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申请/专利权人:海南大学
摘要:本发明涉及图像处理技术领域,公开了一种基于Wide‑ResNet101‑2‑DCT的医学图像水印方法,包括:对医学图像进行转换处理,得到医学图像的张量;将张量输入至WideResNet101‑2模型,输出特征分类信息;对特征分类信息进行离散余弦变换,获得频域特征向量;将频域特征向量与Arnold置乱加密水印逐位进行异或运算,以将水印信息嵌入到医学图像中。这样在处理医学图像数据时具有更好的特征提取能力和更高的表征学习效率,将图像特征转换到频域,具有良好的能量集中性,有利于提取图像的频域特征向量,再结合零水印技术,有效防止了患者隐私的泄露,还保护了医学图像数据免受篡改和伪造的风险。
主权项:1.一种基于Wide-ResNet101-2-DCT的医学图像水印方法,其特征在于,包括:对医学图像进行转换处理,得到所述医学图像的张量;将所述医学图像的张量输入至WideResNet101-2模型,输出所述医学图像的特征分类信息;对所述医学图像的特征分类信息进行离散余弦变换,获得所述医学图像的频域特征向量;将所述医学图像的频域特征向量与Arnold置乱加密水印逐位进行异或运算,以将水印信息嵌入到所述医学图像中。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 海南大学 基于Wide-ResNet101-2-DCT的医学图像水印方法
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