典型文献
基于多尺度知识学习的深度鲁棒水印算法
文献摘要：
针对现有基于深度学习框架的水印算法无法有效保护高维医学图像版权问题,提出一种基于多尺度知识学习的医学图像水印算法用于弥散加权图像的版权保护.首先,提出一个基于多尺度知识学习的水印嵌入网络来嵌入水印,并通过微调的预训练网络提取弥散加权图像的语义、纹理、边缘以及频域信息作为多尺度的知识特征;然后,结合多尺度的知识特征来重构弥散加权图像,并在该过程中冗余地嵌入水印,从而获得视觉上与原始图像高度相似的含水印的弥散加权图像;最后,提出一个基于金字塔特征学习的水印提取网络,并通过在含有水印的弥散加权图像的不同尺度的上下文中学习水印信号的分布相关性来提高算法的鲁棒性.实验结果表明,所提算法重构出的含水印图的平均峰值信噪比(PSNR)达到57.82 dB.由于弥散加权图像在转换为弥散张量图像时需满足一定的弥散性特征,所提算法仅8个像素点的主轴方向偏转角大于5°,且这8个像素点均不在图像的感兴趣区域.此外,该算法所得图像的各项异性(FA)以及平均弥散率(MD)都接近为0,完全满足临床诊断的要求;且面对裁剪强度小于0.7,旋转角度小于15°等常见的噪声攻击,该算法的水印正确率达到95％以上,能有效保护弥散加权图像的版权信息.
文献关键词：
鲁棒水印;神经网络;弥散加权图像;多尺度特征;知识学习;迁移学习
中图分类号：
作者姓名：
樊缤;李智;高健
作者机构：
贵州大学计算机科学与技术学院,贵阳 550025
文献出处：
引用格式：
[1]樊缤;李智;高健-.基于多尺度知识学习的深度鲁棒水印算法)[J].计算机应用,2022(10):3102-3110
A类：
弥散加权图像
B类：
知识学习,鲁棒水印,水印算法,深度学习框架,高维,维医,医学图像,版权问题,图像水印,版权保护,入网,微调,预训练,频域,域信息,知识特征,余地,原始图像,金字塔特征,特征学习,不同尺度,上下文,习水,印信,分布相关性,算法重构,峰值信噪比,PSNR,dB,弥散张量,像素点,主轴,偏转角,感兴趣区域,各项异性,FA,MD,裁剪,旋转角度,多尺度特征,迁移学习
AB值：
0.264417
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