杭州电子科技大学王浩获国家专利权
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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于可逆神经网络的图像隐写分析方法及电子设备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：CN121120355B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202511655424.6，技术领域涉及：G06T1/00；该发明授权一种基于可逆神经网络的图像隐写分析方法及电子设备是由王浩;邓艳军;赵治栋;乔通设计研发完成，并于2025-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于可逆神经网络的图像隐写分析方法及电子设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于可逆神经网络的图像隐写分析方法及电子设备。该方法包括：将载体图像和秘密图像输入多层可逆神经网络，多层可逆神经网络输出的初始隐写图像采用残差增广策略进行处理，得到最终隐写图像；将最终隐写图像、载体图像分别配合随机高斯噪声输入多层可逆神经网络进行反向恢复，输出恢复的秘密图像、载体图像；计算总体损失函数，更新多层可逆神经网络参数；重复上述步骤，直到多层可逆神经网络收敛；将待分析图像、随机高斯噪声输入多层可逆神经网络，多层可逆神经网络输出恢复图像，根据恢复图像判断待分析图像是否为隐写图像。本发明既能判断待分析图像是否为隐写图像，又能恢复隐写图像中的隐藏信息，还提高了泛化能力。
本发明授权一种基于可逆神经网络的图像隐写分析方法及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种基于可逆神经网络的图像隐写分析方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：将载体图像和秘密图像输入多层可逆神经网络，多层可逆神经网络将秘密图像嵌入载体图像，输出初始隐写图像； S2：采用残差增广策略对初始隐写图像进行处理，得到最终隐写图像； 所述最终隐写图像的计算公式如下： ， 其中，为从均匀分布[0,1]中随机采样的系数，表示哈达玛积； S3：将最终隐写图像、载体图像分别配合随机高斯噪声输入多层可逆神经网络进行反向恢复，多层可逆神经网络分别输出恢复的秘密图像、载体图像； S4：计算总体损失函数，更新多层可逆神经网络参数； S5：重复执行步骤S1至S4，直到多层可逆神经网络收敛，训练完成； S6：将待分析图像、随机高斯噪声输入训练完成的多层可逆神经网络，多层可逆神经网络输出恢复图像，根据恢复图像判断待分析图像是否为隐写图像。
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