最优质量半径结合的本发明公开了一种基于U-Net网络与DFT最方法包括以下步骤1)取载体图像Y通道频谱生成含密图像图像质量,减少了网络的搜索空21.一种基于U-Net网络与DFT最优质量半径结合的抗打印数字水印方法,其特征在于,在所述载体图像频谱图中选出待嵌入水印区域,将待嵌对载体图像进行YCbCr变换,取Y通道进行归一化处理,得到归一化后的图像Y通道矩对归一化后的图像Y通道矩阵进行傅里叶变换得将水印的01字符串行向量按嵌入半径以式(i3所述判别器网络使用Wasserstein损失作为监督信号将基于mirflickr数据集进行分将所述待识别的含密图像输入训练好的解码网络,得到水印信息颜色变换:通过随机仿射颜色变换模拟打印过程中色域有限问8.一种基于U-Net网络与DFT最优质量半径结合的抗打印数字水印装置,其特征在于,4载体矩阵模块:用于在所述载体图像频谱图中选出待嵌入水印张量组合模块:用于将待嵌入水印区域内值重组生成输出模块:用于用含密矩阵替换载体图像频谱图中相应的载体矩所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行权利要求1-7任一项所述方5[0001]本发明涉及一种基于U-Net网络与DFT最优质量半径结合受数字半色调,点增益,伽马校正和量化等环节带来的像素失真以及拍摄提取时带来的一6i)定义为:[0033]寻找含密图像PSNR值高于平均值且交叉通过七次下采样和上采样生成含密矩阵,包括由多个卷积和最大池化层组成的判别器网[0035]所述判别器网络使用Wasserstein损失作为监督信号将基于mirflickr数据集进78[0074]本实施例提供提供一种基于U-Net网络与DFT最优质量半径结合的抗打印数字水9i)定义为:[0101]寻找含密图像PSNR值高于平均值且交叉采样和上采样生成更富cover特征的含密矩阵。为了得到编码器/解码器通道的感知损失[0106]图4是本方法的Encoder(编码)网络模型;图5是本方法的Decoder(解码)网络模[0121]本实施例提供一种基于U-Net网络与DFT最优质量半径结合的抗打印数字水印装[0131]本实施例提供一种基于U-Net网络与DFT最优质量半径结合的抗打印数字水印装现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定[0136]这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一
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