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龙图腾网获悉陕西师范大学申请的专利基于神经网络卷积核的图像加密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：CN117459655B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202311427356.9，技术领域涉及：H04N1/44；该发明授权基于神经网络卷积核的图像加密方法是由姚超;王浩晨;冯龙超设计研发完成，并于2023-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络卷积核的图像加密方法在说明书摘要公布了：一种基于神经网络卷积核的图像加密方法，包括：图像预处理；确定卷积操作；对原始图进行卷积操作；加密图像；解密图像。本发明采用卷积核作为加密图像的密钥，用于图像加密技术，卷积操作可以大大简化加密运算操作，以提取图片的高维信息的方式作为加密图像。本发明利用线性方程组中若系数矩阵的秩小于n则线性方程组有无穷多解这一数学原理，对于同一幅卷积图像、同一个卷积核可以有多个被卷积图像，随机选取一张被卷积图像作为加密图像，具有保密性好不易破解的特性。本发明方法具有加密速度快，解密图像失真率小等优点。

本发明授权基于神经网络卷积核的图像加密方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络卷积核的图像加密方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1.图像预处理 取一张标准测试图，将该图存储为png格式，作为原始图； 步骤2.确定卷积方式 步骤2.1.使用Pycharm软件随机生成一卷积核作为原始卷积核c； 步骤2.2.创建并初始化大小为的矩阵W,w为原始图片的像素宽度，h为原始图片的像素高度； 步骤2.3.基于原始卷积核c更新矩阵W，生成稀疏矩阵W； 所述基于原始卷积核c更新矩阵W的方法为： 1根据矩阵W的每个位置i,j得到每个位置对应的索引s，，将原始卷积核c中心位置的权重赋值到矩阵W的s，s位置处； 2根据原始卷积核c的每个位置k,l按照下式得到对应的矩阵位置的索引x和y，0＜k＜m-1,0＜l＜n-1，k和l均为正整数，m为原始卷积核c的高，n为原始卷积核c的宽； 3当0≤x＜h且0≤y＜w，则将原始卷积核c位置k,l的权重赋值给矩阵W位置处，生成稀疏矩阵W； 步骤3.对原始图进行卷积操作 将原图拉平为大小是的一维度的长向量，使用长向量与稀疏矩阵W做矩阵点积运算，得到维度大小是的长向量，将长向量的维度改变至作为卷积图； 步骤4.加密图像 将步骤2.3得到的稀疏矩阵W与步骤3得到的卷积图输入到线性方程组中求解，A为稀疏矩阵W，B为卷积图，由于稀疏矩阵W为一不满秩矩阵，所以线性方程组Ax=B有无穷多解，随机选取一与原始图不相同的解作为加密后的图像； 步骤5.解密图像 解密方收到步骤4加密后的图像和原始卷积核c，使加密后的图像和原始卷积核c进行卷积操作，得到图像，对图像进行反卷积操作得到解密图像。

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