面向鲁棒裁剪定位与恢复的图像保护
图像与视频处理
2023-03-16 v5 计算机视觉与模式识别
摘要
现有的图像裁剪检测方案忽略了恢复被裁剪内容可揭示所施加裁剪攻击的意图。本文提出 CLR-Net，一种解决图像裁剪定位与恢复联合挑战的新型图像保护方案。我们首先通过引入不可感知的扰动来保护原始图像。随后，模拟典型的图像后处理攻击以侵蚀受保护图像。在接收方一侧，我们预测裁剪掩码并恢复原始图像。此外，我们提出了一种新颖的细粒度生成式 JPEG 模拟器（FG-JPEG）以及特征对齐网络以提升现实世界鲁棒性。综合实验证明，恢复图像的质量与裁剪定位的精度均令人满意。
引用
@article{arxiv.2206.02405,
title = {Image Protection for Robust Cropping Localization and Recovery},
author = {Qichao Ying and Hang Zhou and Xiaoxiao Hu and Zhenxing Qian and Sheng Li and Xinpeng Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.02405},
year = {2023}
}
备注
Accepted by IEEE ICME 2023