【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于屏幕水印，尤其涉及一种屏幕点阵水印识别方法及系统。
技术介绍
1、本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。
2、随着科学技术的发展，泄密手段也越来越丰富。特别是智能设备的普及，例如智能手机、手表等电子设备，上述设备带有的拍摄功能，可使用户更便捷的拍摄想要的素材。通过对计算机屏幕的偷拍、截图等方式将保密信息进行传播，给企业或个人带来巨大的影响和经济损失。
3、屏幕水印是在计算机屏幕上添加水印信息，对屏幕上展示的网页、聊天记录、工程图纸等多种内容进行保护，可达到保护版权和隐私的目的。当屏幕内容通过截屏或拍照泄露出去时，可根据照片或截屏图片中的水印信息，对泄密机器、泄漏人员、泄密时间等信息进行追溯。
4、屏幕水印通常包含点阵水印和色块水印两种。屏幕水印识别现有的方案中，通常是基于深度学习的方法进行识别，如基于条件生成对抗神经网络(cgan)的水印识别、基于语义分割(u-net)的水印识别等。其中，比较常用的是基于u-net语义分割进行目标检测，提取出图像中的点阵或色块的水印信息，其流程图如图1所示。
5、u-net网络利用大规模数据样本训练模型，通过层层采样，抓取了不同层次的特征，并将他们通过特征叠加的方式整合。该方法可以把加密信息之外的内容通过下采样过程消除，还能通过多层网络结构提取在不同分辨率下的屏幕水印信息，然后通过上采样的卷积融合起来，得到黑白相间的水印图像。对于屏幕水印截屏图，该方法抗干扰性强，识别结果准确。
6、类
7、a)屏幕水印识别更多的实际应用场景是识别屏幕水印的拍摄图像，由于拍摄受到光线、拍摄夹角、摩尔纹、屏幕分辨率等多方面因素的影响，在模型训练时，要做到将所有拍摄场景全覆盖比较困难，需借助高性能服务器并收集大量不同场景的样本进行训练，工作量较大，往往无法满足实际应用的要求。
8、b)摩尔纹对模型训练干扰较大。实际训练出的模型，受到摩尔纹的轻重程度影响较大，不同手机拍摄的图像，摩尔纹差别较大。模型训练时需先去除摩尔纹的影响，同一张图像中不同区域摩尔纹轻重程度不同，对于屏幕点阵水印，拍屏图中点阵水印很容易与摩尔纹融合在一起，摩尔纹去除之后可能将水印信息也去除了，实际应用时识别效果不佳。
技术实现思路
1、为了解决上述
技术介绍
中存在的技术问题，本专利技术提供一种屏幕点阵水印识别方法及系统，针对拍屏图点阵中点的大小、点距离以及点阵间距离不固定，且不成比例的特征，通过起始点阵识别、字符点阵分割、预测点与实际点的面积的重合度计算，在一定程度上避免局部水印被破坏、遮挡，提升了抗干扰性和提取效率。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
3、本专利技术的第一个方面提供一种屏幕点阵水印识别方法，其包括：
4、获取屏幕水印图像；
5、基于所述屏幕水印图像的获取场景和摩尔纹强度的不同，对所述屏幕水印图像进行不同的预处理，得到预处理后的屏幕水印图像；
6、基于所述预处理后的屏幕水印图像，通过点阵提取，得到点阵二值图和点阵中点的轮廓；
7、在所述点阵二值图中，基于每个点的轮廓裁剪出一个矩形区域，并判断每个矩形区域的特征是否满足起始点阵特征，若满足，则记录起始点阵的坐标、点宽度和点间距，并从起始点阵的坐标开始查找，直到找到字符点阵，基于所述点宽度和点间距，对所述字符点阵进行分割，得到若干预测点，并计算每个预测点与实际点的面积的重合度，基于所述重合度，计算所述字符点阵的二进制信息，并通过码表映射为字符。
8、进一步地，所述矩形区域的特征包括：点阵数量、行数、列数、点宽度、点高度和点间距。
9、进一步地，所述点阵提取的具体步骤包括：对所述预处理后的屏幕水印图像依次进行灰度图提取、降噪和直方图均衡化后，通过边缘检测算法，得到点阵二值图；在所述点阵二值图中，识别并标注出点阵中点的轮廓。
10、进一步地，所述屏幕水印图像的获取场景若为屏幕截图，则所述预处理包括锐化、腐蚀、二值化和直方图均衡化。
11、进一步地，所述屏幕水印图像的获取场景若为拍屏，且摩尔纹被判定为轻度摩尔纹，则所述预处理包括均值滤波。
12、进一步地，所述屏幕水印图像的获取场景若为拍屏，且摩尔纹被判定为重度摩尔纹，则所述预处理包括双边滤波和均值滤波。
13、进一步地，所述屏幕水印图像的获取场景若为拍屏，则所述预处理包括二值化、锐化和两次腐蚀。
14、本专利技术的第二个方面提供一种屏幕点阵水印识别系统，其包括：
15、数据获取模块，其被配置为：获取屏幕水印图像；
16、预处理模块，其被配置为：基于所述屏幕水印图像的获取场景和摩尔纹强度的不同，对所述屏幕水印图像进行不同的预处理，得到预处理后的屏幕水印图像；
17、点阵提取模块，其被配置为：基于所述预处理后的屏幕水印图像，通过点阵提取，得到点阵二值图和点阵中点的轮廓；
18、水印信息提取模块，其被配置为：在所述点阵二值图中，基于每个点的轮廓裁剪出一个矩形区域，并判断每个矩形区域的特征是否满足起始点阵特征，若满足，则记录起始点阵的坐标、点宽度和点间距，并从起始点阵的坐标开始查找，直到找到字符点阵，基于所述点宽度和点间距，对所述字符点阵进行分割，得到若干预测点，并计算每个预测点与实际点的面积的重合度，基于所述重合度，计算所述字符点阵的二进制信息，并通过码表映射为字符。
19、本专利技术的第三个方面提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述所述的一种屏幕点阵水印识别方法中的步骤。
20、本专利技术的第四个方面提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述所述的一种屏幕点阵水印识别方法中的步骤。
21、与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
22、本专利技术针对拍屏图点阵中点的大小、点距离以及点阵间距离不固定，且不成比例的特征，通过起始点阵识别、字符点阵分割、预测点与实际点的面积的重合度计算，在一定程度上避免局部水印被破坏、遮挡，提升了抗干扰性和提取效率。
23、本专利技术创造性地将点阵识别自适应及识别多个点阵块并对结果进行融合校正的方法结合到一起，以进一步提升现有技术的不足，提升水印提取效率，满足实际应用场景中同时识别屏幕截屏水印以及拍屏水印的需求。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种屏幕点阵水印识别方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种屏幕点阵水印识别方法，其特征在于，所述矩形区域的特征包括：点阵数量、行数、列数、点宽度、点高度和点间距。
3.如权利要求1所述的一种屏幕点阵水印识别方法，其特征在于，所述点阵提取的具体步骤包括：对所述预处理后的屏幕水印图像依次进行灰度图提取、降噪和直方图均衡化后，通过边缘检测算法，得到点阵二值图；在所述点阵二值图中，识别并标注出点阵中点轮廓。
4.如权利要求1所述的一种屏幕点阵水印识别方法，其特征在于，所述屏幕水印图像的获取场景若为屏幕截图，则所述预处理包括锐化、腐蚀、二值化和直方图均衡化。
5.如权利要求1所述的一种屏幕点阵水印识别方法，其特征在于，所述屏幕水印图像的获取场景若为拍屏，且摩尔纹被判定为轻度摩尔纹，则所述预处理包括均值滤波。
6.如权利要求1所述的一种屏幕点阵水印识别方法，其特征在于，所述屏幕水印图像的获取场景若为拍屏，且摩尔纹被判定为重度摩尔纹，则所述预处理包括双边滤波和均值滤波。
7.如权利要求1所述的一种屏幕点阵
8.一种屏幕点阵水印识别系统，其特征在于，包括：
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的一种屏幕点阵水印识别方法中的步骤。
10.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-7中任一项所述的一种屏幕点阵水印识别方法中的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种屏幕点阵水印识别方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种屏幕点阵水印识别方法，其特征在于，所述矩形区域的特征包括：点阵数量、行数、列数、点宽度、点高度和点间距。
3.如权利要求1所述的一种屏幕点阵水印识别方法，其特征在于，所述点阵提取的具体步骤包括：对所述预处理后的屏幕水印图像依次进行灰度图提取、降噪和直方图均衡化后，通过边缘检测算法，得到点阵二值图；在所述点阵二值图中，识别并标注出点阵中点轮廓。
4.如权利要求1所述的一种屏幕点阵水印识别方法，其特征在于，所述屏幕水印图像的获取场景若为屏幕截图，则所述预处理包括锐化、腐蚀、二值化和直方图均衡化。
5.如权利要求1所述的一种屏幕点阵水印识别方法，其特征在于，所述屏幕水印图像的获取场景若为拍屏，且摩尔纹被判定为轻度摩尔纹，则所述预处理包括均...
【专利技术属性】
技术研发人员：高伟，朱庆夫，谭少卿，
申请(专利权)人：南京中孚信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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