一种金字塔增强的抗噪水印方法:面向鲁棒高质量的图像保护OA
Pyramid-enhanced noise-resilient watermarking for robust and high-quality image protection
针对数字媒体中图像易被非法盗用和篡改的问题,鲁棒的盲水印技术至关重要.然而,现有方法难以在抵抗现实噪声攻击的同时,保持高提取精度与高视觉质量.为此,本文提出一种金字塔增强的抗噪水印方法(pyramid-enhanced noise-resilient watermarking,PENRW)方法,通过金字塔多尺度特征嵌入与解码质量增强模块,在强噪声下实现了高精度水印提取与最小的图像质量损失.实验结果表明,该方法在鲁棒性和视觉保真度上均优于当前最优模型.
To address the widespread issue of unauthorized reuse of images in digital media,robust blind watermarking is essential.However,existing methods struggle to simultaneously withstand real-world noise attacks while maintaining high extraction accuracy and excellent visual quality.To this end,we propose Pyramid-Enhanced Noise-Resilient Wa-termarking(PENRW),which leverages pyramid-based multi-scale feature embedding and a watermark-decoding qual-ity enhancement module to achieve highly accurate watermark extraction under strong noise with minimal image qual-ity degradation.Experiments demonstrate that our method surpasses current state-of-the-art approaches in both robust-ness and visual fidelity.
姜昊;姚宇晗;王嘉豪;李星辰;王丁科;汤新坤;李俊韬;寇菲菲
国家广播电视总局广播电视科学研究院,北京 100866北京邮电大学计算机学院(国家示范性软件学院),北京 100876北京邮电大学计算机学院(国家示范性软件学院),北京 100876北京邮电大学计算机学院(国家示范性软件学院),北京 100876北京邮电大学计算机学院(国家示范性软件学院),北京 100876国家广播电视总局广播电视科学研究院,北京 100866北京物资学院信息学院,北京 101149北京邮电大学计算机学院(国家示范性软件学院),北京 100876
信息技术与安全科学
盲水印信息隐藏版权保护多尺度特征鲁棒性噪声攻击端到端学习深度水印
blind watermarkinginformation hidingcopyright protectionmulti-scale featuresrobustnessnoise at-tacksend-to-end learningdeep watermarking
《智能系统学报》 2026 (1)
72-82,11
国家重点研发计划青年科学家项目(2021YFF0900200)国家自然科学基金项目(62002027,62472042,62572075)北京物资学院系统科学研究院开放课题(BWUISS31)北京市自然科学基金项目(L233034,L257023)中央高校基本科研业务费(2025TSQY01).
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