文章摘要:针对现有基于深度学习框架的水印算法无法有效保护高维医学图像版权问题，提出一种基于多尺度知识学习的医学图像水印算法，用于弥散加权图像的版权保护。首先，提出一个基于多尺度知识学习的水印嵌入网络嵌入水印。通过微调的预训练网络提取弥散加权图像的语义，纹理，边缘以及频域信息作为多尺度的知识特征；然后，结合多尺度的知识特征来重构弥散加权图像，并在该过程中冗余地嵌入水印，获得视觉上与原始图像高度相似的含水印的弥散加权图像。最后，提出一个基于金字塔特征学习的水印提取网络，对含有水印的弥散加权图像的不同尺度的上下文中学习水印信号的分布相关性，以提高算法的鲁棒性。实验表明，所述算法重构出的含水印图的平均PSNR达到57.82dB。由于弥散加权图像在转换为弥散张量图像时需满足一定的弥散性特征，所述算法仅8个像素点的主轴方向偏转角大于5°，且这8个像素点均不在图像的感兴趣区域。此外，各项异性分数以及平均弥散率接近为0，完全满足临床诊断的要求。面对裁剪强度小于0.7，旋转角度小于15°等常见的噪声攻击，该算法的水印正确率达到95%以上，能有效保护弥散加权图像的版权信息。

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