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龙图腾网获悉湖南工商大学申请的专利基于UT-GAN模型的JPEG图像对抗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：CN119922272B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202510377816.4，技术领域涉及：H04N1/32；该发明授权基于UT-GAN模型的JPEG图像对抗隐写方法是由谭利娜;李毅;费德馨;陈鹏;谢湘豫;杨济帆设计研发完成，并于2025-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于UT-GAN模型的JPEG图像对抗隐写方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于UT‑GAN模型的JPEG图像对抗隐写方法，包括如下步骤：S1：通过UT‑GAN网络预处理载体图像C，生成对抗隐写图像S；S2：建立梯度计算器以及线性映射器，对S1中生成的对抗隐写图像S和载体图像C重新进行梯度调整，进一步生成对抗梯度矩阵G；S3：将对抗梯度矩阵G进行动态调整，得到成本代价矩阵P；S4：在成本代价矩阵P中获得K个对抗隐写图像L；S5：在K个对抗隐写图像L选择最优的对抗隐写图像Z本发明的有益效果为：避免对数据集的依赖，提高隐写性能。

本发明授权基于UT-GAN模型的JPEG图像对抗隐写方法在权利要求书中公布了：1.基于UT-GAN模型的JPEG图像对抗隐写方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：通过UT-GAN网络预处理载体图像C，生成对抗隐写图像S； S2：建立梯度计算器以及线性映射器，对S1中生成的对抗隐写图像S和载体图像C重新进行梯度调整，进一步生成对抗梯度矩阵G； S3：将对抗梯度矩阵G进行动态调整，得到成本代价矩阵P； S4：在成本代价矩阵P中获得K个对抗隐写图像L； S5：在K个对抗隐写图像L选择最优的对抗隐写图像Z； 所述S2中，建立梯度计算器，具体包括如下步骤： S2-1：通过离散余弦逆变换IDCT，恢复对抗隐写图像S和载体图像C的空间域表示； S2-2：将空间域表示图像中的像素重新进行非拟合DCT变换，得到未经压缩失真的DCT系数； S2-3：将DCT系数进行残差滤波，通过DCTR操作和NN-DCTR操作联合操作，分离隐写噪声与自然图像内容，生成DCT矩阵； S2-4：采用相位分裂细化DCT矩阵的方向性，DCT矩阵拆分为若干子矩阵； S2-5：统计子矩阵计算直方图特征的分布特性，采用高斯直方图捕捉隐写引起的分布偏移生成目标函数，目标函数指导UT-GAN的生成器调整隐写策略建立梯度计算器。

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