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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残差网络和深度可分离卷积的医学图像鲁棒水印方法，将残差网络结构与深度可分离卷积模块结合设计RDSCnet网络，利用构建医学图像数据集对RDSCnet网络训练，从而使RDSCnet网络具有更好的抗几何攻击性能，且具有更快的运算速度，利用训练好的RDSCnet网络提取医学图像的特征向量与混沌置乱加密后的水印进行异或运算加密处理，将水印嵌入医学图像中，水印的嵌入不改变原始加密体数据的内容，是一种零水印嵌入技术，具有不可见性，因而RDSCnet网络与零水印技术的结合，具有很强的鲁棒性和不可见性，能同时保护病人的隐私信息和医学图像的数据安全，解决了现有医学图像的数字水印技术仍不够成熟，抗几何攻击性能较差，鲁棒性能还有待提高的技术问题。
主权项：1.一种基于残差网络和深度可分离卷积的医学图像鲁棒水印方法，其特征在于，包括：将残差网络结构与深度可分离卷积模块结合设计，得到RDSCnet网络；初始化RDSCnet网络的参数，使用构建的医学图像数据集对RDSCnet网络进行训练，得到训练好的RDSCnet网络，其中，医学图像数据集包括原始训练图像、原始验证图像和测试图像；将目标医学图像输入训练好的RDSCnet网络，对训练好的RDSCnet网络输出的特征依次进行压缩处理、二值化处理和向量化处理，得到目标医学图像的特征向量；对原始目标水印进行混沌置乱加密，得到加密后的混沌置乱水印；根据得到的混沌置乱水印和目标图像的特征向量进行异或运算，以将原始目标水印信息嵌入目标医学图像中，同时得到二值逻辑密钥序列；将待提取水印信息的医学图像输入训练好的RDSCnet网络，提取待提取水印信息的医学图像的特征向量；调取待提取水印信息的医学图像对应的二值逻辑密钥序列，将待提取水印信息的医学图像的特征向量和对应的二值逻辑密钥序列的每一行进行异或运算，提取出加密水印；对加密水印进行解密，得到还原的水印信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 海南大学 基于残差网络和深度可分离卷积的医学图像鲁棒水印方法
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