计算机工程

作者：李丹丹, 李智, 郑龙, 张丽

单位：贵州大学计算机科学与技术学院公共大数据国家重点实验室, 贵州 贵阳 550025

关键词：鲁棒水印,可逆水印,弥散张量图像,黎曼度量,深度学习

基金：国家自然科学基金(62062023)

弥散张量成像(DTI)是一种常用的核磁共振成像技术, 为了对弥散张量图像进行版权保护, 同时保证弥散张量数据的完整性, 提出一种基于黎曼度量的两阶段鲁棒可逆水印算法。为了避免常规欧几里得运算在张量空间中的误差, 通过对数-欧几里得变换, 将弥散张量从流形空间映射到对数-欧几里得空间, 利用深度学习模型提取弥散张量图像的特征并嵌入水印信息。然后, 结合可逆水印算法, 在嵌入鲁棒水印后恢复出高质量的弥散张量图像。实验结果表明, 该算法能够抵御裁剪、旋转、高斯噪声等攻击, 且算法恢复出的弥散张量误差不超过2×10-8, 峰值信噪比(PSNR)相较于VSTNet算法提高了21%。

来源：2025年第5期

《计算机工程》期刊编辑部

查看计算机工程杂志2025年第5期