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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利基于亚像素上采样的全卷积盲水印添加、解析系统和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：CN115760536B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202211403504.9，技术领域涉及：G06T1/00；该发明授权基于亚像素上采样的全卷积盲水印添加、解析系统和方法是由吴宇峰;王保卫设计研发完成，并于2022-11-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于亚像素上采样的全卷积盲水印添加、解析系统和方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于亚像素上采样的全卷积盲水印添加、解析系统和方法，其中盲水印添加系统包括载体图像编码模块、DWT单元和消息处理模块；DWT单元用于对载体图像进行小波变换，获取每次小波变换产生的LL频带；载体图像编码模块用于将消息特征嵌入载体图像中，得到编码图像IEN；消息处理模块用于采用上采样方式从原始秘密信息中提取消息特征，并将载体图像的低频信息LL频带加入到消息特征中。该系统对图像添加盲水印具有更高的鲁棒性和不可感知性。

本发明授权基于亚像素上采样的全卷积盲水印添加、解析系统和方法在权利要求书中公布了：1.一种基于亚像素上采样的全卷积盲水印添加系统，其特征在于，包括DWT单元、载体图像编码模块100和消息处理模块200； 所述DWT单元用于对载体图像进行小波变换，获取每次小波变换产生的LL频带； 所述载体图像编码模块100的输入为载体图像，包括依次级联的第一多卷积单元101、第一连接单元102、第二卷积单元103、第二连接单元104、第三卷积单元105；所述第一多卷积单元101用于提取载体图像的特征，由级联的多个卷积单元构成，每个卷积单元由卷积层、批处理层和激活层级联构成；第一连接单元102用于将载体图像的特征和消息特征连接起来得到联合特征，所述第二卷积单元103用于提取联合特征的特征；所述第二连接单元104用于将载体图像和联合特征连接，经过第三卷积单元105得到编码图像； 所述消息处理模块200的输入为原始秘密信息，包括消息重塑层201、预处理单元202、多级上采样模块203和第二多卷积单元204；所述消息重塑层201用于将一维原始秘密信息转为二维秘密信息，预处理单元202用于对二维秘密信息进行初步特征提取；所述多级上采样模块203用于对二维秘密信息的初步特征进行上采样，包括N个级联的上采样单元，从第2个上采样单元开始，每个上采样单元后接连接单元，其中第n个上采样单元后面的连接单元将第n个上采样单元的输出和载体图像第N-n+1次小波变换产生的LL频带图像连接起来，作为第n+1个上采样单元的输入；所述上采样单元的结构为级联的卷积层、批处理层、激活层、亚像素卷积、批处理层和激活层；所述第二多卷积单元204用于对提取多级上采样模块输出的秘密信息特征图像的特征，得到消息特征，由级联的多个卷积单元构成，每个卷积单元由卷积层、批处理层和激活层级联构成； 所述原始秘密信息的长度、二维秘密信息的长h和宽w、载体图像的长H和宽W、多级上采样模块203中上采样单元的个数N具有如下关系： 。

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