一种基于参数优化GM模型的数字密写方法
  • 【摘要】

    为了提高图像密写的隐蔽性,文中提出一种新的基于参数优化的灰色预测模型(Grey Model,GM)的数字密写算法.该算法首先采用GM(1,1)模型对载体图像的纹理区和边缘点进行检测,参数优化的GM(1,1)模型能够充分利用距检测点最近的像素信息,提高检测精度,然后在这些纹理和边缘上嵌入秘密信息,此方法是一种利用人的视觉特性的数字密写.通过对不同嵌入容量的含密图像进行测试,结果表明,和同为基于视觉特... 展开>>为了提高图像密写的隐蔽性,文中提出一种新的基于参数优化的灰色预测模型(Grey Model,GM)的数字密写算法.该算法首先采用GM(1,1)模型对载体图像的纹理区和边缘点进行检测,参数优化的GM(1,1)模型能够充分利用距检测点最近的像素信息,提高检测精度,然后在这些纹理和边缘上嵌入秘密信息,此方法是一种利用人的视觉特性的数字密写.通过对不同嵌入容量的含密图像进行测试,结果表明,和同为基于视觉特性的BPCS(Bit-planeComplexity Segmentation)和PVD(Pixel-valueDifferencing)密写算法相比,提出的数字密写算法具有更好的隐蔽性,用它密写后的图像质量更好. 收起<<

  • 【作者】

    武月红  张毓森  朱欣刚 

  • 【作者单位】

    解放军理工大学指挥自动化学院,南京

  • 【会议名称】

    2008年中国信息技术与应用学术论坛

  • 【会议时间】

    2008-04-01

  • 【会议地点】

    成都

  • 【主办单位】

    西南信息中心

  • 【语种】

    chi

  • 【关键词】

    数字密写  灰色预测  视觉特性  图像密写  预测模型  检测精度  密写算法