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公开(公告)号：CN114254736A
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202111492329.0
申请日：2021-12-08
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明公开了残差连接的轻量型去噪网络来提高对抗鲁棒性的方法，包括以下步骤：S1，将原始样本的像素进行归一化；S2，在原始样本中添加随机扰动，形成扰动样本；S3，网络模型第一阶段的训练：将扰动样本在含有内部去噪块的Denoising network1中进行去噪处理，并通过转换块得到对应的恢复样本；S4，网络模型第二阶段的训练：将扰动样本通过中间去噪块进行处理，然后再与恢复样本进行融合获得融合样本，将融合样本在Denoising network2中进行去噪处理，此时原始样本开始参与网络训练，得到分别包含原始样本与扰动样本的恢复样本以及各自的预测标签。通过采用残差连接的轻量型去噪网络LDN‑RS来构成内部去噪块和中间去噪块，保证了被植入去噪块的网络模型具有良好对抗鲁棒性。
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公开(公告)号：CN113032813B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202110458883.0
申请日：2021-04-27
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明公开一种基于改进的像素局部复杂度计算和多峰嵌入的可逆信息隐藏方法，包括：对原始图像进行上溢/下溢预处理；将图像分为Blue和Blank两个子图像，对各子图像的像素位置进行划分，使用菱形预测器计算目标像素的预测误差；计算Blue/Blank子图像的像素纹理度，得到目标像素的邻接像素的纹理度，然后利用邻接像素的纹理度计算目标像素的局部复杂度；根据每个子图像的预测误差直方图，分别选择三个峰值点，和两个分别距离最大峰值点和最小峰值点最近的零点，然后根据秘密信息长度自适应选择峰值点，优先对每个子图像中局部复杂度低的像素进行信息嵌入；进行秘密信息提取和图像恢复。本发明实现了提高图像嵌入容量的同时，减少嵌入失真。
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公开(公告)号：CN113032813A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110458883.0
申请日：2021-04-27
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明公开一种基于改进的像素局部复杂度计算和多峰嵌入的可逆信息隐藏方法，包括：对原始图像进行上溢/下溢预处理；将图像分为Blue和Blank两个子图像，对各子图像的像素位置进行划分，使用菱形预测器计算目标像素的预测误差；计算Blue/Blank子图像的像素纹理度，得到目标像素的邻接像素的纹理度，然后利用邻接像素的纹理度计算目标像素的局部复杂度；根据每个子图像的预测误差直方图，分别选择三个峰值点，和两个分别距离最大峰值点和最小峰值点最近的零点，然后根据秘密信息长度自适应选择峰值点，优先对每个子图像中局部复杂度低的像素进行信息嵌入；进行秘密信息提取和图像恢复。本发明实现了提高图像嵌入容量的同时，减少嵌入失真。
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