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龙图腾网恭喜华侨大学申请的专利一种基于扩散模型和扩频技术的数字图像水印方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119741183B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510252537.5，技术领域涉及：G06T1/00；该发明授权一种基于扩散模型和扩频技术的数字图像水印方法及装置是由林晓丹;巫鸿飞;谭鸽伟设计研发完成，并于2025-03-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于扩散模型和扩频技术的数字图像水印方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供的一种基于扩散模型和扩频技术的数字图像水印方法及装置，涉及图像处理与人工智能技术领域。本发明通过获取载体图像与水印信息；使用变分自编码器对载体图像进行下采样与正向扩散，得到第一潜在向量；对第一潜在向量进行通道维度划分，选取其中的一维通道通过离散余弦变换技术进行频域变换后，提取出高频系数，得到嵌入矩阵；使用正交码对水印信息进行扩频调制，获得扩频水印；结合强度因子,将扩频水印嵌入所述嵌入矩阵，得到水印潜在向量；利用去噪网络对水印潜在向量进行反向去噪后，通过变分自编码器还原成水印图像，并结合载体图像，得到最终水印图像。本发明极大增强了水印的不可感知性及鲁棒性，还能有效抵抗再生式攻击。

本发明授权一种基于扩散模型和扩频技术的数字图像水印方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于扩散模型和扩频技术的数字图像水印方法，其特征在于，包括：S1,获取载体图像与水印信息；S2,使用变分自编码器对所述载体图像进行下采样与正向扩散，得到第一潜在向量；具体为：对输入的所述载体图像进行下采样处理，以将所述载体图像下采样为低维表示，得到初始潜在向量；对所述初始潜在向量逐步添加高斯噪声，以将清晰的数据逐渐过渡到完全噪声化的数据；并使用扩散反演，对在预设时间步长内有高斯噪声的潜在向量进行采样，得到第一潜在向量，即从初始潜在向量到第一潜在向量的采样过程，公式为： ；其中，为第T步的潜在向量，即第一潜在向量；为所述初始潜在向量；为第t步的潜在向量；为第t+1步预测的潜在向量；，表示第t步控制噪声权重的参数；为第i步对应的超参数，表示噪声幅度；T表示总步数，t、i表示变量；为预训练的U-net去噪网络；S3,对所述第一潜在向量进行通道维度划分，选取其中的一维通道通过离散余弦变换技术进行频域变换后，提取出高频系数，得到嵌入矩阵；具体为：对所述第一潜在向量沿通道维度进行张量切片，得到对应通道数量的通道维度张量，公式为： ；每个通道维度张量表示为：=1××；其中，为第T步的潜在向量，即第一潜在向量；T表示总步数；表示第i个通道维度张量；d表示通道总数；H、W分别表示图像高度和宽度；f表示缩放因子；选取其中的一维通道张量，对其使用离散余弦变换，以提取出离散余弦变换后每个图像块中的一个高频系数构成嵌入矩阵，嵌入矩阵表示为： ；其中，n为所述水印信息的长度的两倍；表示提取出的第n个高频系数；S4,使用正交码对所述水印信息进行扩频调制，获得扩频水印，表达式为： ；其中，为所述扩频水印，；n为所述水印信息的长度的两倍；表示所述水印信息，，k为水印信息长度；表示随机生成的正交码；S5,结合强度因子,将所述扩频水印嵌入所述嵌入矩阵，得到水印潜在向量；S6,利用去噪网络对所述水印潜在向量进行反向去噪后，通过变分自编码器还原成水印图像，并结合所述载体图像，得到最终水印图像。

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