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龙图腾网获悉浙江工商大学申请的专利一种基于最小依赖隐藏的抗盗摄暗水印嵌入和提取网络框架及其使用方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115293950B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210997421.0，技术领域涉及：G06T1/00；该发明授权一种基于最小依赖隐藏的抗盗摄暗水印嵌入和提取网络框架及其使用方法是由张心怡;宋佳维;刘春晓设计研发完成，并于2022-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于最小依赖隐藏的抗盗摄暗水印嵌入和提取网络框架及其使用方法在说明书摘要公布了：本发明涉及数字水印的多媒体技术领域和信息安全领域，特别是基于深度学习的抗盗摄暗水印技术，具体为基于最小依赖隐藏的抗盗摄暗水印嵌入和提取网络框架及其使用方法。本发明适用于桌面应用环境，并具有很高的水印嵌入效率、含水印图像质量和屏幕拍摄鲁棒性。本发明创新性地采用概率判定模块有序组合不同攻击的扰动模块，大大加强了用于网络优化的训练样本多样性和均衡性，大大提高了水印在多种攻击情形下的鲁棒性。

本发明授权一种基于最小依赖隐藏的抗盗摄暗水印嵌入和提取网络框架及其使用方法在权利要求书中公布了：1.一种基于最小依赖隐藏的抗盗摄暗水印嵌入方法，基于最小依赖隐藏的抗盗摄暗水印嵌入和提取的网络框架，所述网络框架由具有U型网络结构的预处理网络、具有边缘提取算子和多重卷积结构的编码网络以及由6个卷积层组成的解码网络级联而成；在编码网络与解码网络之间应用了一组可微的图像扰动层，扰动层中主要包括图像几何变换和图像像素变换两大类变换；图像几何变换包括放大、缩小、旋转以及图像扭曲，均使用仿射变换来实现；图像像素变换包括高斯模糊、JPEG可微压缩、亮度和饱和度调节以及高斯噪声；在模型训练过程中，先进行图像几何变换再进行图像像素变换，在各个图像扰动模块之前应用随机判定模块，依据随机数判断是否施加该图像扰动模块， 具体包括如下步骤： 1首先，将秘密信息进行数据标准化，将其颜色值标准化到方差和均值均为0.5，得到经过标准化的秘密信息；然后，将经过标准化的秘密信息输入预处理网络得到单通道特征图像； 1 其中，表示经过标准化的秘密信息，表示预处理网络输出的单通道特征图像，表示预处理网络的运算函数； 2将载体图像输入编码网络；先将载体图像由RGB颜色空间转化到YUV颜色空间，接着使用边缘提取算子提取载体图像的Y通道边缘特征；边缘提取算子的具体表达方式如下 2 然后，将载体图像的Y通道边缘特征与单通道特征图像堆叠，进行两次卷积，获得三通道特征图；最后将三通道特征图与载体图像的RGB通道进行堆叠，进行一次卷积操作之后得到残差图，从而获取含水印图像； 3 其中，表示残差图，表示载体图像，表示编码网络的运算函数，表示预处理网络输出的单通道特征图像； 4 其中，表示含水印图像，表示残差图，表示载体图像； 使用图像质量损失约束含水印图像的图像质量，即 5 其中，、、分别表示视觉相似度LPIPS损失、二范数损失和结构相似性度量指标SSIM损失的权重大小，分别取值0.1、0.1、0.5； 表示视觉相似度LPIPS损失，具体公式如下 6 其中，表示载体图像，表示含水印图像，表示含水印图像在LPIPS特征计算网络中第层上像素坐标点处的特征向量，表示载体图像在特征计算网络中第层上像素坐标点处的特征向量，表示LPIPS特征计算网络中第层特征向量的权重，表示载体图像的宽度，表示载体图像的长度，为求和运算符，表示二范数函数； 表示二范数损失，具体公式如下 7 其中，表示载体图像，表示含水印图像，表示二范数函数； 表示结构相似性度量指标SSIM损失，具体公式如下 8 其中表示载体图像，表示含水印图像，表示均值运算函数，表示标准差运算函数，表示协方差运算函数；、是两个常数，其中，，，，。

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