cnn源码matlab #基于深度迁移学习对JPEG图像进行隐写分析 keywords：deep learning,transfer learning,steganalysis ##内容介绍 DCTR_matlab：使用MATLAB实现的残差图像的离散余弦变换算法。 SRNet：隐写分析残差网络实现，CNN网络中加入深度学习短连接（shortcut connections）的残差层。 log：保存tensorboard可视化查看日志文件，可在网页localhost：6060中打开，观察网络和张量的变化以及进行loss，acc曲线图的绘制等。 savemodel：训练过程中保存的训练模型。 conv.py：CNN网络的卷积层等部分，主要用来进行隐写特征提取。 dataload.py：对JPEG图像进行处理生成网络能够读取的格式。 dctr.py：对JPEG图像进行DCTR（残差图像的离散余弦变换）进行DCT基核滤波提取图像在变换域（频域空间）的隐写特征，以及使用高通滤波器进行空间域的特征提取。 distance：计算源域和目标域数据的KV核距离（高斯核和线性核）。 others.py：用

【图像隐写】基于LSB+DCT实现数字水印嵌入提取带攻击测试matlab源码含GUI.md

图像隐写工具Stegsolve

【图像隐藏】基于 DCT的图像隐写matlab源码.md

提出了一种基于离散余弦变换(DCT)系数统计特性的JPEG 图像隐写分析算法。该算 法在分析JPEG 图像DCT 系数的统计特性的基础上，提取了8 维特征向量，通过最小二乘支持向 量机(LS-SVM)分类器对待测图像进行分类，以达到检测载密图像的目的。算法实现简单，计算复 杂度低。实验结果表明，该算法检测速度快，具有较高的检测正确率，能够实现针对各类JPEG 图 像信息隐写算法的有效检测。

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该方法通过tensorflow实现图像隐写分析，通过深度网络把基于残差图像和特征提取统一到一个优化框架，最后通过二分类法实现图像隐写分析。

在source文件夹下运行example.m，通过修改path和for循环参数即可实现循环隐写某一文件夹下的图片。

基于Matlab的数字图像隐写，内容包括LSB算法、DCT算法、DWT算法。将图像隐写到另一图像中和将文本信息隐写到图像中，再从中提取信息。

一小部分的CTF隐写资源