一种有参考生成的图像鲁棒隐写方法

摘要

本发明公开了一种有参考生成的图像鲁棒隐写方法，涉及深度学习技术领域，所述方法包括：以现有的神经网络模型作为编码器，并且以原始图像和秘密信息作为编码器的输入，隐写图像作为输出；以现有的神经网络模型为判别器，以隐写图像作为判别器的输入，采用原始图像与隐写图像的均值之差作为损失，用来判断隐写图像的真实性；以现有的神经网络模型为解码器，以添加干扰后的隐写图像为输入，对秘密信息进行提取并输出。与其它现有的图像鲁棒隐写方法相比，本发明方法可以使秘密信息提取的准确率提高至98.55%,而且在添加干扰的情况下，秘密信息的提取率也可以达到90%以上。