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申请/专利权人：广西大学
摘要：本发明公开基于对抗优化与反馈连接的强鲁棒图像隐写方法，主要解决现有大多数方法在隐写过程中为提升鲁棒性，而导致隐藏容量和安全性被削弱的问题。本方法提出的图像隐写方法包括以下步骤：1）载体图像和秘密图像进入隐藏网络，通过可逆块得到含密图像和损失信息；2）含密图像经过模拟攻击层得到受攻击的含密图像，对抗优化网络；3）受攻击的含密图像经过内容增强模块还原为未遭受攻击时的状态，随着辅助变量进入重构网络，得到重构秘密图像和重构载体图像；4）重构秘密图像经过视觉增强模块，在视觉上更接近原始秘密图像。本发明中的模拟攻击层和双增强模块提高了隐写的鲁棒性，提出的差异一致损失增强了安全性，同时确保了大隐藏容量。
主权项：1.基于对抗优化与反馈连接的强鲁棒图像隐写方法，其特征在于，包括下列步骤：1载体图像和秘密图像进入基于可逆神经网络设计的隐藏网络，通过N个可逆块得到含密图像和损失信息，可逆块由放射耦合层组成，使用反馈连接块作为仿射变换中的学习模块；2在隐写过程中，集成模拟攻击层，含密图像经过模拟攻击层得到受攻击的含密图像，从而对网络训练进行对抗优化；3受攻击的含密图像经过内容增强模块还原为未遭受攻击时的状态，随着从标准高斯分布中采样的数据作为辅助变量进入重构网络，得到重构秘密图像和重构载体图像；4重构秘密图像经过视觉增强模块，在视觉上更接近原始秘密图像；5对整体网络的优化策略分为训练策略和损失函数的设计。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广西大学 基于对抗优化与反馈连接的强鲁棒图像隐写方法
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