【摘 要】
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提出了一种基于深度学习的光学水印重建方法,通过双随机相位加密的方法实现水印的加密,并将加密图像嵌入到宿主图像中,然后利用原水印图像与含水印宿主图像之间的物理关系,训练改进的神经网络FC-DenseNets-BC,得到可以重建原水印图像的网络模型。在传统光学水印技术中,含水印宿主图像质量和解密水印图像质量依赖于嵌入强度的选取(当嵌入强度较大时,含水印宿主图像质量低,解密水印图像质量高;当嵌入强度较小
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200093;上海理工大学上海市现代光学系统重点实验室,上海200093;上海理工大学上海市现代光学系统重点实验室,上海200093;上海理工大学出版印刷与艺
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提出了一种基于深度学习的光学水印重建方法,通过双随机相位加密的方法实现水印的加密,并将加密图像嵌入到宿主图像中,然后利用原水印图像与含水印宿主图像之间的物理关系,训练改进的神经网络FC-DenseNets-BC,得到可以重建原水印图像的网络模型。在传统光学水印技术中,含水印宿主图像质量和解密水印图像质量依赖于嵌入强度的选取(当嵌入强度较大时,含水印宿主图像质量低,解密水印图像质量高;当嵌入强度较小时,含水印宿主图像质量高,解密水印图像质量低),然而使用深度学习重建水印图像可以摆脱该依赖关系。研究结果
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