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龙图腾网获悉南京信息工程大学;江苏羽驰区块链科技研究院有限公司申请的专利基于生成对抗网络和多令牌的抗屏摄鲁棒水印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：CN120374346B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510870053.7，技术领域涉及：G06T1/00；该发明授权基于生成对抗网络和多令牌的抗屏摄鲁棒水印方法是由高光勇;丁燕;冯统超;王保卫;陈先意设计研发完成，并于2025-06-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于生成对抗网络和多令牌的抗屏摄鲁棒水印方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于生成对抗网络和多令牌的抗屏摄鲁棒水印方法，属于数字水印技术领域。该方法首先通过编码器将水印信息转换为图像特征，并将特征嵌入原始图像，生成与原始图像视觉不可区分的水印图像；然后将水印图像与原始图像共同输入判别网络进行特征分析；在训练过程中对水印图像施加模拟屏摄失真的处理；接着通过解码器从噪声图像中恢复水印信息。本发明改进了水印信息的编码方式，在保证视觉不可见性的同时，显著提升了水印在真实屏摄环境下的鲁棒性；特别是在应对屏幕拍摄产生的几何形变、摩尔纹、色彩失真等干扰时，能够更可靠地维持水印数据的完整性，并保持较高的解码准确率。

本发明授权基于生成对抗网络和多令牌的抗屏摄鲁棒水印方法在权利要求书中公布了：1.基于生成对抗网络和多令牌的抗屏摄鲁棒水印方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建屏摄水印模型，该屏摄水印模型包括编码器、解码器、噪声层和鉴别器； 获取原始图像，构建成训练集和测试集； 利用训练集对屏摄水印模型进行训练，包括：将原始图像和水印信息输入至编码器中，得到水印图像；将水印图像输入至噪声层，得到噪声图像；将噪声图像输入至解码器，对图像中嵌入的水印信息进行解码；将水印图像输入至鉴别器中，判断水印图像是否包含水印信息； 训练完成后，将测试集中的原始图像和水印信息输入到编码器中，得到水印图像；拍照设备对屏幕中显示的水印图像拍照，得到屏摄图像，利用解码器对屏摄图像进行解码，获得解码率； 将原始图像和水印信息输入至编码器中，得到水印图像的步骤包括： 将原始图像输入至ResDWC卷积的3×3的卷积中，提取图像特征； 然后通过三个密集块逐步融合图像特征和水印信息，其中每一级均采用特征拼接方式将原始水印信息与提取得到的图像特征跨层连接； 再通过两级卷积块，得到图像特征； 其中，每个密集块由依次设置的批量归一化、ReLU激活函数、1×1卷积、批量归一化、ReLU激活函数以及3×3卷积组成； 将原始图像和水印信息输入至编码器中，得到水印图像的步骤还包括： 将原始图像输入至ResDWC卷积中，提取初始特征图F1； 将初始特征图F1与原始图像融合后，得到特征图F2； 将特征图F2经过层归一化后得到特征图，通过多令牌采样将特征图划分为多个令牌区域，结合多头自注意力机制，使用3×3卷积操作提取局部特征，通过矩阵运算计算像素与令牌的注意力权重，并通过多令牌映射将特征图从令牌空间映射回视觉令牌空间，得到多令牌特征图F3； 将特征图F2与多令牌特征图F3融合后，得到特征图F4； 将特征图F4经过批归一化和1×1卷积操作，然后使用包含1×1卷积和3×3深度卷积的MLP多层感知机进行特征变换，得到特征图F5； 将特征图F4和F5通过残差连接融合，得到与输入尺寸相同的特征图FM； 特征图FM通过依次设置的两个卷积块和Softmax激活函数，生成注意力掩码MA； 将注意力掩码MA与图像特征进行逐元素相乘操作，得到残差图Wr，将残差图Wr与原始图像融合，得到水印图像。

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