随笔分类 - 信息隐藏与数字水印
摘要：1.图像像素相关性 图像像素彼此高度相关，因此，加密目标之一是使水平，垂直和对角线像素的相关系数非常小。使用以下公式计算两个像素x和y之间的相关系数 (ρ) 2.差异攻击 差分攻击研究输入明文图像和输出加密图像之间的统计特征，以推断在更改输入时任何有意义的关系，同时观察输出以揭示加密算法。 强大的加
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摘要：RGB色彩空间：红，绿，蓝 HSV色彩空间：颜色种类，颜色饱和度，颜色亮度
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摘要：为了有效抵抗各类隐写分析算法的检测，只能通过不修改载体进行信息隐藏，因此“无载体信息隐藏”这一概念应运而生. “无载体”并不是指不需要载体，与传统的信息隐藏相比，它强调的是不需要其他载体而是直接以秘密信息为驱动来生成或者获取含密载体. 图像无载体信息隐藏 图像无载体信息隐藏通过提取图像的特征序列并映
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摘要：神经网络是一个能够学习和归纳的系统，能从已知数据中挖掘规律，进而对位置数据进行推理和决策。 数字水印是一种将特定信息（水印）隐藏在数字信号中，不影响信号使用价值的技术。 通过向神经网络模型嵌入水印可以保护神经网络模型的知识产权，称：神经网络模型水印。 评价指标 1.要确保水印嵌入不会严重损害神经网络
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摘要：目前的数字图像隐写技术主要分为两大类[27]，空间域图像隐写和变换域图像隐写。 在空间域图像隐写中，基于隐藏的秘密数据对宿主图像的像素强度值进行轻微修改，并且该修改不容易被注意到。空间域中的数据嵌入可以基于最低有效位（LSB）、像素值差分（PVD）、直方图移位、差值扩展、多个位平面、调色板、像素强度
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摘要：当版权信息使用一幅有意义的二值图像或灰度图像或彩色图像时，在提取的水印和原始水印之间将存在多个比特位错误，但是由于肉眼对色彩分辨率有限，就算发生多个比特位错误也不会过多地影响到图像的质量。如果错误的多个比特位并不是集中于某一块区域，则视觉的影响就可以忽略不计，这就可以间接地提高数字水印算法的鲁棒性，
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摘要：变换域水印算法-变换域： 变换域水印算法是通过修改变换域系数来嵌入水印，其中变换域主要有以下四种，离散余弦变换(Discrete Cosine Transform，DCT)、离散傅里叶变换(Discrete FourierTransform，DFT)、离散小波变换（Discrete Wavelet
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摘要：噪声：图像在摄取或传输时所受的随机信号干扰。多时候将噪声看成多维随机过程，用概率分布函数和概率密度分布函数来描述噪声。 数字图像噪声简介：https://blog.csdn.net/qq_20823641/article/details/51513567 高斯噪声：指概率密度函数服从高斯分布（正态分
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摘要：信息隐藏，即在一些载体信息中将需要保密传递的信息隐藏进去，而载体本身并没有太大的变化，不会引起怀疑，这样就达到了信息隐藏的目的。 概念 载体对象：A打算秘密传递一些消息给B，A从随机信息源中随机选取一个无关紧要的消息c，当c公开传递时，不会引起怀疑，c称为载体对象。 伪装对象：秘密消息隐藏到载体对象
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摘要：研究在多媒体载体信号（语音，图像，视频等）中的信息隐藏技术。 信息隐藏算法的性能指标： 1.透明性 也称不可感知性。指被保护信息被嵌入数字水印后应不引起原宿主媒体质量的显著下降和视听效果的明显变化，不影响隐写媒体的正常使用。 2.鲁棒性 也称稳健性。指隐藏的秘密信息抵抗各种信号处理和攻击的能力。 3
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