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申请/专利权人：海南大学

摘要：本发明公开了一种基于GoogLeNet深度网络的医学图像鲁棒水印方法，属于多媒体信号处理领域。本发明的步骤是：首先利用LogisticMap的性质在频域对水印进行置乱加密；然后通过GoogLeNet深度网络和DCT变换提取医学图像的一个特征向量来进行水印的嵌入，将特征向量与二值水印相关联得到一个二值逻辑序列，并将该二值序列存于第三方；同样的方法，再通过GoogLeNet深度网络和DCT变换提取待测医学图像的特征向量，并与存于第三方的二值序列相关联来进行水印的提取。本发明是基于GoogLeNet深度网络的医学图像数字水印技术，有较好的鲁棒性，针对旋转、缩放、平移、剪切等几何攻击尤为突出，水印的嵌入不改变原始加密体数据的内容，是一种零水印技术。

主权项：1.一种基于GoogLeNet深度网络的医学图像鲁棒水印实现方法，其特征在于：基于GoogLeNet网络构建的特征提取网络和DCT变换，得到医学图像的抗几何攻击的特征向量，并与水印技术结合起来，实现了医学图像零水印的抗几何攻击和常规攻击，该医学图像数字水印实现方法共分三大部分，共计十个步骤：第一部分是医学图像的特征提取：1以医学图像Ii,j作为GoogLeNet网络的输入，提取GoogLeNet网络的最后一个全连接层的输出特征值Pi；2对全连接层的输出值Pi进行一维DCT变换得到系数Di；3选取Di低频处32个系数来构成向量Ai；并利用哈希函数，生成32位医学图像的特征二值序列Vi，即Vi就是医学图像的特征向量。第二部分是水印的加密与嵌入：4通过LogisticMap产生混沌序列Xj；5混沌序列Xj利用哈希函数生成二值序列阈值取0.5，接着按照二值序列顺序对水印像素的位置空间进行异或置乱，得到混沌置乱的水印BWi,j。6对原始医学图像的特征向量Vi进行升维运算，得到二维特征向量矩阵Vi,j。然后将特征向量矩阵Vi,j和加密后的水印BWi,j逐位进行异或运算，便可将水印嵌入到医学图像中，同时得到逻辑密钥Keyi,j存在第三方，第三部分是水印的提取：7用上述相同的方法求出待测医学图像的特征向量V'i,j；8利用存在于第三方的二值逻辑密钥序列Keyi,j和待测医学图像的特征向量V'i,j，提取出加密水印BW'i,j： 9利用和水印加密同样的方法，得到相同的二值混沌加密序列Xj；然后将得到的混沌序列Xj利用哈希函数生成二值序列，接着按照二值序列顺序对水印像素的位置空间进行异或置乱，得到混沌置乱的水印W'i,j；10将Wi,j和W'i,j进行归一化相关系数计算，求出NC值，衡量算法的鲁棒性。

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权利要求：

百度查询： 海南大学 一种基于GoogLeNet深度网络的医学图像鲁棒水印方法