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龙图腾网获悉华东师范大学申请的专利基于深度优先生成树的加密3D网格模型可逆信息隐藏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：CN119359829B 。

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：202411436690.5，技术领域涉及：G06T9/00；该发明授权基于深度优先生成树的加密3D网格模型可逆信息隐藏方法是由殷赵霞;陈振宇;张新鹏;冯国瑞设计研发完成，并于2024-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度优先生成树的加密3D网格模型可逆信息隐藏方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于深度优先生成树的加密3D网格模型可逆信息隐藏方法，先将3D网格模型顶点坐标转化为非负整数，然后根据三角形面关系构造深度优先生成树，接着、将深度优先生成树所有非根节点与其父节点进行比较，做Multi‑MSB替换，得到Multi‑MSB替换长度频数统计和Multi‑MSB替换后的顶点结构体数组，对相同比特位个数进行重编码得到Huffman编码结构体数组，进行比特流整合，使用模型加密密钥进行加密；其次，将可嵌入比特数目嵌入到加密的信息流末，并混洗重构成加密3D网格模型；信息隐藏者嵌入信息生成载密3D网格模型，授权接受者根据密钥的不同决定还原模型还是提取信息或二者同时进行。本发明利用深度生成树的实现解决可嵌入顶点较少的问题，并且可以缩短辅助信息的长度，使得嵌入率极大增加。

本发明授权基于深度优先生成树的加密3D网格模型可逆信息隐藏方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度优先生成树的加密3D网格模型可逆信息隐藏方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、模型所有者先提取获得3D网格模型顶点坐标与三角形面关系，顶点为V、三角形面为F，然后将全部顶点坐标转化为非负整数，得到对应的非负整数矩阵V’； 步骤2、模型所有者根据三角形面关系，构造深度优先生成树spanning_trees，具体方法为： 步骤2.1、根据F和V’构建每个顶点的相关顶点信息结构体数组vertex_related，所述顶点信息结构体数组vertex_related包括顶点ID数字、点三维坐标和与该顶点ID数字相关的顶点，并且整体依据顶点ID数字的大小进行升序排列； 步骤2.2、基于所得顶点信息结构体数组vertex_related，将整个3D网格模型视作图结构，默认以顶点1为起点，对图进行深度优先遍历并生成树，当这棵树无法再继续往下生成时，则从剩余节点中，挑选序号最小的一个作为下一棵树的根节点，然后再次生成树；如此反复，直到所有顶点都被放入某一棵树中，得到生成树spanning_trees； 所述生成树spanning_trees的节点关系即所求深度优先生成树，深度优先生成树spanning_trees包括顶点ID数字和此顶点的孩子节点的序号数组，如果当前节点为叶子节点，那么此处有且仅有一个序号，记为0；同时深度优先生成树spanning_trees的根节点关系使用根节点数组roots表示； 步骤3、将深度优先生成树spanning_trees的所有非根节点与其父节点进行比较，做Multi‑MSB替换，记录相同比特位个数、不可替换比特位、相同比特位个数出现的频次；最后得到为Multi‑MSB替换长度频数统计和Multi‑MSB替换后的顶点结构体数组；Multi‑MSB替换长度频数统计可方便之后进行Huffman编码操作；Multi‑MSB替换后的顶点结构体数组的结构包括顶点ID数字，x、y、z坐标可替换MSB位数的长度和x、y、z坐标不可替换的最低有效位LSB比特流序列； 步骤4、构造Huffman编码，对相同比特位个数进行重编码，得到Huffman编码结构体数组； 步骤5、将所得Huffman编码结构体数组、Multi‑MSB替换后的顶点结构体数组和深度优先生成树spanning_trees根节点数组roots进行比特流整合，得到压缩比特流strStream和可嵌入比特数目allocated_room；并使用模型加密密钥分别进行加密； 步骤6、将可嵌入比特数目嵌入到加密的信息流末，并进行混洗，重构成加密3D网格模型，发送给信息隐藏者； 步骤7、信息隐藏者收到加密3D网格模型后，先对其进行反混洗，然后将待嵌入的信息加密后需要嵌入的信息使用信息嵌入模型，生成载密3D网格模型，并发给授权接受者； 步骤8、授权接受者收到载密3D网格模型后，根据授权密钥的不同，再判断是执行还原模型还是执行提取信息还是同时执行还原模型和执行提取信息。

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