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图像安全质量的分析？
时间：2015-08-11 10:35 文章来源：http://www.lunwenbuluo.com 作者：lunwenbuluo 点击次数：
论文部落小编回答：
为了验证所提出的算法具有较大的嵌入数据量和较好的视觉隐蔽性，本文以伪随机数二进制序列为秘密信息，峰值信噪比作为视觉掩蔽性测度。
实验选取Lena与peppers图像作为载体,其大小为256×256的8位灰度图像给出了原始图像、本算法嵌入秘密信息后的图像能以及前两种图像之间差异图。人眼察觉不出各图之间的差别，其差异图也主要改动于边缘与纹理区域，所以可看出其隐蔽性(不可感知性)是非常好的。
为了更好地验证本算法的优越性，选取了4幅标准测试图像(256×256)进行测试，且与四边匹配,FCM进行比较，3种方法的嵌入信息量和峰值信噪比的对比可以看出，在保持良好视觉质量的前提下，本算法的嵌入量远高于其它两种密写方法。
隐写的目的是为了保护嵌入其中的秘密信息，从而进行可靠的通信,隐写首要注重的是秘密信息的隐蔽性，一旦信息被非法的一方截获，纵使隐藏的信息未被提取出来，但是已被敌方发现含有秘密信息，则这一隐蔽的秘密通信过程即宣告失败。
隐写分析是密写技术的主要威胁，它是根据载体数据统计特性的异常觉察到秘密信息的存在。本文采用矩阵编码，极大的提高了信息嵌入效率，这样就尽可能的减少改变原始载体的数据信息。因此，很难呈现明显的载体数据统计特性的异常，也就大大地提高了密写的安全性。
例如针对直方图统计特性的密写分析。给出了Lena原始载体图像和在其中嵌入秘密信息的掩密图像。根据其对比可以看到直方图的改变很小。几乎难以看出来。因此针对的直方图特性的密写分析难以分析出来。
本文主要介绍了图像的分形维数几种常用的基本算法，混沌序列置乱和矩阵编码。在此基础上提出了基于分形维数的密写算法。算法中，先根据位平面特性，把最不重要的几位补图像代替原图像，然后将该图像分割成固定的图像块，利用分形维数与图像间的关系，确定每个图像块的特点。结合HVS特性，根据纹理特征的强弱，提取与之对应的图像块的位平面高低，把这些提取出的位平面组成一个二进制序列，并对其置乱，根据矩阵编码把信息嵌入。实验结果表明，与四边匹配和FCM方法相比，该算法的隐蔽性要好，嵌入容量要大且更具有一定抗分析能力。
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