一种基于深度神经网络的陶瓷水印载体恢复方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110690957.3
IPC分类号：G06T1/00;G06T7/12;G06T7/13;G06T7/90;G06T5/00;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2021-06-22
申请人：
南京信息工程大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	一种基于深度神经网络的陶瓷水印载体恢复方法
申请号	CN202110690957.3	申请日期	2021-06-22
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-08-20	公开/公告号	CN113284037A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06T1/00 ? 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〕 G06T1/00 通用图像数据处理〔6〕	IPC分类号	G;0;6;T;1;/;0;0;;;G;0;6;T;7;/;1;2;;;G;0;6;T;7;/;1;3;;;G;0;6;T;7;/;9;0;;;G;0;6;T;5;/;0;0;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	南京信息工程大学	申请人地址	江苏省南京市江北新区宁六路219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	南京信息工程大学	当前权利人	南京信息工程大学
发明人	张小瑞;孙逊;孙星明;孙伟;宋爱国;夏志华
代理机构	南京苏高专利商标事务所（普通合伙）	代理人	柏尚春

摘要

本发明公开了一种基于深度神经网络的陶瓷水印载体恢复方法，首先，基于Evo‑BiSeNet的图像分割网络，对预先获取的陶瓷三维图像进行检测，获取水印载体部位；其次，基于空间变换网络的水印载体平面化处理；最后，基于GAN的水印载体复原，恢复载体并提高水印的鲁棒性。本发明采用归一化激活层提高图像分割的实时性，利用卷积注意力机制对陶瓷表面不规则图像的细小边缘特征进一步优化提取，更有效的保留水印载体的信息；使用GAN对水印载体复原，其中包括对水印载体的鲁棒训练，提高水印的鲁棒性。

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