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龙图腾网获悉中科南京人工智能创新研究院申请的专利一种隐私增强图像压缩方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121193942B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511698504.X，技术领域涉及：H04N19/42；该发明授权一种隐私增强图像压缩方法是由李成华;许淑琪;胡庆浩;张一帆;王培松设计研发完成，并于2025-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种隐私增强图像压缩方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种隐私增强图像压缩方法，包括：基于频域特征与敏感掩码，构建语义‑频率图谱，定位语义单元集合；据此对频域特征执行谱域结构调整，并结合熵模型执行熵对齐生成，得到调整后的频域特征、参数化语义差与对偶补偿；对调整后的频域特征施加可逆对偶分解，获得公共潜在特征与对偶潜在特征；利用熵模型，将公共潜在特征熵编为主比特流，并将对偶潜在特征、参数化语义差与对偶补偿联合熵编为安全比特流；结合访问密钥生成包含访问控制信息的受保护头，并将主比特流、安全比特流与受保护头封装为容器码流。本发明能在公共端有效屏蔽机器语义识别，同时支持授权端以低码率代价精确恢复语义，并实现同一码流的多级访问控制。

本发明授权一种隐私增强图像压缩方法在权利要求书中公布了：1.一种隐私增强图像压缩方法，其特征在于，包括： 获取并基于频域特征与敏感掩码，构建语义-频率图谱，定位机器可识别语义所依赖的语义单元集合； 依据语义单元集合，对频域特征执行谱域结构调整，并结合预配置的熵模型执行熵对齐生成，得到调整后的频域特征、参数化语义差与对偶补偿； 对调整后的频域特征施加可逆对偶分解，获得公共潜在特征与对偶潜在特征； 利用预配置的熵模型，将公共潜在特征熵编为主比特流，并将对偶潜在特征、参数化语义差与对偶补偿联合熵编为安全比特流； 结合预设的访问密钥生成包含访问控制信息的受保护头，并将主比特流、安全比特流与受保护头封装为容器码流； 执行谱域结构调整，包括： 执行单元抑制，所述单元抑制对预设的目标子带的幅度谱与相位谱施加能量整形与相位去对齐，以解耦机器可识别线索； 执行单元替换，所述单元替换从频谱样本库检索频谱兼容的替换单元，并执行能量谱匹配与相位矫正； 或者，执行索引重排，所述索引重排对指定子带或块索引执行置换或分组重排，以破坏局部自相似结构； 执行谱域结构调整，还包括： 在执行单元抑制、单元替换或索引重排之后，基于语义单元集合，对块边界与相位施加连续性修复； 所述连续性修复包括：执行跨块相位对齐以满足谱域一致性约束，并采用谱域窗口融合与边缘谱衰减以抑制块效应与棋盘格伪影； 得到参数化语义差与对偶补偿，包括： 在谱域结构调整后的区域，执行自然化生成与统计重塑，得到参数化语义差与对偶补偿； 所述自然化生成与统计重塑旨在优化联合目标，该联合目标由熵模型估算的补偿码率期望主导，并联合约束生成内容的自然性、上下文一致性与区域感知质量； 获得公共潜在特征与对偶潜在特征，包括： 基于调整后的频域特征，采用可逆耦合变换，将公共可视信息聚合至公共潜在特征，并将授权恢复所需的补偿坐标聚合至对偶潜在特征。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中科南京人工智能创新研究院，其通讯地址为：211135 江苏省南京市江宁区创研路266号麒麟人工智能产业园3号楼3楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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