基于自适应分块的密写算法研究

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随着数字多媒体技术与计算机网络的迅猛发展,信息安全问题已经成为了当今社会的一个重点研究问题,密写技术应用到了社会及日常生活中的多个领域。密写技术研究的成果在社会及日常生活中发挥着不可替代的作用。本文首先简单介绍了密写技术的研究现状、发展趋势以及应用领域。然后较为全面的概述了数字图像密写技术的相关理论及基础知识。介绍了密写技术与人类视觉系统的关系,密写的基本概念,基本原理,密写的分类以及一个密写系统应当考虑的两个问题。文中还详实的叙述了基于数字图像密写技术的理论基础,总结了经典最低有效位方法,常用的置乱算法,分水岭算法及SOM神经网络的应用及其相关理论基础知识与优缺点。最后提出了基于自适应分块的图像密写方法的思想。该方法首先采用分水岭算法对载体图像进行分块,采用Arnold置乱算法对秘密图像进行加密,然后对分水岭分割结果通过SOM神经网络进行聚类。聚类的目的有两个,一是为了将过分割的小块聚合,二是要辨别各个重新组合成的块的类别。最后使用同一训练好的SOM网络对秘密图像也进行类别判断,将加密的秘密图像隐藏到与其类别相同的载体图像块当中,提高隐藏的不可见性。本文使用MATLAB作为实验平台,针对提出的自适应分块方法进行了模拟实验,得到了精确的实验数据,采用峰值信噪比( PSNR )与归一化系数(NC)两个指标进行了分析。实验结果表明,本文提出基于自适应分块的密写方法具有较好的不可见性、鲁棒性和安全性。
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