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龙图腾网获悉长安大学申请的专利基于动态扰动优化的图像隐私保护方法、装置及设备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：CN120512500B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202511003057.1，技术领域涉及：H04N1/44；该发明授权基于动态扰动优化的图像隐私保护方法、装置及设备是由朱礼亚;普京;蒋东华;牟欣语;张刘坤设计研发完成，并于2025-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动态扰动优化的图像隐私保护方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于动态扰动优化的图像隐私保护方法、装置及设备。该方法以载体图像作为初始密文图像，输入至提取模型得到提取图像。提取模型利用双支路注意力层，对输入的密文图像分别进行相关注意力处理与像素注意力处理，提取相关注意力加权特征图与像素注意力加权特征图，并通过卷积层进行特征融合。根据提取图像与明文图像的差异计算联合损失，利用反向传播算法生成动态扰动，对密文图像进行更新，将更新后的密文图像输入至提取模型进行下一次迭代更新，直至迭代次数符合预设次数，最终更新得到的密文图像可有效保护明文图像隐私信息。本方法可利用一个网络架构实现图像信息隐藏和图像加密两种隐私保护功能。

本发明授权基于动态扰动优化的图像隐私保护方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于动态扰动优化的图像隐私保护方法，其特征在于，所述方法包括： 获取明文图像和载体图像，所述载体图像为类噪声图像或自然图像，当图像隐私保护方式为对所述明文图像进行图像加密处理时，则所述载体图像为类噪声图像，当图像隐私保护方式为对所述明文图像进行图像信息隐藏处理时，则所述载体图像为自然图像； 将所述载体图像作为初始密文图像，输入至提取模型，所述提取模型包括双支路注意力层以及卷积层，所述双支路注意力层分别对所述初始密文图像进行相关注意力以及像素注意力处理，得到相关注意力加权特征图以及像素注意力加权特征图，再由所述卷积层对所述相关注意力加权特征图以及像素注意力加权特征图进行融合，得到提取图像，其中，所述双支路注意力层包括并列的相关注意力层以及像素注意力层，所述相关注意力层对输入图像进行特征提取后，通过捕获图像区域相关性，生成抑制平坦区域修改的相关注意力权重矩阵，并利用所述相关注意力权重矩阵对提取得到的特征进行加权，得到所述相关注意力加权特征图，所述像素注意力层对输入图像进行特征提取后，通过计算像素与通道均值偏差，生成抑制异常值修改的像素注意力权重矩阵，并利用所述像素注意力权重矩阵对提取得到的特征进行加权，得到所述像素注意力加权特征图； 根据所述提取图像和明文图像计算联合损失，所述联合损失由重建损失和感知损失加权组成，通过反向传播算法生成动态扰动，并根据所述动态扰动对所述初始密文图像进行更新，得到更新后的密文图像； 将所述更新后的密文图像输入至所述提取模型进行下一次迭代更新，直至迭代次数符合预设次数，则得到的当前更新后密文图像为所述明文图像的图像隐私保护结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人长安大学，其通讯地址为：710000 陕西省西安市南二环中段；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。