发明专利已授权

基于GAN网络结构自动学习失真的图像隐写方法和系统

📄 申请号：CN202110053000.8 📄 发布日：2026/08/10

著录项目信息

申请日

2021-01-15

公开号

CN112767226A

公开日

2021-05-07

申请人

南京信息工程大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T1_00

IPC 分类号

G06T1_00 , G06T9_00 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

信息安全, 隐蔽通信, 数字水印, 数据隐藏

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摘要

本发明公开了一种基于GAN网络结构自动学习失真的图像隐写方法和系统，其将增强载体图像输入预设的改进U‑Net网络，依次生成初始像素改变概率图和初始含密图像，将初始含密图像输入判别网络，得到判别结果，根据判别结果计算判别网络的损失，根据判别结果和当前的隐写容量计算生成网络的总损失函数，以最小化损失函数为目标优化生成式对抗网络，当损失下降并保持稳定时认为训练结束，在训练结束后从生成式对抗网络中提取生成网络，将待传输的原始图像输入生成网络，得到像素改变概率，计算像素改变概率对应的嵌入失真，依据嵌入失真采用伴随式矩阵编码技术对秘密信息与待传输的原始图像进行编码，得到与原始图像对应的隐写图像。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20230912

✅ 授权

20210525

?? 实质审查的生效：

20210507

📄 公开

一种实现自适应对比度增强的医疗图像可逆信息隐藏方法

当前第 / 件

局部生成人脸定位方法、装置、计算机设备和存储介质

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