AI任务相关解决方案8-基于卷积神经网络(CNN)和反向传播神经网络(BPNN)的数字图像水印改进算法

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下AI任务相关解决方案8-基于卷积神经网络(CNN)和反向传播神经网络(BPNN)的数字图像水印改进算法。数字图像水印技术作为信息安全的重要手段，在版权保护、内容认证和防伪等领域具有广泛应用。传统水印算法如LSB和DCT方法在透明性和鲁棒性之间难以取得良好平衡。本文提出一种基于神经网络的数字图像水印改进算法，结合卷积神经网络(CNN)和反向传播神经网络(BPNN)的优势，通过HVS模型指导水印嵌入位置选择，并采用多次嵌入技术提升水印鲁棒性。实验结果表明，该算法在保持良好视觉透明性的同时，对常见图像处理攻击具有显著的鲁棒性提升。

一、算法设计原理

数字图像水印系统通常由三个主要部分组成：水印生成、水印嵌入和水印提取。本文算法的核心创新点在于将多种神经网络模型应用于这三个环节，形成一个完整的水印系统。

1. 卷积神经网络(CNN)用于特征提取与掩码生成

CNN具有强大的局部特征提取能力，特别适合用于图像中视觉不敏感区域的识别。本算法采用预训练的ResNet18网络作为基础模型，通过其中间层输出提取图像的纹理、边缘和亮度特征，生成水印嵌入