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龙图腾网获悉长沙理工大学申请的专利基于扩散模型的混沌序列的比特级图像加密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：CN121334323B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511870970.1，技术领域涉及：H04N1/44；该发明授权基于扩散模型的混沌序列的比特级图像加密方法及系统是由黄园媛;张琚亮;刘程浩;侯亚程设计研发完成，并于2025-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于扩散模型的混沌序列的比特级图像加密方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于扩散模型的混沌序列的比特级图像加密方法，包括：获取待加密的原始图像，对原始图像进行初始化处理，利用扩散模型生成洛伦兹混沌序列，得到第一初始值和第二初始值；将第一初始值输入至改进的三维Logistic映射，生成第一混沌序列；基于第二初始值对原始图像进行置乱，得到置乱序列；将第一混沌序列转换为随机比特数组，生成辅助密钥；将随机比特数组、辅助密钥输入至改进的Feistel网络中，将得到的一维加密序列转换为二维加密图像，得到加密图像。本申请通过扩散模型生成混沌序列，采用改进的三维Logistic映射和改进的Feistel网络，提升了图像加密的复杂性和安全性。

本发明授权基于扩散模型的混沌序列的比特级图像加密方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于扩散模型的混沌序列的比特级图像加密方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取待加密的原始图像，对所述原始图像进行初始化处理，并利用训练好的扩散模型生成洛伦兹混沌序列，根据所述洛伦兹混沌序列得到第一初始值和第二初始值； S2、将所述第一初始值输入至改进的三维Logistic映射，生成第一混沌序列；在所述改进的三维Logistic映射中，设有用于控制映射行为的动态控制参数； S3、基于所述第二初始值，对待加密的原始图像进行置乱处理，得到置乱序列； S4、将所述第一混沌序列转换为随机比特数组，并生成用于进行图像加密的辅助密钥； S5、将所述随机比特数组、辅助密钥输入至改进的Feistel网络中，通过改进的Feistel网络对所述置乱序列进行若干次加密，得到一维加密序列，使用逆螺旋变换将一维加密序列转换为二维加密图像，得到最终的加密图像； 改进的Feistel网络中，轮函数后设有字节交换处理，以增强密码的扩散特性。

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沙理工大学，其通讯地址为：410000 湖南省长沙市天心区赤岭路45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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