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龙图腾网获悉辽宁师范大学申请的专利一种基于纹理度交叉嵌入的医学图像篡改检测及自恢复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：CN115690014B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202211278309.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于纹理度交叉嵌入的医学图像篡改检测及自恢复方法是由石慧;颜克勋;周梓怡设计研发完成，并于2022-10-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于纹理度交叉嵌入的医学图像篡改检测及自恢复方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于纹理度交叉嵌入的医学图像篡改检测及自恢复方法，将医学图像划分为ROI区域和RONI区域；在ROI区域依据不同特征计算纹理复杂度，以此将其分为纹理块和平滑块，利用压缩感知技术在不同块内提取不同特征作为恢复信息；在ROI区域设置像素级和块级检测位；RONI区域则基于参考矩阵和交叉嵌入技术实现恢复信息隐藏。不仅利用梯度直方图和DCT变换检测整个图像是否存在复制粘贴攻击，而且依据像素级和块级检测定位ROI区域的篡改块并提取恢复信息还原篡改图像，具有篡改检测能力强、自恢复效果好、安全性高、不可见性好和鲁棒性强的优点。

本发明授权一种基于纹理度交叉嵌入的医学图像篡改检测及自恢复方法在权利要求书中公布了：1.一种基于纹理度交叉嵌入的医学图像篡改检测方法，其特征在于依次按照如下步骤进行： 步骤1.将医学图像划分为ROI区域和RONI区域； 步骤2.在ROI区域依据不同特征计算纹理复杂度，并根据纹理复杂度将ROI区域分为纹理块和平滑块，利用压缩感知技术在不同块内提取不同特征作为恢复信息； 步骤2.1计算ROI区域子块纹理复杂度： 步骤2.2若子块纹理复杂度大于阈值则为纹理块，否则为平滑块； 步骤2.3生成位置图，以1和0分别代表纹理块和平滑块，再利用哈夫曼编码进行压缩，用14位二进制位存放压缩后长度，最后将长度信息和整个辅助信息拼接形成辅助信息aux_complexity； 步骤2.4将ROI区域的每个4×4子块棋盘式交叉划分成两个不相交部分和第一部分正序存储，第二部分倒序存储； 步骤2.5取出第一部分，根据此块的纹理类别，进行不同类型的压缩感知，生成子块恢复信息reduction_part_1： 步骤2.6取出第二部分，同步骤2.1-2.4进行压缩感知，判断此块的纹理类别，再分别对纹理块和平滑块进行不同的压缩操作，最后生成二进制还原信息reduction_part_2； 步骤3.在ROI区域设置像素级和块级检测位； 步骤3.1将ROI区域的每个4×4子块棋盘式交叉划分为两个不相交部分和 步骤3.2构造第一部分校验位： 步骤3.2.1首先通过公式9将像素值Pm转化成二进制形式，对子块内第一部分像素，除最后一像素外，其他所有像素保持前7位不变，最后一位置零；对于最后一像素，保持其前6位不变，最后两位置零； 步骤3.2.2通过公式10判断每个像素前7位中0,1数量，若1的数量多，则检验位为1，否则为0，并将检验位PI置于每个像素的第8位； 步骤3.2.3将除最后一像素外的每个像素的前7位按位异或，最终形成检验位BI，赋值给最后一个像素的第7位； 步骤3.3构造第二部分校验位： 步骤3.3.1对子块第二部分像素，保持每个像素前7位不变，最后一位置零； 步骤3.3.2将第一个像素的前七位转换成十进制，再除以128，得到0-1之间的小数，保留三位小数，生成第一个参数para_1； 步骤3.3.3将其他像素的前7位转化为十进制并相加，生成第二个参数para_2； 步骤3.3.4令Z0＝para_1，a＝para_2，利用ICMIC映射如公式11生成随机序列； 步骤3.3.5取随机序列前4个不同值进行排序，将排序索引值0-3分别转换为2位二进制拼接在一起，形成8位块级校验位，置于每个像素的最后一位； 步骤4.在RONI区域基于参考矩阵和交叉嵌入技术实现恢复信息隐藏； 步骤5.图像复制粘贴攻击检测； 步骤6.ROI区域双重篡改检测定位。

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