【摘 要】
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信息隐藏被视为保障数据安全的重要手段。图像是最常见的一类数据媒体,在网络上广泛传播具有一定安全隐患,同时,也存在一些特殊应用场景,如需要在图像中嵌入URL等其他信息,这使得图像隐写技术受到研究者的更多关注。部分研究对隐写容量和鲁棒性等问题进行了探讨,但生成的载密图像质量不稳定,部分载密图像在低频区域有明显的改动痕迹,处理后的图像模糊,质量低,与载体图像差距较大。本文以生成高质量的载密图像为研究对象
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信息隐藏被视为保障数据安全的重要手段。图像是最常见的一类数据媒体,在网络上广泛传播具有一定安全隐患,同时,也存在一些特殊应用场景,如需要在图像中嵌入URL等其他信息,这使得图像隐写技术受到研究者的更多关注。部分研究对隐写容量和鲁棒性等问题进行了探讨,但生成的载密图像质量不稳定,部分载密图像在低频区域有明显的改动痕迹,处理后的图像模糊,质量低,与载体图像差距较大。本文以生成高质量的载密图像为研究对象,其目的是使图像在加入一定规模的信息后没有明显的模糊现象,不易被肉眼察觉,并尽可能保证嵌入更多的信息和保持算法的鲁棒性。为此,提出了一种基于注意力机制和生成对抗网络的图像隐写模型,运用编码-解码网络实现信息的嵌入与提取,引入注意力机制学习重要图像特征,引入判别器与编码器进行对抗训练,同时在编码器和解码器之间加入干扰层,学习图像传输过程中的扰动,保障隐写模型的鲁棒性。为进一步提高载密图像的质量,采取基于纹理分析的图像隐写方法,运用灰度共生矩阵提取纹理信息,选择在载体图像的高复杂度区域使用基于注意力机制和生成对抗网络的图像隐写模型进行信息嵌入。采用公开数据集MIRFLICKR和VOC2012进行实验,结果表明:与同类方法相比,在嵌入相同的信息量时,所提出的图像隐写模型所获得的载密图像具有更高的PSNR值和SSIM值,且有良好的鲁棒性,尤其是结合基于纹理分析后,载密图像的PSNR值和SSIM值有了大幅度提高,生成的载密图像上基本看不出改动痕迹。与其他方法的无选择性嵌入信息相比,本文算法的秘密信息被更多地嵌入图像复杂度高的区域,与载体图像轮廓有更高的吻合度,生成的载密图像的视觉质量得到了明显改善。同时,在嵌入信息量增加50%左右时,处理后的图像仍能维持同类算法的水平,这就使得在同样的质量要求下,本文算法能够嵌入更多的信息。
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