申请/专利权人：中山大学

申请日：2020-12-22

公开（公告）日：2021-04-09

公开（公告）号：CN112634117A

主分类号：G06T1/00(20060101)

分类号：G06T1/00(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101)

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.05.05#授权;2021.04.27#实质审查的生效;2021.04.09#公开

摘要：本发明提供一种基于生成对抗网络的端到端JPEG域图像隐写方法。该方法由三部分完成：编码器，解码器以及判别器。生成对抗网络的生成网络部分由编码器与解码器联合构成，对抗部分由判别器完成。编码器负责秘密信息的嵌入，解码器负责秘密信息的提取，判别器对载体图像和载密图像进行区分，将该分类误差作为损失函数来进行对抗训练，不断提升生成对抗网络的性能。另外加入干扰层用于模拟实际传输信道中会受到的常见干扰。本发明提出的针对JPEG域图像的隐写方法通过修改DCT系数的方式对JPEG图像进行秘密信息的嵌入与提取，具有较强的实用性；训练过程中添加干扰层，提高了算法在实际应用场景下的鲁棒性；通过与判别器进行对抗训练，增强了隐写算法的安全性。

主权项：1.一种基于生成对抗网络的端到端JPEG域图像隐写方法，其特征在于，秘密信息的嵌入与提取均由生成对抗网络来完成，所述的生成对抗网络包括编码器、解码器和判别器，另外加入干扰层用于模拟实际传输信道中会受到的常见干扰；所述生成对抗网络的训练包括以下步骤：S1：将秘密信息和载体图像在JPEG域上的DCT系数矩阵输入到编码器中，由编码器输出载密图像对应的DCT系数矩阵；S2：将载密图像的DCT系数矩阵输入到IDCT变换模块中，得到空域载密图像；S3：将空域载密图像输入干扰层，得到加入干扰后的噪声载密图像的DCT系数；S4：将上述生成的噪声载密图像的DCT系数输入到解码器中，得出解密信息；S5：将S1中的载体图像的DCT系数矩阵输入到IDCT变换模块中，得到空域载体图像；S6：将S5中的空域载体图像和S2得到的空域载密图像输入到判别器中，判别器对空域载体图像和空域载密图像进行二分类，将该分类误差作为损失函数，并把该损失函数反向传播从而进行生成对抗网络的更新；S7：重复步骤S1-S6，直至得到训练后的生成对抗网络。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中山大学 基于生成对抗网络的端到端JPEG域图像隐写方法

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