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龙图腾网获悉黑龙江大学申请的专利基于散斑的人脸图像隐写术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：CN121120349B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202511074669.X，技术领域涉及：G06T1/00；该发明授权基于散斑的人脸图像隐写术方法是由贾子煊;郭媛;翟平设计研发完成，并于2025-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于散斑的人脸图像隐写术方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于散斑的人脸图像隐写术方法，该方法包括图像加密和解密两个步骤；一、将明文人脸图像的透射光通过散射介质生成散斑图像，使用随机相位模板对散斑图像进行调制，通过菲涅尔变换对调制后的图像进行衍射，生成密文；二、构建GAN网络，以密文为输入、明文为标签，使用数据集训练GAN网络，将步骤一得到的密文输入训练好的GAN网络，输出解密后的人脸图像。本发明的单图像加解密方案采用GAN网络，将RD作为生成器基本模块，结合跳跃连接形成U形结构，避免使用BN，并在损失函数中加入特征损失，提升了解密图像的还原质量与细节保留效果。

本发明授权基于散斑的人脸图像隐写术方法在权利要求书中公布了：1.基于散斑的人脸图像隐写术方法，其特征在于：该方法包括图像加密和解密两个步骤； 步骤一、图像加密：将明文人脸图像的透射光通过散射介质生成散斑图像，使用随机相位模板对散斑图像进行调制，通过菲涅尔变换对调制后的图像进行衍射，生成密文； 步骤二、图像解密：构建GAN网络，以密文为输入、明文为标签，使用数据集训练GAN网络，将步骤一得到的密文输入训练好的GAN网络，输出解密后的人脸图像； 其中，步骤二GAN网络的生成器以基本模块RD结合U形网络结构构建；GAN网络生成器中不使用批量归一化，引入了残差模块和稠密模块； 其中，所述步骤二GAN网络的生成器中全部激活函数为LeakyRelu，损失函数为： ，其中，，，均为超参，为生成图像与正常图像的范数损失，、分别为判别器判别生成图像的真假，因此为判别器判别结果与0的范数损失，为VGG19预训练权重提取的特征之间的范数损失； 所述基本模块RD的子模块由三层卷积构成，卷积的参数如下： Conv1:kernel_size=3,stride=1,padding=1,input_channel=inputc,out_channel=inputc Conv2:kernel_size=3,stride=1,padding=1,input_channel=inputc*2,out_channel=inputc Conv3:kernel_size=3,stride=1,padding=1,input_channel=inputc*3,out_channel=inputc； 所述U形网络结构使用跳跃连接将编码器某些层和解码器某些层相连。

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