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龙图腾网获悉山东大学;山东大学威海工业技术研究院申请的专利一种基于分层注意力特征融合的鲁棒图像水印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：CN115908095B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202211500670.0，技术领域涉及：G06T1/00；该发明授权一种基于分层注意力特征融合的鲁棒图像水印方法及系统是由王成优;陈銮;周晓设计研发完成，并于2022-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于分层注意力特征融合的鲁棒图像水印方法及系统在说明书摘要公布了：本公开属于数字图像水印技术领域，具体涉及一种基于分层注意力特征融合的鲁棒图像水印方法及系统，包括：获取原始图像和水印图像；基于所获取的原始图像和水印图像，结合分层注意力特征融合模型，得到图像特征增强张量和水印特征增强张量；根据所述原始图像、所述图像特征增强张量和所述水印特征增强张量，得到含水印图像；根据所述含水印图像和模拟攻击模型，得到攻击后图像；基于所述攻击后图像和分层注意力特征融合模型，提取图像水印；在得到含水印图像的过程中，根据所述原始图像、所述含水印图像和图像鉴别模型，监督水印嵌入网络，提升含水印图像的不可感知性。

本发明授权一种基于分层注意力特征融合的鲁棒图像水印方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于分层注意力特征融合的鲁棒图像水印方法，其特征在于，包括： 获取原始图像和水印图像； 基于所获取的原始图像和水印图像，结合分层注意力特征融合模型，得到图像特征增强张量和水印特征增强张量； 根据所述原始图像、所述图像特征增强张量和所述水印特征增强张量，得到含水印图像； 根据所述含水印图像和模拟攻击模型，得到攻击后图像； 基于所述攻击后图像和分层注意力特征融合模型，提取图像水印； 在得到含水印图像的过程中，根据所述原始图像、所述含水印图像和图像鉴别模型，监督水印嵌入网络，提升含水印图像的不可感知性； 其中，得到含水印图像的过程为： 对所述图像特征增强张量和所述水印特征增强张量进行通道维度拼接，得到中间张量； 将所得到的中间张量进行降维处理后输入到分层注意力特征融合模型，得到特征增强中间张量； 对所述特征增强中间张量和原始图像进行残差结构对应像素点求和处理，得到含水印图像； 所述提取图像水印的过程为： 对攻击后图像进行卷积处理，得到攻击后图像的全局特征； 根据所述攻击后图像的全局特征和降采样的分层注意力特征融合模型，得到一阶分层注意力特征融合水印张量； 将卷积处理后的一阶分层注意力特征融合水印张量输入到分层注意力特征融合模型，得到二阶分层注意力特征融合水印张量； 对所得到的二阶分层注意力特征融合水印张量进行卷积处理，提取图像水印。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东大学;山东大学威海工业技术研究院，其通讯地址为：264209 山东省威海市文化西路180号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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