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龙图腾网获悉贵州师范大学申请的专利一种基于生成对抗网络的抗裁剪图像隐写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：CN118537198B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202410662570.0，技术领域涉及：G06T1/00；该发明授权一种基于生成对抗网络的抗裁剪图像隐写方法是由徐洋;徐石穿;张思聪;代新敏;谢晓尧设计研发完成，并于2024-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于生成对抗网络的抗裁剪图像隐写方法在说明书摘要公布了：本发明涉及网络空间安全中的内容安全领域，公开了一种基于生成对抗网络的抗裁剪图像隐写方法，其隐写模型使用GAN网络和DenseNet连接构建一个编码‑解码网络，并将多种噪声加入到模型训练过程中以提升模型鲁棒性。本发明基于GAN网络和DenseNet连接构建一个编码‑解码网络，通过向模型中添加噪声训练，模拟现实传输过程中所遇到的噪声攻击，以提高载密图像的鲁棒性，提升解码器的解码准确率；在载密图像遭受裁剪时，解码器依旧有较高的可能恢复出完整的隐藏信息；同时还能保持较大的隐写容量，是传统方法0.2bpp‑0.4bpp容量的3‑6倍，而且图像质量高，对于通用的隐写分析工具也有很好的隐蔽性。

本发明授权一种基于生成对抗网络的抗裁剪图像隐写方法在权利要求书中公布了：1.一种基于生成对抗网络的抗裁剪图像隐写方法，其特征在于：其隐写模型使用GAN网络和DenseNet连接构建一个编码-解码网络，并将多种噪声加入到模型训练过程中以提升模型鲁棒性，设置Epoch为10，包括以下步骤： 步骤1、使用COCO数据集作为训练图像，将图像尺寸裁剪为360×360像素，设置训练载荷payload=2bpp，表示编码器，为载体图像，为要隐藏在中的随机信息，是有效负载bpp，图像分辨率为，表示两个张量沿着轴的连接；用卷积块处理载体图像获得公式1给出的张量，再将需要隐藏在图像中的信息连接到张量，然后用公式2处理得到张量，再用公式3得到张量、、，最后生成载密图像之前再添加载体图像的特征提升载密图像的质量，然后输出载密图像，见公式4；为提高载密图像的图像质量，载体图像与载密图像之间的相似度使用均方误差来分析，图像重构损失由公式5表示，载体图像与载密图像两者具有相同的分辨率； ； ； ； ； ； 步骤2、为了对编码器的性能提供反馈并生成更加真实的图像，引入一个评价网络；表示自适应平均空间池化操作，评价器通过比对载体图像与载密图像做出评分反馈给编码器，使得编码器生成的载密图像更具有真实性，具体过程见公式6： ； 步骤3、由编码器生成的载密图像会在这被添加随机噪声，去掉一部分图像特征后再送入解码器中去训练，以提高解码器在复杂情况下的解码精度，具体过程见公式7，为添加的噪声，为噪声层，添加了噪声的载密图像会被送往解码器进行训练； ； 步骤4、使用添加噪声的载密图像训练解码器并得到恢复数据，过程见公式8，然后再使用交叉熵损失函数降低恢复数据与隐藏数据的损失提高解码精度，见公式9，从而使得训练好的模型可以在遭受图像裁剪时更好的恢复数据，提升解码准确率； ； 。

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