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龍圖騰網獲悉西安電子科技大學申請的專利基于特征融合的醫學圖像零水印生成及檢測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：CN116091287B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05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：202211542155.9，技術領域涉及：G06T1/00；該發明授權基于特征融合的醫學圖像零水印生成及檢測方法是由劉剛;相若彤;劉晶;李柯;黨敏;張子怡設計研發完成，并于2022-12-02向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于特征融合的醫學圖像零水印生成及檢測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于特征融合的醫學圖像零水印生成及檢測方法。該發明零水印生成方法具體步驟包括：構建一個具有512通道的卷積神經網絡，生成網絡的兩種訓練集，訓練卷積神經網絡，獲得零水印圖像。零水印檢測方法具體步驟包括：生成檢測訓練集，訓練檢測器，檢測水印信息。本發明解決了現有技術不能充分保留醫學圖像位置信息特征，存在特征丟失，生成零水印圖像不能正確檢測出水印信息的問題，使得本發明更為全面的提取醫學圖像特征，降低零水印信息丟失概率，具有生成零水印抵抗攻擊能力強、檢測水印清晰的優點，可以應用于醫學圖像的版權保護。

本發明授權基于特征融合的醫學圖像零水印生成及檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于特征融合的醫學圖像零水印生成方法，其特征在于，構建通道數為512的卷積神經網絡，利用訓練好的卷積神經網絡提取醫學圖像風格特征和水印圖像內容特征，將兩個特征融合生成零水印圖像；該方法的步驟包括如下： 步驟1，構建一個具有512通道的卷積神經網絡： 步驟1.1，搭建一個十六層卷積層的卷積神經網絡，其結構依次為：第一卷積層，第二卷積層，第一池化層，第三卷積層，第四卷積層，第二池化層，第五卷積層，第六卷積層，第七卷積層，第八卷積層，第三池化層，第九卷積層，第十卷積層，第十一卷積層，第十二卷積層，第四池化層，第十三卷積層，第十四卷積層，第十五卷積層，第十六卷積層，第五池化層，激活函數層； 步驟1.2，設置卷積神經網絡參數，將第一至第二卷積層的通道數均設置為64，第三至第四卷積層的通道數均設置為128，第五至第八卷積層的通道數均設置為256，第九至第十六卷積層的通道數均設置為512，卷積核的大小均設置3×3，卷積步長均設置為1，卷積核填充均設置為1；第一至第五池化層均采用最大池化方式，池化區域核的大小均設置為2×2，步長均設置為2；激活函數層采用Softmax函數實現； 步驟2，生成網絡的兩種訓練集： 步驟2.1，將P張醫學圖像和R張水印圖像組成樣本集，其中，P≥10，R≥4，每張圖像的長、寬、通道數均為256×256×3； 步驟2.2，對樣本集中每張醫學圖像分別進行六種攻擊方式的圖像攻擊，得到所有攻擊后的醫學圖像； 步驟2.3，將樣本集中的醫學圖像和所有攻擊后的醫學圖像組成訓練集； 步驟2.4，將樣本集中的水印圖像組成水印圖像訓練集； 步驟3，訓練卷積神經網絡： 步驟3.1，從醫學圖像訓練集取一張未選取過的醫學圖像輸入到卷積神經網絡中，計算當前所取醫學圖像的風格特征，即醫學圖像在第一卷積層，第三卷積層，第五卷積層，第九卷積層，第十三卷積層的激活響應的內積之和； 步驟3.2，從水印圖像訓練集取一張未選取過的水印圖像輸入卷積神經網絡，計算當前所取水印圖像的內容特征，即水印圖像在第十四層卷積層的激活響應之和； 步驟3.3，將所選的醫學圖像與水印圖像級聯生成級聯圖像，輸入卷積神經網絡，每次迭代訓練時，網絡將級聯圖像的風格特征和內容特征更新，將更新后的風格特征與所選醫學圖像得到的風格特征的均方差損失設為風格特征損失函數，將更新后的內容特征與所選得的水印圖像得到的內容特征之間的均方差損失設為內容特征損失函數，對卷積神經網絡用Adam算法更新網絡參數，直到上述兩個損失函數均收斂為止，完成醫學圖像風格特征與水印圖像內容特征的特征融合； 步驟3.4，重復步驟3.1至步驟3.3，直到遍歷醫學圖像訓練集和水印圖像訓練集所有圖像，得到訓練好的卷積神經網絡； 步驟4，生成零水印圖像： 步驟4.1，利用cv.resize函數，調整待生成零水印的醫學圖像與對應的水印圖像的尺寸，將兩張圖像的長、寬、通道尺寸調整為256×256×3； 步驟4.2，將尺寸調整后的醫學圖像和水印圖像級聯生成級聯圖像； 步驟4.3，將級聯圖像輸入到訓練好的神經網絡中，輸出醫學圖像的風格特征與水印圖像的內容特征融合后的零水印圖像。

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