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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种分阶段的自适应盲水印嵌入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：CN115936960B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202211319725.8，技术领域涉及：G06T1/00；该发明授权一种分阶段的自适应盲水印嵌入方法是由吴宇峰;王保卫;袁驿设计研发完成，并于2022-10-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种分阶段的自适应盲水印嵌入方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种分阶段的自适应盲水印嵌入方法，属于信息安全技术领域；方法包括：S1，建立模型框架，框架中设置有编码器、适应器、解码器、噪音层以及辨别器；S2，无适应器阶段训练，将自适应因子统一设置为1，将编码后的图像经过噪音层攻击模拟后送入解码器进行解码，同时辨别器也将参与训练；S3，自适应因子整体微调阶段，首先冻结无适应器阶段训练得到的编码器的参数，将适应器加入训练，并且对解码器进行调整，发掘出编码图像最合适的强度因子；提升了水印的性能，并且有效解决了现有基于深度学习的抗打印扫描水印水印强度因子人工赋值导致无法达到最优性能的问题。

本发明授权一种分阶段的自适应盲水印嵌入方法在权利要求书中公布了：1.一种分阶段的自适应盲水印嵌入方法，其特征在于，包括以下步骤； S1，建立模型框架；框架包括： 编码器，接收长度为的带嵌入的秘密信息和载体图像以及适应器得到的强度因子，输出嵌入带有水印的编码图像； 适应器，通过接收载体图像和重塑后的消息，输出强度因子； 噪声层，接收编码器输出的编码图像，对其进行攻击模拟，输出带有噪声的编码图像； 解码器，接收由噪声层产生的噪声图像并对其进行解码，输出得到水印中包含的秘密信息； 辨别器，接收编码器输出的编码图像，评估该图像是否为编码图像； S2，无适应器阶段训练；将自适应因子统一设置为1，将编码后的图像经过噪音层攻击模拟后送入解码器进行解码，同时辨别器也将参与训练； S3，自适应因子整体微调阶段；首先冻结无适应器阶段训练得到的编码器的参数，将适应器加入训练，并且对解码器进行调整，发掘出编码图像最佳强度因子； 所述适应器输出最佳强度因子的步骤为： 1对秘密信息进行预处理，将进行冗余复制后重塑为； 2经过一层卷积层，多次上采样和三个不改变特征大小SEblock进行特征提取得到特征；载体图像经过一层卷积层和一个SEblock得到特征，将和拼接后放入一层卷积层和三个SEblock中进行特征提取； 3使用由一个平均池化层进行下采样得到最佳强度因子并送入编码器中； 4使用由PSNR，SSIM和BER组成的多项式作为损失函数来更新适应器模型训练中需要训练的参数的值； 所述的求解公式为： 其中，为权重因子。

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