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龙图腾网获悉华南师范大学申请的专利一种图像隐写分析方法及装置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：CN118447315B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202410575518.1，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种图像隐写分析方法及装置是由苏海;刘佳梅设计研发完成，并于2024-05-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图像隐写分析方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种图像隐写分析方法及装置，该方法包括以下步骤：获取待分类图像信息，将待分类图像分成n个大小相同的图像块，n≥3；分别对每个图像块进行预处理，获取每个图像块的残差信息；从每个图像块的残差信息中提取特征向量；将n个图像块按纹理复杂度凑图像块对，计算每对图像块对的特征向量之间的距离，形成图像块特征距离组；将n个图像块的特征向量与图像块特征距离组进行融合，生成融合特征向量；将融合特征向量转化为二维特征向量，所述二维特征向量对应表示载体图像、载密图像的分类概率；根据二维特征向量判断待分类图像的类型。本发明所述的图像隐写分析方法及装置能够增加图像块之间隐写信号特征的差异，具有准确率较高的优点。

本发明授权一种图像隐写分析方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种图像隐写分析方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S10：获取待分类图像信息，将待分类图像分成n个大小相同的图像块；其中，n≥3； 步骤S20：分别对每个图像块进行多层卷积的预处理，获取每个图像块的残差信息； 步骤S30：从每个图像块的残差信息中提取对应的特征向量； 步骤S40：将n个图像块按纹理复杂度凑图像块对，计算每对图像块对的特征向量之间的距离，形成图像块特征距离组； 步骤S50：将n个图像块的特征向量与图像块特征距离组进行融合，生成融合特征向量； 将融合特征向量转化为二维特征向量，所述二维特征向量对应表示载体图像、载密图像这两种分类结果的分类概率； 步骤S60：根据二维特征向量判断待分类图像的类型； 当n＝4时，每个图像块按纹理复杂度由大到小依次标记为第一复杂块、第二复杂块、第三复杂块、第四复杂块；图像块特征距离组，具体包括：第一复杂块的特征向量与第二复杂块的特征向量之间的距离；第三复杂块的特征向量与第四复杂块的特征向量之间的距离； 第一复杂块的特征向量与第四复杂块的特征向量之间的距离；第二复杂块的特征向量与第三复杂块的特征向量之间的距离； 用块间相似损失函数计算4个图像块之间的相似损失Lsim，通过相似损失Lsim对步骤S20～S50中的可训练参数进行调整，直至所述相似损失Lsim趋于收敛，所述块间相似损失函数的公式如下： 其中，Lsim为块间相似损失函数；m表示人工设置的超参数；y∈{0,1}，表示真实标签值，0表示载体图像，1表示载密图像；r1、r2分别表示第一复杂块、第二复杂块的特征向量，s1、s2分别表示第四复杂块、第三复杂块的特征向量。

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