基于视觉模型与菱形编码的图像隐写算法

为提高图像空域隐写算法的视觉不可感知性,通过结合视觉注意力机制和人眼对图像的灰度及边缘等敏感特性,提出一种基于视觉模型的感兴趣区域菱形编码隐写算法.在底层人眼感知判定的基础之上,根据视觉注意模型划分嵌入等级,并动态调整秘密信息的嵌入量.实验结果表明,与基于边缘自适应的像素对匹配算法相比,本文提出的算法不仅有较高的视觉不可感知性,而且能抵抗常用的空域隐写分析.

基于位平面游程长度算法的隐写分析

针对游程长度隐藏算法阈值的选择问题,分析了lena图像的各个位平面在不同指定值C下的隐写效果,选取最优指定值进行秘密信息的嵌入,并与JPEG-Jsteg算法,F5算法,位置奇偶性隐藏算法进行隐写效果对比。实验结果表明:本文算法嵌入容量提高同时视觉效果最佳,且能够抵抗RS攻击。

基于图像复杂度的PVD隐写算法

针对当前常用的数字图像隐写算法不能同时满足大嵌入量和高安全性的问题,提出了一种基于图像复杂度的PVD隐写算法。该算法通过计算每个块的统计特性来判断图像的复杂度。在复杂度低的图像块上通过产生伪随机序列来修改图像的像素值,以保证原始载体图像直方图统计特性,在复杂度高的图像上充分结合了PVD隐写算法的思想,提高了载体图像秘密信息的嵌入量和抗RS检测的能力。实验结果表明,与传统的数字隐写算法相比该算法具有较高的嵌入容量和较高的安全性。