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申请/专利权人：中国科学技术大学

摘要：本发明公开了一种适用于多级传输过程的水印更新方法，首先将水印信息M与原始图像一起输入基于流的编解码器FED，前向编码后输出含水印的图像；含水印的图像经过模拟噪声层后得到噪声图像；将噪声图像和全零矩阵输入基于流的编解码器FED，经过后向解码后输出恢复的图像和水印信息，并将恢复的图像作为水印更新的载体。上述方法解决了在数据多级流转过程中以往方法无法实现的水印更新问题，在确保鲁棒性的同时提高了溯源准确性。

主权项：1.一种适用于多级传输过程的水印更新方法，其特征在于，所述方法包括：步骤1、将水印信息M与原始图像一起输入基于流的编解码器FED，前向编码后输出含水印的图像；在步骤1中，基于流的模型由两部分组成：前向编码函数和具有相同参数的反函数；基于流的编解码器FED由n个可逆神经块组成，第i个可逆神经块包括一个上子网络和两个下子网络、，i=1、2...n；其中，的作用是将水印信息上采样到与原始图像相同的大小；和的作用是将下采样到相同的大小；为前向编码过程中第i个可逆神经块的输出；其中和为消息张量的高度和宽度，他们之间满足关系，为水印消息的长度；和分别为图像的高度和宽度；对于前向编码过程中的第i个可逆神经块，输入为和，输出为和，表示如下： ；其中表示点乘操作；经过n个可逆神经块后，得到和，分别对应含水印的图像和冗余矩阵；步骤2、含水印的图像经过模拟噪声层后得到噪声图像；步骤3、将噪声图像和全零矩阵输入基于流的编解码器FED，经过后向解码后输出恢复的图像和水印信息，并将恢复的图像作为水印更新的载体；在步骤3中，将噪声图像和全零矩阵输入基于流的编解码器FED，经过后向解码后输出恢复的图像和水印信息，具体过程为：对于后向解码过程，信息是从第i+1个可逆神经块流向第i个可逆神经块，对于第i个可逆神经块，基于流的编解码器FED的输入为和，输出为和，表示如下： ；其中，对应全零矩阵；对应噪声图像；在通过所有神经块后，最终输出和，即为水印信息和恢复的图像；在步骤3中，将恢复的图像作为水印更新的载体进行水印更新的过程为：用户A在接收到来自上一级用户发送的图片后对其进行解码，提取出水印信息和恢复的图像；用于验证上级用户的身份，确保图片来源无误；则作为水印信息的嵌入载体，得到图片并传输给下一级用户B；其中是根据用户A、B的身份信息编码而成的新水印，至此完成了一轮水印更新；在泄露溯源过程中，目的是在屏幕拍照的情况下确保水印信息的高精度提取，同时需要实现水印的不可见性，其损失函数组成如下： ；；其中，为总的损失函数，由消息损失以及图像损失组成；消息损失使用均方误差来计算；图像损失由均方误差和感知损失函数共同计算；、、为各个损失的权重；为原始图像的水印信息；为恢复图像的水印信息；在水印更新过程中，需要关注恢复的图像的质量，因此在损失函数中添加包含了的质量约束，具体如下： ；其中，为针对恢复图像的质量约束，通过感知函数来计算；为质量约束的权重。

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