毕业设计：基于深度学习的数字水印技术

毕业设计：基于深度学习的数字水印技术

基于深度学习的数字水印技术是信息安全领域的一个重要研究方向。随着数字媒体的广泛传播和盗版问题的愈发严重，保护知识产权和确保数据的完整性变得至关重要。本文详细介绍了基于深度学习的数字水印技术的毕业设计项目，包括课题背景和意义、技术理论、数据集构建、实验及结果分析等多个方面，涵盖了图像水印技术、深度学习、自监督网络等专业知识，并提供了具体的代码示例。

前言

大四是整个大学期间最忙碌的时光，一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备，一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难，有不少课题是研究生级别难度的，对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去，本文分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。

课题背景和意义

基于深度学习的数字水印技术是信息安全领域的一个重要研究方向。随着数字媒体的广泛传播和盗版问题的愈发严重，保护知识产权和确保数据的完整性变得至关重要。数字水印技术可以将一种不可见的标记嵌入到数字媒体中，以确保其来源和完整性的验证。这种技术对于版权保护、内容认证、防伪溯源等方面具有广泛应用的潜力。因此，研究和开发基于深度学习的数字水印技术对于维护信息安全、保护知识产权具有重要意义。

实现技术思路

一、算法技术理论

1.1 图像水印技术

基于学习模型的数字水印是一种利用机器学习技术来设计和实现数字水印的方法。传统的数字水印方法通常采用手工设计的规则或算法来嵌入和提取水印信息，而基于学习模型的数字水印通过训练学习模型来自动学习水印嵌入和提取的过程。在基于学习模型的数字水印方法中，通常会使用深度学习或其他机器学习技术构建模型。这些模型可以是卷积神经网络 (CNN)、循环神经网络 (RNN)、生成对抗网络 (GAN) 或者其他类型的模型。通过对大量的水印样本进行训练，学习模型可以从数据中学习到水印嵌入和提取的规律和特征。

在嵌入水印时，学习模型会将水印信息嵌入到原始数据中，可能是图像、音频、视频等。嵌入过程通常通过调整数据的特征或添加微小的扰动来实现，以保证水印的鲁棒性和不可感知性。而在提取水印时，学习模型会根据训练得到的知识和模式，从带有水印的数据中准确地提取出水印信息。

在SteganoGAN中，编码器的任务是将秘密信息M转换为大小为D×W×H的二进制数据张量，并将其编码到尺寸大小为W×H的载体图像X中。这意味着秘密信息被嵌入到载体图像中，使其成为含密图像。解码器的作用是从含密图像中重构出秘密信息M，实现秘密信息的隐蔽传输。编码器将秘密信息M转换为二进制比特数据，并将其嵌入到载体图像X中。解码器通过分析含密图像，提取嵌入的秘密信息，从而还原出原始的秘密信息M。

1.2 深度学习

神经元是神经网络的基本组成单元，它接收来自其他神经元的输入，并通过激活函数对输入进行非线性变换，产生输出信号。神经元具有权重和偏置，用于调整输入的相对重要性和整体偏移。神经元的输出可以作为下一层神经元的输入，从而构建起复杂的神经网络结构。

激活函数是神经元中的一个关键组件，它决定了神经元的输出是否被激活以及激活程度。激活函数通常是非线性的，这使得神经网络可以学习和表示更加复杂的函数关系。常用的激活函数包括Sigmoid函数、ReLU函数、Tanh函数等。每种激活函数都有不同的特性和应用场景，例如Sigmoid函数在二分类任务中常用，ReLU函数在深度神经网络中表现良好，Tanh函数具有对称性。

基于神经网络的水印方法包括水印嵌入、水印提取、攻击模拟和验证鲁棒性等步骤。通过神经网络的学习和分析，这种方法能够实现在不影响图像质量的前提下隐藏和提取水印信息，并具有较高的鲁棒性和安全性。相较于传统的鲁棒图像水印方法，基于神经网络的方法具有更高的准确性、自适应性和性能优势。然而，仍需解决提高鲁棒性和安全性、降低计算复杂度等方面的挑战。进一步的研究和发展将使基于神经网络的鲁棒水印方法更加完善和可靠。

卷积操作是在图像上滑动卷积核，并对对应像素点进行加权求和的过程。通过卷积操作，可以从输入图像中提取特征并进行信息处理。在图像水印中，卷积操作可以用于嵌入水印和提取水印的过程。嵌入水印时，卷积核的权重与输入图像的像素进行点乘，并对结果求和得到水印嵌入后的像素值。提取水印时，同样使用卷积操作从含有水印的图像中提取水印信息。设计图像水印需要兼顾不可察觉性和抵抗攻击的要求，因此损失函数应综合考虑图像的视觉质量和水印的鲁棒性。合理设置超参数和训练策略对于模型的收敛和性能优越性至关重要。

1.3 自监督网络

ResNet50是一种常用的残差网络结构，用于图片特征提取任务表现优秀。它由5个部分组成：conv_1、conv_2、conv_3、conv_4和conv_5。该网络包含49个卷积层和一个全连接层，总共50层。输入为128×128的图片，经过第一部分的卷积操作输出为64×64。接着经过最大池化层，图片尺寸缩小为32×32。依次经过conv_2、conv_3、conv_4和conv_5四个部分的操作，每经过一个部分，图片尺寸缩小为原来的二分之一，通道数变为原来的两倍。最终，网络输出为2048×4×4的特征图。ResNet50的优势在于引入的残差结构，解决了梯度消失和梯度爆炸问题，并避免了训练困难，成为许多计算机视觉任务的首选模型。

以ResNet网络作为主干网络，包括以下步骤：使用编码器网络将原始图像映射到低维向量表示，再使用解码器网络将向量重新映射回原始图像空间。在潜在空间中，通过自监督信号训练编码器网络，使其能够将具有相似特征的图像映射到相近的潜在空间坐标上，实现图像特征的学习。然后将水印信息嵌入到编码器网络输出的潜在空间向量中，使用相同的编码器和解码器网络将含水印的潜在空间向量解码为图像。最后，使用指标（如PSNR）衡量水印嵌入和提取的性能。该方法的优点在于利用自监督学习，无需额外数据集和标注，能够自动学习图像特征，并实现较强的水印嵌入和提取性能。

使用自监督网络作为特征提取器是一种广泛应用的深度学习方法，可在无标记数据的情况下提取有用的特征，以供其他任务使用。该方法的步骤包括：首先使用自监督学习方法训练神经网络，例如旋转预测或遮盖预测任务。然后去除网络的最后一层，得到一个新的网络，其输出是原网络倒数第二层的输出。接下来将数据集中的所有数据输入新网络，获取每个数据的特征表示。这些特征表示可用于其他任务，如分类、检测、语义分割等，以提升模型性能和泛化能力。该方法的主要优点是无需手动标记数据，减轻了数据标记的工作量和成本，并能利用大量未标记数据进行训练，提升模型的泛化能力和鲁棒性。

二、 数据集

2.1 数据集

由于网络上没有现有的合适的数据集，我决定自己去收集图片并制作了一个全新的数据集，以支持基于深度学习的数字水印技术的研究。我选择了多个不同的媒体类型和内容，包括图像、音频和视频等，以确保数据集的多样性和广泛适用性。通过自己亲自采集和录制媒体样本，我能够获得真实的媒体数据和多样的特征，这将为我的研究提供更准确、可靠的数据。

2.2 数据扩充

为了增加数据集的规模和多样性，我采用了数据扩充的技术。数据扩充是通过对原始媒体进行一系列的变换和处理，生成新的媒体样本。对于图像数据，我使用了图像处理和增强技术，例如旋转、缩放、平移、镜像等，来生成具有不同角度、尺度和形态的图像。对于音频和视频数据，我应用了音频处理和视频处理技术，例如降噪、变速、混音等，生成具有不同音频特征和视觉效果的样本。通过数据扩充，我能够大幅度增加数据集的规模，并且使得数据集更加具有多样性和泛化能力。

三、实验及结果分析

3.1 实验环境搭建

使用Python 3.8和Nvidia RTX 3060Ti硬件设备，在自制数据集中选择了8000张彩色图片作为载体图像数据集，并在ResNet50网络下构建了零水印的标记和提取模块。通过数据本身的特征构造水印标记，而不会改变原始载体信号。因此，含有水印的图像在不可察觉性和结构相似性方面基本保持一致。考虑到传输损失，实验计算了传输损失，并使用Adam优化器在网络的训练过程中最小化损失函数并更新网络的权重和偏置。

在嵌入和提取过程中，都使用了Adam优化器，并为不同的任务设计了相应的损失函数。这些损失函数旨在最小化嵌入水印后图像与原始图像之间的差异，并在提取过程中恢复嵌入的水印信息，以验证水印的鲁棒性。

3.2 模型训练

零水印的嵌入流程主要包括使用自监督学习模型提取原始图像特征，通过哈希函数将零水印转换为二进制向量，并将其嵌入到图像特征中，最后通过解码器将特征向量转换回带有零水印的图像。嵌入过程中可以使用缩放因子控制嵌入强度。零水印的提取流程与嵌入相对应，使用相同的自监督学习模型提取带有水印的图像特征，并与嵌入时使用的特征向量进行比较，如果它们之间的距离小于给定阈值，则判断图像中包含零水印。

为了验证该方法的鲁棒性，实验中将PSNR值设置为40dB，并采用多种攻击方式来评估图像的鲁棒性。不同的攻击强度将被设置以模拟不同程度的攻击。在实验中，将使用以下攻击方式之一或多种组合进行评估：

• 噪声攻击：引入高斯噪声、椒盐噪声或其他类型的噪声来破坏图像的清晰度和质量。
• 压缩攻击：应用图像压缩算法，如JPEG压缩，以模拟图像在传输或存储过程中的损失。
• 滤波攻击：应用低通滤波器、高通滤波器或其他滤波器，以改变图像的频谱特征。
• 裁剪攻击：通过删除图像的一部分或裁剪图像来破坏图像的完整性和内容。
• 旋转攻击：对图像进行旋转操作，以检验水印在不同旋转角度下的鲁棒性。

在每种攻击方式中，可以设置不同的攻击强度，例如噪声的强度级别、JPEG压缩的压缩质量等。通过进行一系列攻击并测量提取的水印的准确性和可靠性，可以评估图像的鲁棒性。

相关代码示例：

# 构建自监督学习模型
def build_self_supervised_model():
    input_shape = (256, 256, 3)
    inputs = Input(shape=input_shape)
    conv1 = Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', padding='same')(inputs)
    conv2 = Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same')(conv1)
    flatten = Flatten()(conv2)
    output = Dense(256, activation='relu')(flatten)
    
    model = Model(inputs=inputs, outputs=output)
    return model

# 嵌入零水印
def embed_watermark(image, watermark, scaling_factor):
    # 使用自监督学习模型提取原始图像特征
    self_supervised_model = build_self_supervised_model()
    image_features = self_supervised_model.predict(image)
    # 将零水印转换为二进制向量
    watermark_binary = hash_function(watermark)
    # 将二进制向量嵌入到图像特征中
    embedded_features = image_features + scaling_factor * watermark_binary
    # 使用解码器将特征向量转换回图像
    decoder = build_decoder_model()
    watermarked_image = decoder.predict(embedded_features)
    return watermarked_image

# 提取零水印
def extract_watermark(watermarked_image, original_image, scaling_factor, threshold):
    # 使用自监督学习模型提取带有水印的图像特征
    self_supervised_model = build_self_supervised_model()
    watermarked_image_features = self_supervised_model.predict(watermarked_image)
    # 使用自监督学习模型提取原始图像特征
    original_image_features = self_supervised_model.predict(original_image)
    # 计算图像特征之间的距离
    distance = np.linalg.norm(watermarked_image_features - original_image_features)
    # 根据距离和阈值判断是否包含零水印
    if distance < threshold:
        return True
    else:
        return False