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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于空间深度学习的图像加密与解密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：CN119743557B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202411808127.6，技术领域涉及：H04N1/44；该发明授权一种基于空间深度学习的图像加密与解密方法是由钱浩亮;夏文迪;陈红胜设计研发完成，并于2024-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于空间深度学习的图像加密与解密方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于空间深度学习的图像加密与解密方法，包括将获取的待加密的图像作为明文图像，将生成的强度调制矩阵作为密钥；构建衍射神经网络，所述衍射神经网络包括DMD、SLM和CCD相机，将密钥加载在DMD上，通过衍射神经网络得到重建图像；基于正确密钥对应的重建图像和明文图像的差值，以及错误密钥对应的重建图像和将明文图像黑白颠倒的图像的差值构建损失函数，基于损失函数采用梯度下降算法利用SLM调制光场相位以得到优化的相位调制矩阵，将优化后的相位调制矩阵作为密文，从而完成图像加密；在解密过程中，将输入光依次通过加载密钥的DMD、调制后的SLM和CCD相机得到最终的重建图像，从而完成图像解密。该方法能够较为容易的更换明文和密钥，且能够具有高加密容量和高密钥敏感性。

本发明授权一种基于空间深度学习的图像加密与解密方法在权利要求书中公布了：1.一种基于空间深度学习的图像加密与解密方法，其特征在于，包括： 将获取的待加密的图像作为明文图像，将生成的强度调制矩阵作为密钥； 构建衍射神经网络，所述衍射神经网络包括DMD、SLM和CCD相机，将密钥加载在DMD上，通过衍射神经网络得到重建图像； 基于正确密钥对应的明文图像和重建图像的差值，以及错误密钥对应的将明文图像黑白颠倒的图像和重建图像的差值构建损失函数，基于损失函数采用梯度下降算法利用SLM调制光场相位以得到优化的相位调制矩阵，将优化后的相位调制矩阵作为密文，从而完成图像加密； 在解密过程中，将输入光依次通过加载密钥的DMD、调制后的SLM和CCD相机得到最终的重建图像，从而完成图像解密； 所述密钥由多个大小相同，且灰度随机分布的色块组成，所述色块的平均灰度值与明文图像的平均灰度值相同，基于每个色块的灰度值生成对应的强度调制矩阵； 在加密和解密过程中，密钥不做调整。

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