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龙图腾网获悉南京信息工程大学;郑州信大先进技术研究院申请的专利一种基于生成对抗网络的鲁棒图像水印方法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：CN115131188B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202210598258.0，技术领域涉及：G06T1/00；该发明授权一种基于生成对抗网络的鲁棒图像水印方法是由高光勇;付佳欣设计研发完成，并于2022-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于生成对抗网络的鲁棒图像水印方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于生成对抗网络的鲁棒图像水印方法，包括：编码器将二进制的秘密信息嵌入到一张三通道的载体图像中，解码器从载密图像中提取出秘密信息；编码器网络和解码器网络组成一个端到端的模型作为生成器网络，通过生成器网络生成载密图像和提取出秘密信息，通过判别器网络对生成的编码图像的真假性进行判断；通过生成器网络和判别器网络之间相互对抗学习，使生成的载密图像和原始图像、解码的秘密信息和原始的秘密信息误差在一定范围内；使用数据集训练网络模型，得到最优的模型参数；通过训练好的网络模型得到鲁棒编码图像和提取秘密信息。本发明的模型具有鲁棒性，并且在对载密图像攻击后进行提取秘密信息的准确度也相对较高。

本发明授权一种基于生成对抗网络的鲁棒图像水印方法在权利要求书中公布了：1.一种基于生成对抗网络的鲁棒图像水印方法，其特征在于：该方法包括： 1构建编码器-解码器框架，编码器将二进制的秘密信息嵌入到一张三通道的载体图像中，解码器从载密图像中提取出秘密信息； 2构建对抗网络框架，编码器网络和解码器网络组成一个端到端的模型作为生成器网络，通过生成器网络生成载密图像和提取出秘密信息，通过判别器网络进行隐写分析，对生成的编码图像的真假性进行判断； 3通过生成器网络和判别器网络之间相互对抗学习，使生成的载密图像和原始图像误差在一定范围内，同时使解码的秘密信息和原始的秘密信息误差在一定范围内； 4使用获取的自然图像数据集训练网络模型，通过结构相似性指标和峰值信噪比来验证模型的不可见性，通过提取秘密信息的准确度来验证模型的鲁棒性，得到最优的模型参数；通过训练好的网络模型得到鲁棒编码图像和提取秘密信息； 其中，通过使用自然图像数据集进行训练得到最优的模型参数，训练流程包括： 第一步，首先将具有L长度的秘密信息扩展成三维的向量，再改变二进制比特的秘密信息的形状，使其与图像大小相同； 第二步，将秘密信息和图像相互拼接，输入编码器，编码器通过特征提取和特征融合后输出一个三通道的彩色图像，该彩色图像即为载密图像； 第三步，在解码前设有一个模拟的攻击层网络来模拟实际攻击，经过模拟的攻击层得到一个被攻击的载密图像； 第四步，将被攻击的载密图像输入解码器中进行解码得到二进制的秘密信息。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京信息工程大学;郑州信大先进技术研究院，其通讯地址为：210032 江苏省南京市江北新区宁六路219号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。