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龙图腾网恭喜齐鲁工业大学(山东省科学院);山东省人工智能研究院;山东省计算中心(国家超级计算济南中心);山东大学;浙江大华技术股份有限公司;哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院);合肥工业大学申请的专利基于多重水印融合与跨域学习的图像伪造主动防御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：CN119379524B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202411918332.8，技术领域涉及：G06T1/00；该发明授权基于多重水印融合与跨域学习的图像伪造主动防御方法是由高赞;张鹏;马春杰;聂礼强;吴建龙;朱树磊;金恒;殷俊;汪萌设计研发完成，并于2024-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多重水印融合与跨域学习的图像伪造主动防御方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多重水印融合与跨域学习的图像伪造主动防御方法，属于计算机视觉技术领域。其包括以下步骤：获取待处理图像；待处理图像经过水印编码器进行不可见水印嵌入和可见水印嵌入，分别得到嵌入不可见水印的图像和嵌入可见水印的图像；嵌入不可见水印的图像经过噪声层进行处理，得到噪声图像；嵌入可见水印的图像经过噪声层进行处理，通过可见水印联合优化在嵌入随机噪声的图像位置产生明显的虚假警示标识；噪声图像经过水印解码器进行图像的溯源和检测，判断图像的真实性；进行损失函数监督训练。本发明方法能够精准的判断图像是否经过深度伪造以及验证图像来源的真实性。

本发明授权基于多重水印融合与跨域学习的图像伪造主动防御方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多重水印融合与跨域学习的图像伪造主动防御方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.获取待处理图像；S2.待处理图像经过水印编码器进行不可见水印嵌入和可见水印嵌入，分别得到嵌入不可见水印的图像和嵌入可见水印的图像；所述水印编码器包括不可见水印嵌入模块和可见水印注入模块，具体为：S21.不可见水印嵌入模块：待处理图像经过颜色空间转换从RGB色彩空间转换到Lab色彩空间，得到转换后的图像，公式表示如下： ，其中，表示从RGB色彩空间转换到Lab色彩空间的操作；转换后的图像中L通道的特征经过U-net网络的编码器部分进行特征提取，得到L通道的特征图；对待处理图像进行转换，得到128位的二值化比特流，作为水印信息，水印信息经过扩充和形状变化转化为与L通道尺寸匹配的扰动信息，得到水印特征；将水印特征通过扩散模型注入到L通道的特征图中，得到融合特征，公式表示如下： ， ，其中，表示水印特征的扰动，表示调节因子，表示元素级乘法，表示相乘操作；将融合特征连接转换后的图像的a通道和b通道，得到完整的Lab色彩空间图像；将完整的Lab色彩空间图像从Lab色彩空间转化回RGB色彩空间，得到嵌入不可见水印的图像，公式表示如下： ，其中，表示从RGB色彩空间转换到Lab色彩空间的逆操作；S22.可见水印嵌入模块：嵌入不可见水印的图像经过可见水印注入模块加入随机噪声，得到嵌入可见水印的图像；S3.嵌入不可见水印的图像经过噪声层进行处理，得到噪声图像；所述噪声层包括通用图像处理模块、深度伪造通用建模模型和深度伪造模型；嵌入不可见水印的图像经过噪声层随机选择通用图像处理模块、深度伪造通用建模模型和深度伪造模型三部分中的一个进行处理，得到噪声图像；所述通用图像处理模块包括JPEG压缩、裁剪、高斯滤波、中值滤波、亮度调整、对比度调整、饱和度调整、高斯噪声、椒盐噪声；在深度伪造通用建模模型中，嵌入不可见水印的图像进入噪声层，经过深度伪造通用建模模型得到噪声图像，公式表示如下： ，其中，表示将面部核心区域凸包和面部非核心区域凸包作为掩码；所述深度伪造模型包括换脸模型SimSwap和属性编辑模型StarGAN；S4.嵌入可见水印的图像经过噪声层进行处理，通过可见水印联合优化在嵌入随机噪声的图像位置产生明显的虚假警示标识，用于判断图像是否经过深度伪造；具体地，嵌入可见水印的图像经过噪声层中的通用图像处理模块和深度伪造模型，然后经过可见水印联合优化在嵌入随机噪声的图像位置产生明显的虚假警示标识；S5.噪声图像经过水印解码器进行图像的溯源和检测，判断图像的真实性；S6.进行损失函数监督训练。

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齐鲁工业大学(山东省科学院);山东省人工智能研究院;山东省计算中心(国家超级计算济南中心);山东大学;浙江大华技术股份有限公司;哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院);合肥工业大学，其通讯地址为：250353 山东省济南市长清区大学路3501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”。