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一种基于神经网络的图像可见水印的定位和分割方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110709821.2
IPC分类号：G06T7/70;G06T7/11;G06T1/00;G06K9/38;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2021-06-25
申请人：
合肥工业大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种基于神经网络的图像可见水印的定位和分割方法
申请号	CN202110709821.2	申请日期	2021-06-25
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-09-10	公开/公告号	CN113379833A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06T7/70 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06T 一般的图像数据处理或产生〔6，2006.01〕 G06T7/00 图像分析〔6，2006.01，2017.01〕 G06T7/70 确定物体或摄像机的姿态、方向（摄像机校准G06T 7/80）〔2017.01〕	IPC分类号	G;0;6;T;7;/;7;0;;;G;0;6;T;7;/;1;1;;;G;0;6;T;1;/;0;0;;;G;0;6;K;9;/;3;8;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	合肥工业大学	申请人地址	安徽省合肥市包河区屯溪路193号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	合肥工业大学	当前权利人	合肥工业大学
发明人	杨依忠;李祥;黄海霞;张永强;程心;张章;解光军
代理机构	安徽省合肥新安专利代理有限责任公司	代理人	陆丽莉;何梅生

摘要

本发明公开了一种基于神经网络的图像可见水印的定位和分割方法，其步骤包括：1、水印图像数据集的生成；2、构建可见水印的定位和分割的深度学习网络框架；3、网络的训练；4、网络的测试。本发明通过建立数据集训练卷积神经网络来准确的定位分割图像上的可见水印，从而提高了水印分割定位的准确率和泛化能力，所提取出的水印信息对于后续水印移除、识别和图像版权的保护有着关键的作用。

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