[发明专利]一种基于生成对抗网络的彩色图像隐写失真函数设计方法

权利要求书

1.一种基于生成对抗网络的彩色图像隐写失真函数设计方法，其特征在于，所述方法包括：

生成器，模拟嵌入模块，彩色隐写分析器，损失函数；将彩色载体图像通过生成器得到正向修改概率矩阵和负向修改概率矩阵；正负向修改概率矩阵经过模拟嵌入模块得到修改矩阵；彩色载体图像与修改矩阵相加得到彩色载密图像，载体图像与载密图像一起输入彩色隐写分析器检测其是否携带秘密信息；在设计的损失函数的约束控制下，生成器和彩色隐写分析器交替训练；网络训练完成后，再通过失真值和修改概率相互转化公式将修改概率转换为失真值；

所述生成器采用双UNet结构；第一个UNet子网络输入载体图片，生成正负修改概率和矩阵；第二个UNet子网络根据输入的载体图片和第一个UNet子网络的输出，生成正向修改概率占比矩阵；负向修改概率占比矩阵通过1与正向修改概率占比矩阵相减得到；最后与正负修改概率和矩阵相乘分别得到正向修改概率矩阵和负向修改概率矩阵；

所述彩色隐写分析器针对彩色图像的载体特征，在经典的灰度图像隐写分析器的基础上进行了改进；改进分为以下两点，一是将输入的彩色图像分成三个灰度图像，分别与30个固定的SRM滤波核进行卷积，卷积后得到3个通道数为30的特征图，合成一个通道数为90的特征图；二是在彩色图像隐写分析网络中设计了一种改进的池化层结构，该结构包括并行连接的5*5的池化层和5*5的卷积核，以及相加汇合操作。

2.根据权利要求1所述的基于生成对抗网络的彩色图像隐写失真函数设计方法，其特征在于，所述模拟嵌入模块具体包括：

利用嵌入函数模拟真实Syndrome-Trellis Code编码嵌入，并在模拟嵌入时，构造截断线性函数替换常用的阶梯函数来完成梯度的反向传播，截断线性函数为

其中f(x)函数表示将ax限制在[-1,1]范围，a是超参数，需要在实验中进行尝试，m_i,j,k表示彩色图像点(i,j)上第k个通道对应的修改值，n_i,j,k为随机数，是正向修改的概率，是负向修改的概率。

3.根据权利要求1所述的基于生成对抗网络的彩色图像隐写失真函数设计方法，其特征在于，所述损失函数具体包括：

彩色隐写分析损失和生成损失；彩色隐写分析损失采用二分类问题中常用的二元交叉熵，其损失函数为其中y₁和y₂是判别器D经过Softmax激活函数后的输出，y₁'和y'₂对应真实的标签值；生成器G的损失函数包括两个部分，第一个部分用于与判别器进行对抗，将其设为判别器损失函数的相反数，第二部分用于控制嵌密容量，通过计算彩色图像三个通道的隐写容量总和与期望值之间差值的平方来控制，其损失函数为其中capacity是彩色图像的嵌密容量，H表示彩色图像的高，W表示彩色图像的宽，q表示设置的嵌密率；将两部分损失函数加权求和，其中α和β是超参数，需要在实验中进行尝试。