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龙图腾网恭喜南京信息工程大学申请的专利一种基于生成对抗网络的渐进生成式隐写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：CN116542839B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2023-09-26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：202310815859.7，技术领域涉及：G06T1/00；该发明授权一种基于生成对抗网络的渐进生成式隐写方法是由周琪华;廖灵芝;潘文焱;崔琦;袁程胜设计研发完成，并于2023-07-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于生成对抗网络的渐进生成式隐写方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于生成对抗网络的渐进生成式隐写方法，涉及信息安全技术领域，其过程分为三部分：秘密信息映射、秘密图像生成以及秘密信息提取。映射阶段将秘密信息M划分为n段并用映射规则将每一段秘密信息Mi映射为多尺度的噪声图Zi。生成阶段由输入噪声图Z0生成高分辨率的含秘图片。提取阶段接受者用收到的含秘图片下采样至对应生成阶段的多尺度图片并输入提取器Ei以获得噪声图，利用秘密信息到噪声图的逆映射将噪声图恢复为比特流。此外，该方法在生成器和提取器结构中加入密集通道注意力连接。本发明能够实现秘密通信功能。

本发明授权一种基于生成对抗网络的渐进生成式隐写方法在权利要求书中公布了：1.一种基于生成对抗网络的渐进生成式隐写方法，其特征在于：依次包括秘密信息映射噪声图阶段、含秘图片生成阶段以及秘密信息提取阶段，且在含秘图片生成阶段和秘密信息提取阶段中加入通道注意力模块；秘密信息映射噪声图阶段包括以下步骤A1、将每τ个二进制比特归为一组，同时将区间[-1,1]划分为个区间，每一种二进制组合对应一个子区间s；根据每组二进制比特类型对应的子区间，通过随机函数frand计算随机噪声值vz；A2、根据上采样图片像素值与子区间s的位置关系对子区间s进行调整，若上采样图片像素值在子区间中，则子区间不需要调整；若上采样图片像素值不在子区间中，则根据上采样图片像素值与区间边界的距离长度对子区间的大小进行调整，得到调整后的子区间；A3、在调整后的子区间中重新生成噪声值Zix,y；A4、将噪声值Zix,y组合形成噪声图Zi；含秘图片生成阶段中，利用多层级生成对抗网络以多层生成器{G0,G1,...,Gn}与辨别器{D0,D1,...,Dn}对抗的方式学习并获得含秘图片，具体包括以下步骤B1、将真实图片In下采样至{I0,I1,...,In}；B2、将第一层噪声图Z0输入第一层生成器G0得到第一层生成图；将第一层生成图与第一层真实图片I0一同输入第一层辨别器D0并判断第一层生成图的真假；B3、使用上采样因子将第一层生成图上采样至；将第二层噪声图Z1与上采样图叠加输入第二层生成器G1并生成第二层生成图；第二层生成图与第二层真实图片I1一同输入第二层辨别器D1并判断的真假；B4、重复步骤B3直至第n+1层，第n+1层生成器Gn输出图片，图片即为多层级生成对抗网络输出的高分辨率含秘图片；秘密信息提取阶段包括以下步骤C1、接收秘密图片，表示经过媒介传输被接收者获取的秘密图片，将其输入第n+1层提取器En输出第n+1层噪声图，利用秘密信息映射噪声图逆过程将第n+1层噪声图恢复至第n+1层秘密信息；C2、用下采样因子将秘密图片下采样至第n层秘密图片，将其输入第n层提取器En-1输出第n层噪声图，利用秘密信息映射噪声逆过程将第n层噪声图恢复至第n层秘密信息；C3、重复步骤C2，直至恢复到第一层秘密信息；C4、将拼接成比特流，比特流即为恢复的秘密信息。

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