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为了提供较大的秘密信息嵌入量和保持较好的载密图像质量,提出了一种基于自组织特征映射神经网络和小波对比度的图像密写。该方法先将载体图像分成固定大小的小块,对每一小块进行小波一级分解后计算小波对比度。然后,利用自组织特征映射神经网络将小块分为三类。最后,采用模算子技术嵌入秘密信息。实验结果表明,与WCL算法相比,该算法有更大的嵌入量并保持了良好的载密图像质量。
一种基于SOM和HVS的密写方法     密写  SOM  HVS       2009/7/8
为了提供较大的秘密信息嵌入量和保持较好的载密图像质量,提出了一种基于自组织特征映射神经网络和人眼视觉特性的图像密写。该密写方法将对比度和纹理敏感度作为特征向量,并通过自组织特征映射神经网络将像素分为视觉敏感类与视觉不敏感类,将较多秘密信息嵌入属于视觉不敏感类的像素,而将较少秘密信息嵌入属于视觉敏感类的像素。实验结果表明,与SOC算法相比,该算法有更大的嵌入量,并保持了良好的载密图像质量。 ...

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