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龙图腾网获悉无锡学院申请的专利一种图像隐写方法、装置、电子设备及存储介质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：CN120450937B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510921583.X，技术领域涉及：G06T1/00；该发明授权一种图像隐写方法、装置、电子设备及存储介质是由曹燚;杜尤伟;袁程胜;魏淑文;王泉;赵鸣;阚希;吴昊设计研发完成，并于2025-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图像隐写方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种图像隐写方法、装置、电子设备及存储介质，设计了Res‑SS2D模块，通过四向全局空间建模，在保证线性复杂度的同时提升含密图像质量；提出高频特征强化策略，通过提取载体图像边缘并融合至编码器，引导秘密信息优先嵌入高频区域，降低被隐写分析检测的可能性；设计多目标损失函数，结合PSNR与MS‑SSIM优化生成质量，并通过低频分量的L1范数损失约束载体与含密图像的低频一致性，确保秘密信息优先隐藏于高频分量。本发明为图像隐写技术提供了高效、安全的解决方案。

本发明授权一种图像隐写方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像隐写方法，其特征在于，所述图像隐写方法包括以下步骤： 获取数据集，包括载体图像和秘密图像； 构建隐写框架，将载体图像、秘密图像以及通过边缘提取器生成的载体边缘图像输入到编码器中，编码器结合载体边缘图像的特征，将秘密图像隐藏进载体图像中，输出含密图像； 构建Res-SS2D模块，通过四向特征遍历与重组机制，将传统状态空间模型扩展至二维图像域，实现对输入图像的四向全局空间建模； 利用边缘提取方法生成载体边缘图，调整其分辨率并经过卷积层提取特征后，逐级与下采样各层进行融合，迫使网络优先关注高频敏感区域； 构建编码器网络，其基于7层U-Net架构改进，通过多尺度特征融合机制实现隐写特征的高效建模，并在下采样阶段嵌入Res-SS2D模块，增强全局上下文感知； 构建解码器网络，基于输入的含密图像来恢复原始的秘密图像； 设计多目标损失函数，优化生成质量，同时通过引入低频分量的L1范数损失，约束载体图像与含密图像的低频区域一致性； 训练模型，通过反向传播算法优化网络参数，直至模型收敛； 将载体图像和秘密图像输入训练好的模型，通过编码器生成含密图像；将含密图像输入解码器，恢复出原始的秘密图像； 其中，构建Res-SS2D模块包括： 对输入特征图分别沿四个不同的方向进行并行遍历，生成四组具有不同空间关联性的特征序列，为后续状态空间计算提供多视角的特征输入； 采用四个独立的S6模块分别处理各方向序列，每个S6模块通过动态权重选择机制，自适应融合当前扫描路径下的局部特征与跨步长全局依赖； 将四组输出序列按逆扫描路径重新映射至二维空间，最终恢复与输入同尺寸的特征图； 其中，所述Res-SS2D模块集成了深度可分离卷积，对输入特征图进行逐通道的卷积，用若干个1×1的卷积核进行通道间的特征提取；Res-SS2D模块还引入了残差连接，以避免梯度消失问题，增强全局特征融合。

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