SRM算法是目前隐写分析中广泛使用的方法,但不能有效检测自适应隐写算法。为提高针对自适应隐写算法的检测率,通过改进SRM算法,利用不同区域的像素对隐写检测贡献的差异性,提出了一种基于权值分配的隐写分析算法。理论证明了权值分配能够提高隐写检测特征的分类能力,并设计了一种基于权值分配的特征提取框架。依据像素失真代价确定优先像素集,设计合理的权值函数对不同区域的像素噪声残差分配权值,提取四阶共生矩阵作为隐写检测特征。实验结果表明,在检测以HILL为代表的自适应隐写算法时,与SRM和PSRM检测算法相比,所提算法的平均错误率分别降低了2.09%和1.53%,说明能够有效实施针对自适应隐写算法的检测。
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【图像隐写】基于wow算法图像自适应隐写matlab源码
2021-11-13 20:56:21 5KB
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适用用空域图像,是目前安全性最高的自适应隐写算法
2021-03-26 13:11:28 218KB 自适应隐写 wow
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利用可比自适应隐写术之间的差异发展失真函数
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基于抖动调制的自适应隐写技术,可抵抗jpeg压缩和统计检测
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