![](https://static.zsdocx.com/FlexPaper/FileRoot/2019-3/14/17/783eb650-10da-4a5a-ae09-7610eacfc868/783eb650-10da-4a5a-ae09-7610eacfc868pic.jpg)
![稀疏表示和編碼在隱寫中的應(yīng)用.pdf_第1頁](https://static.zsdocx.com/FlexPaper/FileRoot/2019-3/14/17/783eb650-10da-4a5a-ae09-7610eacfc868/783eb650-10da-4a5a-ae09-7610eacfc8681.gif)
版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡介
1、隱寫又稱為隱秘通信,是一種信息隱藏方法,其目的是將秘密信息嵌入到多媒體數(shù)據(jù)中進(jìn)行隱蔽傳輸。數(shù)字圖像、音頻、視頻等都可以作為載體,其中,以數(shù)字圖像作為載體的圖像隱寫最為常見。
關(guān)于圖像隱寫的研究已經(jīng)持續(xù)了十多年,現(xiàn)今已經(jīng)存在一些比較實(shí)用的隱寫方法,但同時也有許多問題仍未解決。本文以灰度圖像為載體,分別研究了稀疏域和空間域的圖像隱寫。主要工作如下:
(1)稀疏域圖像隱寫的改進(jìn)算法
基于稀疏表示的隱寫算法通常使用
2、分解系數(shù)嵌入秘密信息,將秘密信息嵌入到圖像的語義內(nèi)容中。然而對一個分解系數(shù)往往會影響多個像素的值,這將會使圖像改動過多,差異過大。為了解決這一問題,引入了失真函數(shù)。信息嵌入時,尋找使失真函數(shù)最小的修改方式生成含密圖像。實(shí)驗(yàn)表明,在相同嵌入量下,該方法要比之前的稀疏域隱寫算法更安全。
(2)空間域自適應(yīng)隱寫算法
隨機(jī)選擇不同方向的相鄰像素作為嵌入單元,充分考慮圖像在各個方向的相關(guān)性,根據(jù)嵌入量計(jì)算閾值,選擇差值不低于閾
3、值的像素對,以EMD(exploitingmodification direction)算法進(jìn)行信息嵌入。對修改后低于閾值的像素對進(jìn)行調(diào)整,以保證秘密信息的正確提取。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在不同檢測方法下,本章提出的隱寫算法在抗檢測性能上優(yōu)于其他一些自適應(yīng)隱寫方法和編碼方法。
(3)基于STC編碼算法與相鄰像素差的圖像隱寫
算法采用預(yù)測-誤差圖像中相鄰像素的差值來衡量像素的失真影響因子。利用STC(syndrome trel
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 超圖及稀疏表示在隱寫術(shù)中的研究.pdf
- 基于稀疏表示的圖像隱寫.pdf
- 基于圖像稀疏表示的隱寫算法研究.pdf
- 稀疏表示編碼模型及其在文本分類中的應(yīng)用.pdf
- 稀疏表示在目標(biāo)跟蹤中的應(yīng)用.pdf
- 糾錯編碼與優(yōu)化算法在圖像隱寫中的應(yīng)用研究.pdf
- 稀疏表示及其在信號修復(fù)中的應(yīng)用.pdf
- 協(xié)稀疏表示模型在圖像復(fù)原中的應(yīng)用.pdf
- 基于稀疏編碼和遷移學(xué)習(xí)的融合在圖像表示中的應(yīng)用研究.pdf
- 稀疏表示在圖像壓縮和去噪中的應(yīng)用研究.pdf
- 基于SIFT的稀疏表示在人臉識別中的應(yīng)用.pdf
- 稀疏模型在波前編碼成像系統(tǒng)中的應(yīng)用.pdf
- 稀疏表示及其在ISAR成像中的應(yīng)用研究.pdf
- 稀疏表示和鑒別分析技術(shù)在人臉識別中的應(yīng)用研究.pdf
- 稀疏表示在圖像壓縮和去噪中的應(yīng)用研究(1)
- 圖像的稀疏表示及編碼模型研究.pdf
- 稀疏編碼算法改進(jìn)及其在人臉識別中的應(yīng)用.pdf
- 信息稀疏表示算法及其在圖像恢復(fù)中應(yīng)用的研究.pdf
- 稀疏信號表示理論及其在圖像增強(qiáng)中的應(yīng)用.pdf
- MIDI音頻隱寫和隱寫分析.pdf
評論
0/150
提交評論