(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211087893.9 (22)申请日 2022.09.07 (71)申请人 合肥高维数据技 术有限公司 地址 230088 安徽省合肥市高新区望江西 路900号中安创谷科技园一期A1栋21 楼 (72)发明人 田辉　刘其开　郭玉刚　张志翔　 (51)Int.Cl. G06V 10/764(2022.01) G06V 10/80(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06V 10/774(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G06T 1/00(2006.01) (54)发明名称 基于水印数据增强的图片 隐形水印检测方 法 (57)摘要 本发明特别涉及一种基于水印数据增强的 图片隐形水印检测方法， 包括如下步骤： 获得训 练好的水印增强网络和分类网络； 将待检测图片 输入训练好的水印增强网络中得到水印概率图； 将待检测图片和水印概率图进行通道融合， 并将 融合后的四通道 图输入至训练好的分类网络中 得到分类结果， 分类结果为有水印或无水印。 通 过设置双网络， 水印增强网络用于识别图片中任 一像素有无水印的概率， 从而得到水印概率图， 再将水印概率图和待检测图片进行通道融合， 这 样可以对待检测图片中的有水印的像素区域进 行增强、 无水印的像素区域进行弱化， 使得对待 检测图片的分类更加精准， 从而能够快速准确的 判断待检测图片中有无隐形 水印。 权利要求书1页 说明书3页 附图4页 CN 115393647 A 2022.11.25 CN 115393647 A 1.一种基于水印数据增强的图片隐形 水印检测方法， 其特 征在于： 包括如下步骤： 获得训练好的水印增强网络和分类网络； 将待检测图片输入训练好的水印增强网络中得到水印概 率图； 将待检测图片和水印概率图进行通道融合， 并将融合后的四通道图输入至训练好的分 类网络中得到分类结果， 分类结果 为有水印或无 水印。 2.如权利要求1所述的基于水印数据增强的图片隐形水印检测方法， 其特征在于： 所述 的获得训练好的水印增强网络和分类网络包括： 构建水印增强网络和分类网络； 分别准备第一样本数据集和第二样本数据集； 分别确定 两个网络的损失函数； 利用第一样本数据集训练水印增强网络得到训练好的水印增强网络， 利用第 二样本数 据集训练分类网络得到训练好的分类网络 。 3.如权利要求2所述的基于水印数据增强的图片隐形水印检测方法， 其特征在于： 所述 的分别准备第一样本数据集和第二样本数据集包括如下步骤： 准备无水印的图片作为负样本图片， 负样本图片对应的水印概率图中任一像素均 标记 为0； 根据水印生成算法， 对无水印的图片进行水印嵌入操作， 得到带隐形水印的正样本 图 片， 并根据生成算法直接生成正样本图片的水印概率图， 正样本图片对应的水印概率图中 含水印的像素区域标记为1、 无 水印的像素区域标记为0； 将正样本图片、 负 样本图片分别与其对应的水印概 率图进行通道融合得到四通道图； 正样本图片及其对应的水印概率图构 成第一样本数据集； 四通道图及其对应的类别标 签构成第二样本数据集。 4.如权利要求3所述的基于水印数据增强的图片隐形水印检测方法， 其特征在于： 对所 述的正样本图片和负样本图片按如下任一种方法进行处理： 图像剪裁拼接处理、 边缘镜像 填充处理、 压缩处 理、 高斯噪音以及高斯模糊滤波处 理。 5.如权利要求1所述的基于水印数据增强的图片隐形水印检测方法， 其特征在于： 所述 的水印增强网络以Unet网络为基础， 并按如下步骤进行改进： 将Unet网络中的max  pool操作替换为空洞抽样池化加第一1*1的卷积层， 空洞抽样池 化将C1×H1×W1大小的特征图处理成(4 ×C1)×(H1/2)×(W1/2)大小， 第一1*1卷积层将(4 ×C1)×(H1/2)×(W1/2)大小的特 征图降低为C1 ×(H1/2)×(W1/2)大小； 将Unet网络中的上采样操作 替换为第二1*1卷积层加空洞上采样操作， 第二1*1卷积层 用于扩充特征图的通道数至原通道数 的4倍， 空洞上采样操作为空洞抽样池化操作的逆处 理。 6.一种计算机可读存储介质， 其特征在于： 其上存储有计算机程序， 所述计算机程序被 处理器执行时， 实现如权利要求1 ‑5中任一项所述的基于水印数据增强的图片隐形水印检 测方法。 7.一种电子设备， 其特征在于： 包括存储器、 处理器及存储在存储器上的计算机程序， 所述处理器执行所述计算机程序时， 实现如权利要求1 ‑5中任一项所述的基于水印数据增 强的图片隐形 水印检测方法。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115393647 A 2基于水印数据增强的图片隐形 水印检测方 法 技术领域 [0001]本发明涉及图像处理技术领域， 特别涉及 一种基于水印数据增强的图片隐形水印 检测方法。 背景技术 [0002]具有版权 的图片是指著作权持有人、 或者是创作图片的作者或机构， 授权可以用 于商业、 出版、 展览等用途的图像作品。 著作权所有者为了避免图片被盗用， 通常会在图片 添加水印， 水印技术是知识产权保护以及公司涉密信息维护的重要手段， 能够减少图片在 网络传播中被盗用侵 权现象的发生。 [0003]目前常见的图片水印技术主要分为两种。 第一种是可见水印， 即在图片中添加可 见的信息或 图标， 这种 方法是相对比较简单且速度较快， 缺点是视觉可见且容易被攻击擦 除， 客户观看图片的体验较差， 通常用于对视觉效果要求不高但需要标识作品所有者身份 的场景。 第二种是隐形水印， 图片隐形水印具有不可见、 不易察觉和不易擦除等诸多优点， 常见的做法是将图像从空间域转为频域， 然后在频域中进行水印嵌入， 之后再恢复到空间 域， 通常用于 视觉要求较高的场景。 隐形 水印由于其 不可见， 并且安全可靠， 而被广泛使用。 [0004]由于水印的隐形效果， 隐形水印在提取时需要消耗较多时间， 提取速度较慢。 在互 联网购物网站中， 比较优质的商品图片可能会被竞争对手盗用， 这些网站中有海量的图片， 其中有的 已经购买了版权， 有的没有购买过， 我们在确定是否侵权时需要明确所有这些图 片的水印信息， 但若直接对 所有图片进 行水印提取， 一方面会消耗大量的算力， 另一方面水 印提取的速度远跟不上图片产生的速度。 因此， 急需一种 可快速判断图片 中是否嵌入了隐 形水印的方法， 能够实时地判断这些图片里有无隐形水印， 当判断有隐形水印时， 再进行水 印提取， 这样就能快速的明确这些图片有无侵 权。 发明内容 [0005]本发明的目的在于提供一种基于水印数据增强的图片隐形水印检测方法， 能够快 速准确的检测图片中有无 水印。 [0006]为实现以上目的， 本发明采用的技术方案为： 一种基于水印数据增强的图片隐形 水印检测方法， 包括如下步骤： 获得训练好的水印增强网络和分类网络； 将待检测图片 输入 训练好的水印增强网络中得到水印概率图； 将待检测图片和水印概率图进行通道融合， 并 将融合后的四通道图输入至训练好的分类网络中得到分类结果， 分类结果为有水印或无水 印。 [0007]与现有技术相比， 本 发明存在以下技术效果： 通过设置双网络， 水印增强网络用于 识别图片 中任一像素有无水印的概率， 从而得到水印概率图， 再将水印概率图和待检测图 片进行通道融合， 这样可以对待检测图片 中的有水印的像素区域进行增强、 无水印的像素 区域进行弱化， 使得对待检测图片的分类更加精准， 从而能够快速准确的判断待检测图片 中有无隐形 水印。说　明　书 1/3 页 3 CN 115393647 A 3