如何提升不同方法隐写图像检测分析精度是当前图像隐写领域研究的难点。针对不同容量的隐写图像,提出了1种多特征稀疏重构与湿纸码联合的隐写图像检测分析方法。在分析不同特征互补特性与冗余性的基础上,通过稀疏重构,实现了多特征的自...如何提升不同方法隐写图像检测分析精度是当前图像隐写领域研究的难点。针对不同容量的隐写图像,提出了1种多特征稀疏重构与湿纸码联合的隐写图像检测分析方法。在分析不同特征互补特性与冗余性的基础上,通过稀疏重构,实现了多特征的自适应融合分析。通过采用湿纸码的编解码形式实现隐写图像特征集合的稀疏求解。BOWS2(standard steganographic image data set,标准隐写图像数据集合)实验分析表明,本文方法有效提升了不同隐写速率和隐写实现的分析精度。展开更多
为了提高隐写术的安全性和嵌入效率,避免湿纸码(wet paper code,WPC)的局限性,提出了基于循环码的湿纸编码方法(wet-paper stego-coding based on cyclic-code,WSC)。利用生成矩阵研究了一种新的陪集生成方法,根据校正子与陪集的映射关...为了提高隐写术的安全性和嵌入效率,避免湿纸码(wet paper code,WPC)的局限性,提出了基于循环码的湿纸编码方法(wet-paper stego-coding based on cyclic-code,WSC)。利用生成矩阵研究了一种新的陪集生成方法,根据校正子与陪集的映射关系提出了WSC码构造方法,最后结合图像自适应隐写给出了基于WSC码的隐写流程并分析了隐写码的性能。实验和分析表明,与WPC相比,WSC码具有更高的嵌入效率,在k≤16时WSC码具有较低的计算复杂度。展开更多
文摘如何提升不同方法隐写图像检测分析精度是当前图像隐写领域研究的难点。针对不同容量的隐写图像,提出了1种多特征稀疏重构与湿纸码联合的隐写图像检测分析方法。在分析不同特征互补特性与冗余性的基础上,通过稀疏重构,实现了多特征的自适应融合分析。通过采用湿纸码的编解码形式实现隐写图像特征集合的稀疏求解。BOWS2(standard steganographic image data set,标准隐写图像数据集合)实验分析表明,本文方法有效提升了不同隐写速率和隐写实现的分析精度。
文摘为了提高隐写术的安全性和嵌入效率,避免湿纸码(wet paper code,WPC)的局限性,提出了基于循环码的湿纸编码方法(wet-paper stego-coding based on cyclic-code,WSC)。利用生成矩阵研究了一种新的陪集生成方法,根据校正子与陪集的映射关系提出了WSC码构造方法,最后结合图像自适应隐写给出了基于WSC码的隐写流程并分析了隐写码的性能。实验和分析表明,与WPC相比,WSC码具有更高的嵌入效率,在k≤16时WSC码具有较低的计算复杂度。
