【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种基于可逆生成对抗网络的鲁棒图像处理方法，属于图像隐写。
技术介绍
1、图像隐藏的主要任务是在载体图像中嵌入秘密图像以生成隐写图像，该隐写图像仅允许指定的接收者恢复秘密图像，同时使其对于其他人是不可见的。出于安全原因，通常要求载体图像和隐写图像之间没有显著差异。图像隐藏有着广泛的应用，其中秘密通信和隐私保护是最重要的。
2、图像隐藏技术可以嵌入数字水印，用于识别图像的原始所有者或授权使用，这对于保护知识产权和防止盗版具有重要意义；在医学图像中，隐藏技术可以用于嵌入患者的个人信息、研究数据或其他重要信息，同时保持图像的完整性；图像隐藏也可以用于增强身份认证系统的安全性，通过将隐藏的信息嵌入到生物特征图像中，可以提高生物特征识别系统的防伪能力。与图像加密不同，图像隐藏在隐藏过程中充分利用了秘密图像和载体图像的信息，以不可见的形式将秘密图像嵌入可见的载体图像中，这使得图像隐藏更适合于秘密通信。
3、最近提出的可逆图像隐藏网络hinet在恢复准确性、隐藏安全性和不可见性方面实现了最先进的性能。hinet的...
【技术保护点】
1.一种基于可逆生成对抗网络的鲁棒图像处理方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于可逆生成对抗网络的鲁棒图像处理方法，其特征在于：还包括：将隐写图像和辅助变量z输入到训练完成的解码网络R中，提取出恢复后秘密图像。
3.根据权利要求1或2所述的一种基于可逆生成对抗网络的鲁棒图像处理方法，其特征在于：所述使用批训练方式对初始化的编码网络E、判别网络D、解码网络R在噪声层N下进行训练，得到训练完成的编码网络E、判别网络D和解码网络R，具体包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于可逆生成对抗网络的鲁棒图像处理方法，...
【技术特征摘要】
1.一种基于可逆生成对抗网络的鲁棒图像处理方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于可逆生成对抗网络的鲁棒图像处理方法，其特征在于：还包括：将隐写图像和辅助变量z输入到训练完成的解码网络r中，提取出恢复后秘密图像。
3.根据权利要求1或2所述的一种基于可逆生成对抗网络的鲁棒图像处理方法，其特征在于：所述使用批训练方式对初始化的编码网络e、判别网络d、解码网络r在噪声层n下进行训练，得到训练完成的编码网络e、判别网络d和解码网络r，具体包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于可逆生成对抗网络的鲁棒图像处理方法，其特征在于：输入n个载体图像的特征图以及n个秘密图像的特征图到编码网络e中，生成n幅隐写图像的特征图，具体包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于可逆生成对抗网络的鲁棒图像处理方法，其特征在于：所述编码网络e包括m...
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