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龙图腾网获悉齐鲁工业大学申请的专利一种基于卷积神经网络的图像可逆信息隐藏方法及系统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：CN115131189B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202210760311.2，技术领域涉及：G06T1/00；该发明授权一种基于卷积神经网络的图像可逆信息隐藏方法及系统是由马宾;李东起;马睿和;徐健;王春鹏;李健;张立伟;李晓龙设计研发完成，并于2022-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于卷积神经网络的图像可逆信息隐藏方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于卷积神经网络的图像可逆信息隐藏方法及系统，涉及可逆信息隐藏技术领域，该方法在进行可逆信息隐藏时，将原始图像分成相互独立的叉集图像和点集图像，分别对叉集图像和点集图像进行预测，基于原始的图像和预测图像的差值信息生成可逆信息隐藏图像。并且在预测过程中，提取图像的不同大小感受野的图像特征，进行通道叠加，能够更加充分地利用像素之间相关性，提高目标像素的预测精度，从而能够大幅提升嵌入容量。

本发明授权一种基于卷积神经网络的图像可逆信息隐藏方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于卷积神经网络的图像可逆信息隐藏方法，其特征在于，包括： 将原始图像分成相互独立的叉集图像和点集图像； 利用点集图像预测器提取所述叉集图像的不同大小感受野的图像特征，并进行通道叠加，得到预测的点集图像；确定点集图像与预测的点集图像之间的第一差值信息，将秘密信息嵌入到所述第一差值信息，并与预测的点集图像相加得到第一载秘图像； 利用叉集图像预测器提取所述第一载秘图像的不同大小感受野的图像特征，并进行通道叠加，得到预测的叉集图像；确定叉集图像与预测的叉集图像之间的第二差值信息，将秘密信息嵌入到所述第二差值信息，并与预测的叉集图像相加得到第二载秘图像； 将所述第一载秘图像与第二载秘图像进行融合得到可逆信息隐藏图像； 所述点集图像预测器和叉集图像预测器的结构相同，均采用卷积神经网络；利用卷积神经网络的不同大小的卷积核分别提取目标图像的图像特征，根据图像特征的叠加组合扩大感受野，所述目标图像包括叉集图像和点集图像； 所述卷积神经网络包括主干预测网络与辅助预测网络，在所述主干预测网络中，目标图像经过Inception结构的卷积网络输出多种大小不同感受野的图像特征，对图像特征进行通道维度叠加，利用不同通道上的图像特征进行目标像素预测，得到主干预测图像；在辅助预测网络中，目标图像经过特定大小的卷积核进行目标像素的预测，并降维得到辅助预测图像；根据所述主干预测图像和辅助预测图像确定所预测的图像。

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齐鲁工业大学，其通讯地址为：250353 山东省济南市长清区大学路3501号；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”。

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