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龍圖騰網獲悉南京信息工程大學;江蘇羽馳區塊鏈科技研究院有限公司申請的專利基于生成對抗網絡和多令牌的抗屏攝魯棒水印方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120374346B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510870053.7，技術領域涉及：G06T1/00；該發明授權基于生成對抗網絡和多令牌的抗屏攝魯棒水印方法是由高光勇;丁燕;馮統超;王保衛;陳先意設計研發完成，并于2025-06-26向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于生成對抗網絡和多令牌的抗屏攝魯棒水印方法在說明書摘要公布了：本發明公開了基于生成對抗網絡和多令牌的抗屏攝魯棒水印方法，屬于數字水印技術領域。該方法首先通過編碼器將水印信息轉換為圖像特征，并將特征嵌入原始圖像，生成與原始圖像視覺不可區分的水印圖像；然后將水印圖像與原始圖像共同輸入判別網絡進行特征分析；在訓練過程中對水印圖像施加模擬屏攝失真的處理；接著通過解碼器從噪聲圖像中恢復水印信息。本發明改進了水印信息的編碼方式，在保證視覺不可見性的同時，顯著提升了水印在真實屏攝環境下的魯棒性；特別是在應對屏幕拍攝產生的幾何形變、摩爾紋、色彩失真等干擾時，能夠更可靠地維持水印數據的完整性，并保持較高的解碼準確率。

本發明授權基于生成對抗網絡和多令牌的抗屏攝魯棒水印方法在權利要求書中公布了：1.基于生成對抗網絡和多令牌的抗屏攝魯棒水印方法，其特征在于，包括以下步驟： 構建屏攝水印模型，該屏攝水印模型包括編碼器、解碼器、噪聲層和鑒別器； 獲取原始圖像，構建成訓練集和測試集； 利用訓練集對屏攝水印模型進行訓練，包括：將原始圖像和水印信息輸入至編碼器中，得到水印圖像；將水印圖像輸入至噪聲層，得到噪聲圖像；將噪聲圖像輸入至解碼器，對圖像中嵌入的水印信息進行解碼；將水印圖像輸入至鑒別器中，判斷水印圖像是否包含水印信息； 訓練完成后，將測試集中的原始圖像和水印信息輸入到編碼器中，得到水印圖像；拍照設備對屏幕中顯示的水印圖像拍照，得到屏攝圖像，利用解碼器對屏攝圖像進行解碼，獲得解碼率； 將原始圖像和水印信息輸入至編碼器中，得到水印圖像的步驟包括： 將原始圖像輸入至ResDWC卷積的3×3的卷積中，提取圖像特征； 然后通過三個密集塊逐步融合圖像特征和水印信息，其中每一級均采用特征拼接方式將原始水印信息與提取得到的圖像特征跨層連接； 再通過兩級卷積塊，得到圖像特征； 其中，每個密集塊由依次設置的批量歸一化、ReLU激活函數、1×1卷積、批量歸一化、ReLU激活函數以及3×3卷積組成； 將原始圖像和水印信息輸入至編碼器中，得到水印圖像的步驟還包括： 將原始圖像輸入至ResDWC卷積中，提取初始特征圖F1； 將初始特征圖F1與原始圖像融合后，得到特征圖F2； 將特征圖F2經過層歸一化后得到特征圖，通過多令牌采樣將特征圖劃分為多個令牌區域，結合多頭自注意力機制，使用3×3卷積操作提取局部特征，通過矩陣運算計算像素與令牌的注意力權重，并通過多令牌映射將特征圖從令牌空間映射回視覺令牌空間，得到多令牌特征圖F3； 將特征圖F2與多令牌特征圖F3融合后，得到特征圖F4； 將特征圖F4經過批歸一化和1×1卷積操作，然后使用包含1×1卷積和3×3深度卷積的MLP多層感知機進行特征變換，得到特征圖F5； 將特征圖F4和F5通過殘差連接融合，得到與輸入尺寸相同的特征圖FM； 特征圖FM通過依次設置的兩個卷積塊和Softmax激活函數，生成注意力掩碼MA； 將注意力掩碼MA與圖像特征進行逐元素相乘操作，得到殘差圖Wr，將殘差圖Wr與原始圖像融合，得到水印圖像。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南京信息工程大學;江蘇羽馳區塊鏈科技研究院有限公司，其通訊地址為：210044 江蘇省南京市江北新區寧六路219號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。