首页> 中国专利> 基于InceptionV3深度学习网络的医学图像鲁棒水印嵌入及提取方法

基于InceptionV3深度学习网络的医学图像鲁棒水印嵌入及提取方法

页面导航

摘要
著录项
法律信息
相似文献

摘要

本发明公开了一种基于InceptionV3深度学习网络的医学图像鲁棒水印嵌入及提取方法，利用InceptionV3网络对医学图像进行卷积操作，将得到的全连接层系数进行全局离散余弦变换(DCT变换)，由DCT变换得到的系数矩阵中选取低频系数作为医学图像的视觉特征向量并进行二值化处理，得到目标医学图像的特征向量，与传统的图像特征提取方法不同，提取特征时不需要手工设计特征，通过深度卷积学习的方式实现图像特征提取，该算法具有更强的特征学习和表达能力，InceptionV3网络与DCT变换相结合，即提高了数字水印的抗几何攻击能力，又保留了DCT抗常规攻击能力强和鲁棒性好的优势。解决现有的基于数字水印技术的医学图像处理方法抗几何攻击性能较差，鲁棒性能还有待提高的技术问题。

著录项

公开/公告号CN114092306A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-02-25

原文格式PDF
申请/专利权人海南大学;
展开▼

申请/专利号CN202111258806.7
发明设计人李京兵;樊宇;刘婧;陈延伟;邵春艳;
展开▼

申请日2021-10-27
分类号G06T1/00(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);G06F21/62(20130101);
代理机构
代理人
地址 570228 海南省海口市人民大道58号海南大学
入库时间 2023-06-19 14:15:58

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2022-02-25

公开

发明专利申请公布

相似文献

专利
中文文献
外文文献

1. 基于InceptionV3深度学习网络的医学图像鲁棒水印嵌入及提取方法 [P] . 中国专利： CN114092306A . 2022-02-25
2. 基于残差网络和深度可分离卷积的医学图像鲁棒水印方法 [P] . 中国专利： CN114092302A . 2022-02-25
3. METHOD AND DEVICE FOR CONFIRMING DYNAMIC MULTIDIMENSIONAL LESION LOCATION BASED ON DEEP LEARNING IN MEDICAL IMAGE INFORMATION [P] . KR102259275B1 . 2021-06-01

机译：基于医学图像信息深度学习的基于深度学习的动态多维病变位置的方法和装置
4. APPARATUS AND METHOD FOR GENERATING MEDICAL IMAGE SEGMENTATION DEEP-LEARNING MODEL, AND MEDICAL IMAGE SEGMENTATION DEEP-LEARNING MODEL GENERATED THEREFROM [P] . 美国专利： US2020184274A1 . 2020-06-11

机译：生成医学图像分段深度学习模型的装置和方法，以及所生成的医学图像分段深度学习模型
5. A REALTIME ROBUST WATERMARKING AND IMAGE COMPRESSION TECHNIQUE FOR THE MEDICAL IMAGE [P] . 韩国专利： KR20100087816A . 2010-08-06

机译：用于医学图像的实时鲁棒水印和图像压缩技术