基于残差网络和深度可分离卷积的医学图像鲁棒水印方法

摘要

本发明公开了一种基于残差网络和深度可分离卷积的医学图像鲁棒水印方法，将残差网络结构与深度可分离卷积模块结合设计RDSCnet网络，利用构建医学图像数据集对RDSCnet网络训练，从而使RDSCnet网络具有更好的抗几何攻击性能，且具有更快的运算速度，利用训练好的RDSCnet网络提取医学图像的特征向量与混沌置乱加密后的水印进行异或运算加密处理，将水印嵌入医学图像中，水印的嵌入不改变原始加密体数据的内容，是一种零水印嵌入技术，具有不可见性，因而RDSCnet网络与零水印技术的结合，具有很强的鲁棒性和不可见性，能同时保护病人的隐私信息和医学图像的数据安全，解决了现有医学图像的数字水印技术仍不够成熟，抗几何攻击性能较差，鲁棒性能还有待提高的技术问题。