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龍圖騰網獲悉無錫學院申請的專利一種圖像隱寫方法、裝置、電子設備及存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120450937B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510921583.X，技術領域涉及：G06T1/00；該發明授權一種圖像隱寫方法、裝置、電子設備及存儲介質是由曹燚;杜尤偉;袁程勝;魏淑文;王泉;趙鳴;闞希;吳昊設計研發完成，并于2025-07-04向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種圖像隱寫方法、裝置、電子設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本發明公開了一種圖像隱寫方法、裝置、電子設備及存儲介質，設計了Res?SS2D模塊，通過四向全局空間建模，在保證線性復雜度的同時提升含密圖像質量；提出高頻特征強化策略，通過提取載體圖像邊緣并融合至編碼器，引導秘密信息優先嵌入高頻區域，降低被隱寫分析檢測的可能性；設計多目標損失函數，結合PSNR與MS?SSIM優化生成質量，并通過低頻分量的L1范數損失約束載體與含密圖像的低頻一致性，確保秘密信息優先隱藏于高頻分量。本發明為圖像隱寫技術提供了高效、安全的解決方案。

本發明授權一種圖像隱寫方法、裝置、電子設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種圖像隱寫方法，其特征在于，所述圖像隱寫方法包括以下步驟： 獲取數據集，包括載體圖像和秘密圖像； 構建隱寫框架，將載體圖像、秘密圖像以及通過邊緣提取器生成的載體邊緣圖像輸入到編碼器中，編碼器結合載體邊緣圖像的特征，將秘密圖像隱藏進載體圖像中，輸出含密圖像； 構建Res-SS2D模塊，通過四向特征遍歷與重組機制，將傳統狀態空間模型擴展至二維圖像域，實現對輸入圖像的四向全局空間建模； 利用邊緣提取方法生成載體邊緣圖，調整其分辨率并經過卷積層提取特征后，逐級與下采樣各層進行融合，迫使網絡優先關注高頻敏感區域； 構建編碼器網絡，其基于7層U-Net架構改進，通過多尺度特征融合機制實現隱寫特征的高效建模，并在下采樣階段嵌入Res-SS2D模塊，增強全局上下文感知； 構建解碼器網絡，基于輸入的含密圖像來恢復原始的秘密圖像； 設計多目標損失函數，優化生成質量，同時通過引入低頻分量的L1范數損失，約束載體圖像與含密圖像的低頻區域一致性； 訓練模型，通過反向傳播算法優化網絡參數，直至模型收斂； 將載體圖像和秘密圖像輸入訓練好的模型，通過編碼器生成含密圖像；將含密圖像輸入解碼器，恢復出原始的秘密圖像； 其中，構建Res-SS2D模塊包括： 對輸入特征圖分別沿四個不同的方向進行并行遍歷，生成四組具有不同空間關聯性的特征序列，為后續狀態空間計算提供多視角的特征輸入； 采用四個獨立的S6模塊分別處理各方向序列，每個S6模塊通過動態權重選擇機制，自適應融合當前掃描路徑下的局部特征與跨步長全局依賴； 將四組輸出序列按逆掃描路徑重新映射至二維空間，最終恢復與輸入同尺寸的特征圖； 其中，所述Res-SS2D模塊集成了深度可分離卷積，對輸入特征圖進行逐通道的卷積，用若干個1×1的卷積核進行通道間的特征提取；Res-SS2D模塊還引入了殘差連接，以避免梯度消失問題，增強全局特征融合。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人無錫學院，其通訊地址為：214000 江蘇省無錫市錫山區錫山大道333號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。