[发明专利]一种基于图像风格迁移化的零水印版权保护算法

说明书

本发明公开了一种基于图像风格迁移化的零水印版权保护算法，通过二分类CNN模型区分待测图像X和被保护的内容图像Wsubgt;C/subgt;，完成零水印的检测过程，查看时间戳信息，对照作者信息，判断是否侵权。本发明在深度神经网络与水印技术之间建立联系，有效地利用了神经网络能够完成特征提取的优势，提高了获取零水印构造所需特征信息的效率。时间戳信息和迭代次数之间建立数学关系，使得检测时能够用到的凭据更加充分合理。生成模拟攻击后的图像数据集用于后续检测，使得本发明的抗攻击性能得到了极大地提升。区别于其他零水印算法检测过程提取水印信息的方法，本发明利用深度神经网络能够完成分类识别的优势，快速便捷地完成检测任务。

技术领域

本发明属于版权技术领域，涉及一种基于图像风格迁移化的零水印版权保护算法。

背景技术

随着互联网的发展，数字多媒体产品越来越盛行，但是由于数字产品易于复制和修改的原因，使得盗版问题非常严重，为了保护作者、所有者以及合法用户的权利，在数字版权保护方面卓有成效的数字水印也就应用而生了，但是，数字水印的核心问题就是鲁棒性和不可见性之间的平衡矛盾。为了平衡这种矛盾关系，人们提出了零水印技术，在不改变载体图像的情况下实现对载体图像版权的保护。与大多数零水印版权保护算法不同的是，本文通过借助神经网络能够完成特征提取的优势，将在被保护图片中所提取到的纹理结构等特征与风格图片相结合，得到零水印图片，进而通过相似度检测的方法完成版权保护的任务，提出了一种基于图像风格迁移化的零水印版权保护方法。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于图像风格迁移化的零水印版权保护算法，解决了目前技术中普遍存在的在水印不可见的情况下，抗攻击性能较差的问题。

本发明所采用的技术方案是，一种基于图像风格迁移化的零水印版权保护算法，具体按照以下步骤实施：

步骤1、确定内容图片W_C和风格图片W_S，通过设计风格迁移化网络，并以与水印注册的时间戳有关的迭代次数N进行训练，将W_C风格化为带有风格图片W_S风格的秘密图像P₁，完成零水印的构造过程；

步骤2、将通过步骤1得到的秘密图像P₁作为零水印秘密图像，将隐含时间戳信息的迭代次数N加盖在秘密图像P₁上面，同时在第三方注册机构进行注册；

步骤3、对内容图片W_C进行几何处理后再进行设计风格迁移化后生成数据集M₁，将范例图片X_C和W_S先进行非几何处理再设计风格迁移化生成图像P₂组成的图像数据集M₂，范例图片X_C是与W_C完全不同的图片；

步骤4、通过二分类CNN模型区分待测图像X和被保护的内容图像W_C，完成零水印的检测过程。

本发明的特点还在于：

步骤1具体按照以下步骤实施：

步骤1.1、对载体图像和水印图像进行预处理；

步骤1.2、设计用来风格迁移化的CNN模型；

步骤1.3、计算内容损失和风格损失；

步骤1.4、以与水印注册时间有关的迭代次数N进行训练，将W_C风格化为带有W_S风格的图像P₁；

步骤1.1具体按照以下步骤实施：

步骤1.1.1、确定载体图像为内容图片W_C，确定水印图片为风格图片W_S；