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龙图腾网恭喜南京信息工程大学申请的专利一种基于视觉感知的自编码彩色图像鲁棒水印处理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：CN114841846B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202210541123.0，技术领域涉及：G06T1/00；该发明授权一种基于视觉感知的自编码彩色图像鲁棒水印处理方法是由陈北京;常轩铭;吴韵清设计研发完成，并于2022-05-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视觉感知的自编码彩色图像鲁棒水印处理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于视觉感知的自编码彩色图像鲁棒水印处理方法，利用载体图像训练集和原始水印图像训练集对AGWNet中水印嵌入模块进行训练，获得含水印图像与载体图像的结构损失和视觉感知损失；将含水印图像输入到AGWNet中噪声攻击模块，生成攻击后的水印图像；将攻击后的水印图像输入AGWNet中水印提取模块进行训练，获得提取的水印与原始水印图像的交叉熵损失；根据结构损失、视觉感知损失和交叉熵损失求取整体损失，当整体损失迭代中出现小于阈值时，获得训练后的AGWNet；利用训练后的AGWNet，完成水印的嵌入或提取。本发明能够在保证含水印图像质量的同时，提高水印的鲁棒性。

本发明授权一种基于视觉感知的自编码彩色图像鲁棒水印处理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉感知的自编码彩色图像鲁棒水印处理方法，其特征在于：包括如下步骤：利用载体图像训练集和原始水印图像训练集对AGWNet中水印嵌入模块进行训练，获得含水印图像与载体图像的结构损失和视觉感知损失；将含水印图像输入到AGWNet中噪声攻击模块，生成攻击后的水印图像；将攻击后的水印图像输入AGWNet中水印提取模块进行训练，获得提取的水印与原始水印图像的交叉熵损失；根据结构损失、视觉感知损失和交叉熵损失求取整体损失，当整体损失迭代中出现小于阈值时，获得训练后的AGWNet；利用训练后的AGWNet，完成水印的嵌入或提取；结构损失计算公式如下： 其中，I为原始载体图像，Iw为含水印图像，μI和σI分别是原载体像素的均值和方差，和分别是含水印图像的均值和方差，c1和c2是防止分母出现0的平衡常数；视觉感知损失计算公式如下： 其中，Meye为惩罚权重，Mc、Nc是图像尺寸长、宽，i，j为原始载体图像I和含水印图像Iw像素点的长、宽； 其中，σc为色度权重的比例，σt为纹理权重的比例，Mcolor为色度权重，Mtexture为纹理权重。

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