大连理工大学宋梓硕获国家专利权
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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利基于小波域统计特征的不可见水印嵌入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：CN120672553B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202510787705.0，技术领域涉及：G06T1/00；该发明授权基于小波域统计特征的不可见水印嵌入方法是由宋梓硕;王鹏飞;王振伟;姜运朋;沈星屹设计研发完成，并于2025-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于小波域统计特征的不可见水印嵌入方法在说明书摘要公布了：本发明提出基于小波域统计特征的不可见水印嵌入方法，通过选择小波域中高频子带作为嵌入区域，在保证不可见性的同时，提升水印对压缩、噪声等常规攻击的鲁棒性。基于协方差矩阵特征值的自适应嵌入权重机制，可动态调节不同纹理区域的嵌入强度，平滑区域增强鲁棒性，边缘区域抑制失真。采用深度神经网络生成非线性扰动并结合混沌加密预处理，打破线性统计规则的可预测性，具有较好的应用前景。
本发明授权基于小波域统计特征的不可见水印嵌入方法在权利要求书中公布了：1.基于小波域统计特征的不可见水印嵌入方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，对输入图像进行小波多级分解，选择中高频子带作为水印嵌入区域； S2，将所述水印嵌入区域均分为多个大小为的子带块，计算每个子带块的协方差矩阵，再根据协方差矩阵的特征值生成权重； 所述计算每个子带块的协方差矩阵，具体为： 其中，是第个子带块，和是子带块在宽和高上像素的索引，和分别表示第个子带块的均值和协方差矩阵； 所述根据协方差矩阵的特征值生成权重，具体为： 其中，是第个子带块的权重，和是的特征值； S3，使用深度神经网络将水印信息编码为频域扰动，结合步骤S2所得权重实现不可见水印自适应嵌入。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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