在本本科毕业设计项目中，主要实现了两个关键的技术——图像隐写分析与隐写去除，这两部分都是信息安全领域的重要研究方向。项目利用了深度学习技术，特别是神经网络模型，为图像隐写术提供了高效的解决方案。 我们来讨论图像隐写分析。隐写术是一种在数字图像中隐藏信息的技术，通常用于保密通信或者版权保护。而隐写分析则是反向过程，即检测和提取这些隐藏的信息。在这个项目中，采用了SRNet（Super-Resolution Network）网络模型进行隐写分析。SRNet是一种基于深度学习的超分辨率重建网络，它能够通过学习图像的高阶特征来提升图像的分辨率。在这里，SRNet被改编并应用于隐写检测，其强大的特征提取能力有助于识别出图像中可能存在的隐写痕迹，从而实现有效的隐写分析。 接下来，我们关注隐写去除环节，这里使用的是DDSP（Deep Dct Sparsity Prior）网络模型。DDSP模型是针对图像隐写去除设计的，它利用离散余弦变换（DCT）的稀疏性特点，结合深度学习的方法，来恢复被隐写篡改后的原始图像。在DDSP模型中，网络会学习到图像DCT系数的稀疏分布特性，并通过反向传播优化，尽可能地还原未被隐写篡改的图像内容，达到去除隐写信息的目的。 此本科毕业设计项目的实施，不仅展示了深度学习在图像处理领域的强大能力，还体现了在信息安全领域的应用潜力。SRNet和DDSP网络模型的结合使用，提供了一套完整的从检测到去除的隐写处理流程，对于理解和研究图像隐写技术具有重要的参考价值。同时，这也是一次将理论知识转化为实际应用的良好实践，对于提高学生的动手能力和解决实际问题的能力大有裨益。 在实际操作中，项目文件“ahao3”可能是包含了该项目代码、数据集、训练脚本等相关资料的文件或文件夹，具体的内容可能包括模型的训练记录、测试结果、源代码等，这些资料对于复现和理解这个项目至关重要。通过深入研究这些文件，可以更深入地了解SRNet和DDSP模型的工作原理以及如何在图像隐写分析和去除任务中应用它们。 这个本科毕业设计项目是对深度学习应用于图像隐写分析和去除的积极探索，不仅对学术研究有所贡献，也为实际的安全防护工作提供了新的思路和技术支持。

VSL是图形框图工具形式的免费图像隐写术和隐写分析软件。 它允许复杂的使用，测试和调整不同的隐写技术，并提供简单的GUI以及模块化的插件体系结构

在本文中，我们提出了一种新形式的隐写术，即在仪器的输出屏幕上在线隐藏信息。 该方法可用于在公共场所公布秘密信息。私人标记系统使用对称密钥隐写技术，这里使用LSB技术隐藏秘密信息。 隐写术是隐藏信息的艺术，是隐藏嵌入信息存在的一种努力。 它是一种比密码术更好的保护消息的方法，密码术只隐藏消息的内容而不是消息的存在。 原始消息被隐藏在载体中，使得在载体中如此发生的变化是不可观察的。 隐写信息通常首先通过某种传统方式加密，然后以某种方式修改隐藏文本以包含加密信息，从而产生隐写文本。 隐写编码包的检测称为隐写分析。

隐写分析的深度学习 隐写术和隐写分析 隐秘术是通过稍微修改像素值来隐藏图像中的秘密消息的科学。 内容自适应隐写方案倾向于将消息嵌入复杂区域以逃避检测，这是当今最安全的方法。 空间领域的示例包括HUGO，WOW，S-UNIWARD。 与隐写术相对应，隐写分析是检测图像中隐藏数据的技术。 通常，将此任务表述为二进制分类问题，以区分掩护和隐身。 LSB隐写术封面和隐身术 1：封面（左）和隐秘（右） 2：覆盖物与隐身物相减的结果（有效载荷较小） J-UNIWARD隐写术猫盖和隐蔽物 3：掩护和隐身的减法结果（有效载荷= 0.3） 隐写分析的深度学习 与传统的计算机视觉任务不同，图像隐写分析的目的是要找到对盖子的噪声极低的嵌入操作。 因此，我的网络中没有maxpooling层，可以破坏隐写术引起的少量信息或功能。 一些结果 3：训练过程中，网络开始以50,000步（5个纪元）收敛 4：WOW0.

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。

资源包含文件：设计报告word+项目源码+文献资料等 Python 实现LSB算法进行信息隐藏 包含空域与变换域 JPEG信息隐藏算法 对PDF文件进行信息隐藏 基于卷积神经网络的隐写分析 Matlab SRM、SCA隐写分析。 详细介绍参考：https://biyezuopin.blog.csdn.net/article/details/125618949

隐写分析（包含全部代码已经测试数据），程序可直接使用 对于 JPEG 经典的隐写算法 Jsteg 和 F5 算法，可以在 JPEG 图像中写入秘密数据，本次实验想通过不同的 JPEG 的隐写分析方式判断出 JPEG 图像的类型（原始图像和隐写图像），从而区分 JPEG 载密图像与原始图像，对两种 JPEG 的隐写分析方式进行分析测试。

行业分类-设备装置-基于倒谱和差分方差的音频隐写分析算法

提出了一种新的基于统计特性的LSB隐写分析算法。该算法利用密写对图像中相邻像素相关性的影响来判断隐秘信息的有无。新算法只需考虑相邻像素对中像素值一个为奇数、另一个为偶数的情况，且只需分别统计奇数较大的相邻像素对的个数与偶数较大的相邻像素对的个数，统计量小，实现简单。实验结果表明，新的隐写分析算法具有较高的检测性能。

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。