基于PyQt5+SRnet+SSDP网络实现图像隐写分析以及隐写去除_pytorch源码+项目说明.zip
项目主要任务为实现图像隐写分析以及隐写去除,其中隐写分析采用SRNet网络模型,隐写去除采用DDSP网络模型。
项目中有4个文件夹,分别为: 0.SRNet、1.GUI、2.DDSP、3.SRNet 其中0.SRNet为图像隐写分析,使用Jessica教授的官方源码,框架为tensorflow;1.GUI为隐写嵌入以及隐写分析可视化演示系统,由PyQ5实现;2.DDSP为图像隐写去除,pytorch实现;3.SRNet为图像隐写分析,pytorch实现。其中自己复现的SRNet网络模型其性能弱于官方代码。
本项目隐写分析中使用的隐写术为: S-UNIWARD、HUGO、WOW三种图像空域隐写算法,采用的隐写嵌入率为:0.4bpp、0.7bpp和1.0bpp三种。
为了更好的演示如何实现隐写嵌入和隐写分析,使用PyQt5编写了可视化界面,调用现有的隐写术和训练好的隐写分析模型进行操作。