本公開涉及信息，特別涉及一種水印提取方法、模型訓(xùn)練方法、水印添加方法和電子裝置。

背景技術(shù)：

1、為了能夠提取出嵌入到圖像中的水印信息，用戶在利用圖像采集設(shè)備采集當(dāng)前呈現(xiàn)的圖像后，利用經(jīng)過訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)模型對所采集的圖像進(jìn)行識別，以提取出嵌入到圖像中的水印信息。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、根據(jù)本公開實施例的第一方面，提供一種水印信息提取方法，包括：獲取嵌入水印的待處理圖像，其中所述水印中包括多個定位塊和多個信息塊；利用第一識別模型對所述待處理圖像進(jìn)行識別，以識別出所述多個定位塊中的至少部分定位塊；在至少部分定位塊的數(shù)量大于預(yù)設(shè)閾值的情況下，利用所述至少部分定位塊的當(dāng)前位置關(guān)系和所述至少部分定位塊的參考位置關(guān)系，對所述待處理圖像進(jìn)行變形處理，使得在變形后的待處理圖像中，所述多個定位塊的當(dāng)前位置關(guān)系和所述多個定位塊的參考位置關(guān)系一致；根據(jù)所述多個定位塊的參考位置關(guān)系，從所述變形后的待處理圖像中提取出所述多個信息塊；利用第二識別模型對所述多個信息塊進(jìn)行識別，以獲取所述多個信息塊攜帶的水印信息。

2、在一些實施例中，利用第一識別模型對所述待處理圖像進(jìn)行識別包括：利用所述第一識別模型中的編碼器對所述待處理圖像進(jìn)行編碼處理，以得到多個第一編碼特征向量，其中在所述多個第一編碼特征向量中，與所述定位塊相關(guān)聯(lián)的第一編碼特征向量的權(quán)值大于與所述信息塊相關(guān)聯(lián)的第一編碼特征向量的權(quán)值；利用所述第一識別模型中的解碼器對所述多個編碼特征向量進(jìn)行解碼處理，以得到多個第一解碼特征向量；利用所述多個第一解碼特征向量識別出所述至少部分定位塊。

3、在一些實施例中，在所述多個第一解碼特征向量中，與所述定位塊相關(guān)聯(lián)的第一解碼特征向量的權(quán)值大于與所述信息塊相關(guān)聯(lián)的第一解碼特征向量的權(quán)值。

4、在一些實施例中，利用第二識別模型對所述多個信息塊進(jìn)行識別包括：利用所述第二識別模型中的編碼器對所述多個信息塊中的每個信息塊進(jìn)行編碼，以便得到第二編碼特征向量；利用所述第二識別模型中的解碼器對所述第二編碼特征向量進(jìn)行解碼處理，以得到第二解碼特征向量；利用所述第二解碼特征向量得到所述每個信息塊的水印信息。

5、在一些實施例中，所述第二識別模型中的編碼器包括依次連接的多個子編碼器；利用所述第二識別模型中的編碼器對所述多個信息塊中的每個信息塊進(jìn)行編碼包括：利用第i個子編碼器對所述第i個子編碼器的輸入特征向量進(jìn)行處理，并將所述第i個子編碼器的輸出特征向量作為第i+1個子編碼器的輸入特征向量，其中第1個子編碼器的輸入特征向量為所述每個信息塊的嵌入特征向量，第n個子編碼器的輸出特征向量為所述第二編碼特征向量，1≤i<n，n為子編碼器總數(shù)。

6、在一些實施例中，在所述多個子編碼器中的每個子編碼器中包括多個自注意力模型；利用第i個子編碼器對所述第i個子編碼器的輸入特征向量進(jìn)行處理包括：利用所述第i個子編碼器中的所述多個自注意力模型中的每一個自注意力模型，對所述第i個子編碼器的輸入特征向量進(jìn)行處理以得到子特征向量，從而得到多個子特征向量；將所述多個子特征向量進(jìn)行融合，以得到所述第i個子編碼器的輸出特征向量。

7、在一些實施例中，將所述多個子特征向量進(jìn)行融合包括：將所述多個子特征向量進(jìn)行拼接。

8、在一些實施例中，對所述待處理圖像進(jìn)行變形處理包括：利用所述至少部分定位塊的當(dāng)前位置關(guān)系和所述至少部分定位塊的參考位置關(guān)系，確定仿射變換參數(shù)；利用所述仿射變換參數(shù)對所述待處理圖像進(jìn)行仿射變換，以得到所述變形后的待處理圖像。

9、根據(jù)本公開實施例的第二方面，提供一種模型訓(xùn)練方法，包括：獲取嵌入水印的樣本圖像，其中所述水印中包括多個定位塊和多個信息塊；利用第一識別模型對所述樣本圖像進(jìn)行識別，以識別出所述多個定位塊中的至少部分定位塊；利用所述至少部分定位塊和定位塊標(biāo)注信息，對所述第一識別模型進(jìn)行訓(xùn)練；在所述至少部分定位塊的數(shù)量大于預(yù)設(shè)閾值的情況下，利用所述至少部分定位塊的當(dāng)前位置關(guān)系和所述至少部分定位塊的參考位置關(guān)系，對所述樣本圖像進(jìn)行變形處理，使得在變形后的樣本圖像中，所述多個定位塊的當(dāng)前位置關(guān)系和所述多個定位塊的參考位置關(guān)系一致；根據(jù)所述多個定位塊的參考位置關(guān)系，從所述變形后的樣本圖像中提取出所述多個信息塊；利用第二識別模型對所述多個信息塊進(jìn)行識別，以獲取所述多個信息塊攜帶的水印信息；利用所述水印信息和水印標(biāo)注信息對所述第二識別模型進(jìn)行訓(xùn)練。

10、在一些實施例中，利用第一識別模型對所述樣本圖像進(jìn)行識別包括：對所述樣本圖像進(jìn)行預(yù)處理，以便得到多個增強(qiáng)樣本圖像，其中所述預(yù)處理包括色溫調(diào)節(jié)或飽和度調(diào)節(jié)中的至少一項；利用所述第一識別模型對所述多個增強(qiáng)樣本圖像中的每個增強(qiáng)樣本圖像進(jìn)行識別。

11、在一些實施例中，對所述樣本圖像進(jìn)行預(yù)處理包括：對所述樣本圖像進(jìn)行濾波；對濾波后的樣本圖像進(jìn)行所述預(yù)處理。

12、在一些實施例中，利用第二識別模型對所述多個信息塊進(jìn)行識別包括：按照多個不同的順序?qū)⑺龆鄠€信息塊進(jìn)行排序，以得到多個隊列；利用所述第二識別模型對所述多個隊列中的每個隊列中的多個信息塊進(jìn)行識別，以獲取所述水印信息。

13、根據(jù)本公開實施例的第三方面，提供一種水印添加方法，包括：生成水印，其中所述水印中包括多個定位塊和所述多個信息塊，所述多個定位塊具有參考位置關(guān)系，所述多個信息塊攜帶待添加的水印信息；將所述水印嵌入目標(biāo)圖像的指定區(qū)域中。

14、在一些實施例中，所述多個信息塊包括用于表示第一字符的多個第一信息塊和用于表示第二字符的多個第二信息塊。

15、在一些實施例中，將所述水印嵌入目標(biāo)圖像的指定區(qū)域中包括：將所述水印與所述目標(biāo)圖像的所述指定區(qū)域中的圖像疊加。

16、在一些實施例中，所述定位塊、所述第一信息塊和所述第二信息塊的顏色為人類視覺不敏感的顏色且互不相同。

17、在一些實施例中，在所述定位塊、所述第一信息塊和所述第二信息塊中，任兩種塊的顏色為人類視覺不敏感的顏色且互不相同，在所述定位塊、所述第一信息塊和所述第二信息塊中除所述任兩種塊之外的一種塊無色。

18、在一些實施例中，所述指定區(qū)域包括與所述多個定位塊對應(yīng)的第一子區(qū)域、與所述多個第一信息塊對應(yīng)的第二子區(qū)域和與所述多個第二信息塊對應(yīng)的第三子區(qū)域，將所述水印嵌入目標(biāo)圖像的指定區(qū)域中包括：從所述第一子區(qū)域、所述第二子區(qū)域和所述第三子區(qū)域中選擇兩個子區(qū)域；利用所述兩個子區(qū)域中的一個子區(qū)域的像素平均灰度值，確定第一參數(shù)值；利用所述第一參數(shù)值調(diào)節(jié)所述兩個子區(qū)域中的一個子區(qū)域中各像素的灰度值；利用所述兩個子區(qū)域中的另一個子區(qū)域的像素平均灰度值，確定第二參數(shù)值，其中所述第二參數(shù)值與所述第一參數(shù)值不相同；利用所述第二參數(shù)值調(diào)節(jié)所述兩個子區(qū)域中的另一個子區(qū)域中各像素的灰度值。

19、在一些實施例中，將所述水印嵌入目標(biāo)圖像的指定區(qū)域中包括：利用所述第一子區(qū)域、所述第二子區(qū)域和所述第三子區(qū)域中除所述兩個子區(qū)域之外的剩余子區(qū)域的像素平均灰度值，確定第三參數(shù)值，其中所述第三參數(shù)值與所述第一參數(shù)值、所述第二參數(shù)值不相同；利用所述第三參數(shù)值調(diào)節(jié)所述剩余子區(qū)域中各像素的灰度值。

20、在一些實施例中，所述指定區(qū)域包括多個子區(qū)域，將所述水印嵌入目標(biāo)圖像的指定區(qū)域中包括：將所述水印嵌入所述多個子區(qū)域中的每個子區(qū)域中。

21、根據(jù)本公開實施例的第四方面，提供一種電子裝置，包括：存儲器；處理器，耦合到存儲器，處理器被配置為基于存儲器存儲的指令執(zhí)行實現(xiàn)如上述任一實施例所述的方法。

22、根據(jù)本公開實施例的第五方面，提供一種非瞬態(tài)計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，其中，非瞬態(tài)計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)存儲有計算機(jī)指令，指令被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如上述任一實施例所述的方法。

23、通過以下參照附圖對本公開的示例性實施例的詳細(xì)描述，本公開的其它特征及其優(yōu)點將會變得清楚。