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龙图腾网获悉中山大学申请的专利基于深度神经网络的自适应鲁棒水印嵌入方法及系统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：CN114549273B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202210191599.6，技术领域涉及：G06T1/00；该发明授权基于深度神经网络的自适应鲁棒水印嵌入方法及系统是由黄方军;李帆设计研发完成，并于2022-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度神经网络的自适应鲁棒水印嵌入方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及深度学习与鲁棒水印交叉领域，为基于深度神经网络的自适应鲁棒水印嵌入方法及系统，包括：随机选取载体图像和生成水印序列信息；对载体图像和水印序列进行预处理；对预处理后的载体图像和水印序列信息进行编码，输出修改比例图；对载体图像进行高斯滤波，计算嵌入水印序列信息时允许修改的最大值，输出阈值图；计算由水印信息映射而成的特征噪声模板，生成水印图像；对水印图像添加噪声和进行图像攻击处理操作，生成被攻击的水印图像；接收被攻击的水印图像，输出预测的水印信息序列。本发明可自适应嵌入水印信息，对于载体图像纹理复杂区域修改量大，而对于平滑区域修改量小，具有更好的视觉质量，同时有很强的鲁棒性。

本发明授权基于深度神经网络的自适应鲁棒水印嵌入方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于深度神经网络的自适应鲁棒水印嵌入方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、随机选取载体图像Ic和生成随机0-1水印序列信息Msg作为训练数据集； S2、对载体图像和水印序列信息进行预处理； S3、对预处理后的载体图像和水印序列信息进行编码，输出修改比例图Mmap； S4、对载体图像进行高斯滤波，并计算嵌入相应的水印序列信息时允许修改的最大值，根据计算结果输出阈值图Tmap； S5、计算由水印序列信息映射而成的特征噪声模板Npat，将特征噪声模板叠加到载体图像Ic上生成水印图像Iw； S6、对水印图像Iw进行相应的图像攻击处理操作和添加噪声，生成被攻击的水印图像I′w； S7、对被攻击的水印图像I′w进行解码，输出预测的水印信息序列Msgp； 步骤S6包括以下步骤： S61、对水印图像进行透视变换攻击； S62、对水印图像进行莫尔条纹噪声攻击，将生成的莫尔条纹噪声M以α融合的方式添加到载体图像中，I′w＝1-αIw+αM； S63、对水印图像进行Jpeg压缩攻击； S64、对水印图像进行颜色变换攻击，对水印图像亮度、对比度进行偏移，模拟图像传输过程中受到的色差、亮度、对比度的改变； S65、对图像添加高斯噪声。

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