人民邮电出版社 《信息隐藏技术—隐写术与数字水印》一书

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简单隐写术 Simple Steganography 是用于图像隐写术的基本但功能齐全的 GUI Java 工具。 该工具基于修改像素蓝色值的两个最低有效位的概念。 我为我的大学暑期项目创建了这个软件。 使用 Start.java 中的程序，或运行可执行 JAR 文件“simple_steganography”登录凭据，用户名：admin； 密码：密码 项目是使用 Eclipse 4.4 Luna 创建的。 如果您打算将该软件与另一个 IDE 或仅与 CUI 一起使用，请相应地调整背景图像文件的位置。

最低有效位隐写术 版本： 3.0.0 作者：安德鲁·奎奇（Andrew Quach）和斯坦尼斯拉夫·里亚霍夫（Stanislav Lyakhov） 介绍 Steglsb具有两个功能：速记LSB编码和解码。 编码将秘密图像嵌入到封面图像的最后有效位中。 解码使用LSB从隐写图像中提取秘密图像。 steglsb [-d / -e]的每种模式都需要一个详细说明位数的参数。 换句话说，在编码和解码中使用的每个像素的最右边的位数。 EX: If bits = 3, the LSB of 11011010 is 010. 指定的位数越多意味着隐写能力越高。 但是，这也意味着更明显的秘密。 用法 编码方式： Usage: steglsb.py -e cover_img secret_img bits outfile [mode] > Embed a secret image into a co

机器学习的数学技术是矩阵求导，传统的资料上的内容难以记忆。本文是一个好的入门资料，帮助大家迅速掌握理解矩阵求导方法

由于人体脑血管结构复杂,空间比例小,三维分割和重构十分困难,本文面向时飞磁共振血管造影(TOF MRA)数据提出了一种新的瑞利高斯有限混合模型来实现脑血管的自动提取和分割。首先,对已有的混合模型进行了分析;然后,采用最大强度投影法(MIP)预处理脑部数据后采用高斯分布拟合血管类,采用瑞利分布和高斯分布拟合非血管类。提出的模型构造简单,参数向量较少;在血管与非血管的混合区域,模型与灰度直方图具有较好的拟合性。模型在传统期望最大化(EM)算法中加入随机扰动项构造随机期望最大化(SEM)算法来实现混合模型的参数估计,降低了算法对初值的依赖,同时提高了鲁棒性。实验证明,与已有双高斯模型相比,血管点数增加了27%,可细分到三级血管且细节的连通性更好。本模型可更准确地拟合数据的灰度分布曲线,有效地分割脑血管主分支及周围较细小分支,泛化性较好并可应用于相似系统中。

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