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      LSB匹配隱寫檢測

      2018-02-23 | rar | 0.64 MB | 次下載 | 1積分

      資料介紹

      　　目前，在數(shù)字圖像隱寫中，基于空域和頻域隱寫的研究最為廣泛?；诳沼螂[寫的研究起步較早，典型的隱寫方法如最不重要位（Least Significant Bit，LSB）替換隱寫、加減K（ Plus or Minus K．PMK）隱寫、MLSB替換隱寫等。基于頻域的典型隱寫方法有Jsteg、F5、Outguess、基于模型（Model-Based，MB）、干擾量化（Perturbed Quantization，PQ）等。本文以空域隱寫為對象，研究設計相應的隱寫分析方法。LSB替換隱寫出現(xiàn)較早，由于其簡單易用而被廣泛使用，然而，它雖保持了圖像的視覺特性，卻對其統(tǒng)計特性造成了破壞?；诖?，出現(xiàn)了較多精度較高的隱寫分析方法，如能夠估計信息嵌入比率的正則組和奇異組（ Regular and Signaler，RS）、樣本對分析（ Sample Pair Analysis，SPA）、差值圖像直方圖（Difference　Image Histogram，DIH）、加權隱密（Weighted Stego，ws）等方法。因此，研究者對其進行了改進，提出了如最不重要多位（ Multiple LSB，MLSB）、PMK等隱寫算法。其中，PMK除寫當K=1時即為LSB匹配隱寫，針對LSB替換隱寫的檢測方法對其失效，目前針對該方法的高效檢測方法較少。

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