1.一种分阶段的自适应盲水印嵌入方法，其特征在于，包括以下步骤；

S1，建立模型框架；框架包括：

编码器，接收长度为L的带嵌入的秘密信息M和载体图像Ic以及适应器得到的强度因子S，输出嵌入带有水印的图像Ien；

适应器，通过接收载体图像Ic和重塑后的消息M'，输出强度因子S；

噪声层，接收编码器输出的编码图像Ien，对其进行攻击模拟，输出带有噪声的编码图像Ino；

解码器，接收由噪声层产生的噪声图像Ino并对其进行解码，输出得到水印中包含的秘密信息Mout；

辨别器，接收编码器输出的编码图像Ien，评估该图像是否为编码图像；

S2，无适应器阶段训练；将自适应因子统一设置为1，将编码后的图像经过噪音层攻击模拟后送入解码器进行解码，同时辨别器也将参与训练。

S3，自适应因子整体微调阶段；首先冻结无适应器阶段训练得到的编码器的参数，将适应器加入训练，并且对解码器进行调整，发掘出编码图像最合适的强度因子。

2.根据权利要求1所述的一种分阶段的自适应盲水印嵌入方法，其特征在于，所述编码器中秘密信息处理步骤为：

1×h×w

1)对秘密信息M进行预处理，将M进行冗余复制后重塑为M'∈0,1 ；

2)经过一层3×3的卷积层进行初步的特征提取后进行n次步长为2的2×2上采样操作，使得其大小等同于载体图像Ic；

3)再将扩散后的特征图经过n个不改变特征图形状的SEblock得到消息特征

3.根据权利要求2所述的一种分阶段的自适应盲水印嵌入方法，其特征在于，步骤1)的消息重塑公式为：n n

L＝h×w＝(H/2)×(W/2)      (2)其中，L为消息长度(整数)，h,w为重塑后的长和宽，H,W为载体图像的长和宽。

4.根据权利要求2所述的一种分阶段的自适应盲水印嵌入方法，其特征在于，所述编码器中图像处理的步骤为：

1)载体图像Ic经过一层卷积层和四个SE block进行特征提取，将得到的图像特征与Im进行拼接，再将拼接后通过一个3×3的空洞卷积进一步进行特征提取得到特征；

2)Ic结合S和Im通过一个3×3的空洞卷积进行编码，其中S是强度因子，用于控制嵌入水印的强度；编码后的图像为Ien＝Ic+S*Im；

3)使用Ien与Ic之间的均方差来作为损失函数 来更新编码器模型的参数θen的值；

所述损失函数 的求解公式为：

其中M×N为图像大小。

5.根据权利要求4所述的一种分阶段的自适应盲水印嵌入方法，其特征在于，根据PSNR和SSIM值来评判水印的不可感知性；PSNR和SSIM的公式如式4和式5‑8所示:其中MAX为图像最大像素值，MSE为均方差；

α β γ

SSIM＝[a(x,y) ×b(x,y) ×c(x,y) ]    (5)2

其中x,y为样本，α,β,γ为常数，μ为均值，σ为方差，σxy为协方差，k为常数，式6,7,8分别为图像的亮度,对比度和结构，它们共同组成SSIM值；

6.根据权利要求5所述的一种分阶段的自适应盲水印嵌入方法，其特征在于，所述适应器输出最佳强度因子的步骤为：

1×h×w

1)秘密信息M进行预处理，将M进行冗余复制后重塑为M'∈0,1 ；

2)经过一层卷积层，多次上采样和三个不改变特征大小SE block进行特征提取得到特征 载体图像经过一层卷积层和一个SE block得到特征将Iam和Iacf拼接后放入由一层卷积层和三个SE block中进行特征提取；

3)使用由一个平均池化层进行下采样得到最佳强度因子并送入编码器中；

4)使用由PSNR，SSIM和BER组成的多项式来作为损失函数 来更新适应器模型训练中需要训练的参数θad的值；

所述 的求解公式为：

其中λPSNR,λSSIM,λBER,p1为权重因子。

7.根据权利要求6所述的一种分阶段的自适应盲水印嵌入方法，其特征在于，所述解码器输出秘密信息Mout的步骤为：

1)由Ino通过一层3×3的卷积层的特征提取和n个SE block的下采样；

2)再用一个3×3的卷积层将特征图变为单通道，重塑后即可得到解码出的秘密信息Mout；

3)使用M与Mout之间的均方差来作为损失函数 来更新解码器模型训练中需要训练的参数θde的值：其中，M×N表示图像大小。

8.根据权利要求7所述的一种分阶段的自适应盲水印嵌入方法，其特征在于，所述辨别器由3层3×3的卷积层和一层用于分类的池化层组成，辨别器利用损失函数 通过更新辨别器模型训练中需要训练的参数θdi来提高二分类结果的正确率:同时，利用损失函数 通过更新θen来提高Ien的图像质量:

9.根据权利要求8所述的一种分阶段的自适应盲水印嵌入方法，其特征在于，在所述S2中，将 来作为总的损失函数来达到所制定的训练目标：其中，λen,λde,λdi为权重因子， 等于

10.根据权利要求9所述的一种分阶段的自适应盲水印嵌入方法，其特征在于，在所述S3中，使用公式(14)作为损失函数来找到最佳强度因子：其中λde,λdi,λPSNR,λSSIM,λBER为权重因子。