48、基于边缘的图像隐写方法与人群视频多级威胁分析

基于边缘的图像隐写方法与人群视频多级威胁分析

基于边缘的图像隐写方法

在图像隐写领域，基于最低有效位（LSB）的图像隐写技术有诸多研究。传统的LSB替换方法存在一些问题，它按顺序隐藏数据，修改更多LSB位时会产生伪影，且容易被隐写分析检测到。不过，不少研究者提出了改进方案：
- Chan找到一种用于数据隐藏的最优像素调整方法。
- Thien提出一种基于模函数的高容量数据隐藏方案，克服了传统LSB替换方法产生的伪影问题。
- Yang估计了用于数据隐藏的k位LSB的数量。
- Meilikainen提出一种LSB匹配算法，对原始图像的改动较少来隐藏数据。
- Li提出一种广义LSB匹配算法，性能优于Meilikainen的算法。
- Wang利用遗传算法执行基于LSB的隐藏方案。

然而，这些技术都容易受到RS隐写分析和其他统计隐写分析的攻击。最近，Xu提出一种使用模3策略的改进LSB技术，可在一个像素中隐藏两个三进制数据，并且对SPAM隐写分析有抵抗能力。

大多数现有的LSB方法没有考虑图像内容和消息大小之间的空间关系，导致视觉质量差和安全性低。在这种情况下，基于边缘的方法更为合适，因为边缘区域比平滑区域能容忍更多的变化，所以可以在边缘区域隐藏更多的数据。LSB、像素值差分（PVD）和差分扩展（DE）方法已被用于基于边缘的隐写算法。

改进的LSB技术（模3策略）

该技术首先将消息转换为三进制，然后按顺序遍历每个像素，使用模3策略一次在每个像素中隐藏两个三进制消息。以下是其嵌入和提取过程：
- 嵌入算法 ：
1. 初始化：