一种基于深度学习的GIF动态图像水印方法
授权
摘要
本发明涉及一种基于深度学习的动态GIF图像水印方法。其发明内容主要包括：提出一种GIF动态图像的可抵抗帧维度噪声干扰的鲁棒性水印方法，在此基础上，通过构造静态图像的时间帧维度对水印信息进行预处理，并实现对GIF动态图像的水印嵌入。本发明首次提出针对GIF动态图像的深度学习水印方法，为目前的大量的动态表情包等GIF图像作品的版权认证需求提供了解决方案。本发明可生成GIF动态图像的鲁棒性水印，实现对GIF动态作品的所有权归属认证，在现实生活场景下具有实际应用价值。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度学习的GIF动态图像水印方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN111681155A
申请号 ：
CN202010518027.5
公开（公告）日 ：
2020-09-18
申请日 ：
2020-06-09
授权号 ：
CN111681155B
授权日 ：
2022-05-27
发明人 ：
廖鑫彭景胡娟
申请人 ：
湖南大学
申请人地址 ：
湖南省长沙市岳麓区麓山南路1号湖南大学
代理机构 ：
代理人 ：
优先权 ：
CN202010518027.5
主分类号 ：
G06T1/00
IPC分类号 ：
G06T1/00 G06T3/40 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T1/00
通用图像数据处理
法律状态
2022-05-27 ：
授权
2020-10-20 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06T 1/00
申请日 : 20200609
申请日 : 20200609
2020-09-18 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
文件下载
暂无PDF文件可下载
