一种基于强化学习的图像隐写方法

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一种基于强化学习的图像隐写方法
申请号:CN202410805849
申请日期:2024-06-21
公开号:CN118628329B
公开日期:2025-08-29
类型:发明专利
摘要
本发明提供一种利用强化学习算法和GAN模型提高图片隐写效率和图片隐写安全性的方法,包括以下步骤:利用GAN模型进行图片隐写预训练。利用Div2K数据集作为原始封面图片和选取随机信息集,使模型得到与原图相似的隐写图片;利用强化学习算法对隐写参数进行优化。初始的参数随机确认,再根据预训练效果选取最优参数进行替换;GAN模型训练和图片隐写效果评估。结合预训练模型和最优参数进行图片隐写实现,并基于隐写性能和隐写安全来评估性能。本发明通过对包括嵌入信息和原始图片特征在内的任务情况的分析,选择适合的隐写方式,有效的提高了隐写任务的效率。
技术关键词
图片 图像隐写方法 强化学习算法 封面 深度Q网络 峰值信噪比 GAN模型 参数 预训练模型 代表 缓冲池 模式 样本 像素点 序列 定义 信号 数据
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