将CPP规则应用到halftone图片的一篇论文
论文名:Halftone Image Steganography Based on Reassigned Distortion Measurement
个人学习所用,若有侵权,本人立即删除
简介
这是在LWT师兄的指导下,我入门信息隐藏的第一篇文章。该文章借用在论文[1]中提出对的CPP规则,将两个已有的隐写方案进行融合,进而得到新的隐写方案。我们在融合时,采用的是直接取多个方案distortion的平均值。这种操作有一定的效果,相比于融合前的方案,在图片质量和统计安全性方面都有小程度的提升。下一步需要改进融合方案, 是的融合达到最佳效果。
方案结构
我们使用了Halftone Image Structural Similarity将halftone图片转化为grayscale图片,使用CPP和SSIM&GSM得到新的损失分数,使用STC进行信息嵌入。
- Halftone Image Structural Similarity ,因为文中使用的SSIM和GSM都是针对于grayscale图片的损失函数,所以文中将C & S ->> X & Y;其中C和S表示halftone类型的cover image和stego image;X和Y表示使用过滤器得到的对应的grayscale image。
- 融合,文中算出每个像素SSIM和GSM损失分数的平均值和方差,然后在平均值的基础上,以方差为判别标准进行修改;
- STC 这是比较成熟的技术,具体操作参见[2];
下一步
提出新的融合方案
导入
[1] : Zhou W, Zhang W, Yu N (2017b) A new rule for cost reassignment in adaptive steganography. IEEE Transactions on Information Forensics and Security 12(11):2654–2667
[2]: Yuileong Y, Wei L, Yingjie X Secure Binary Image Steganography with Distortion Measurement Based on Prediction. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology 文章貌似未出版,,页码未知,但IEEE可查
本文介绍了一种基于Halftone图像的隐写术方案,通过融合CPP规则与现有隐写技术,实现了图片质量和统计安全性的小幅提升。融合过程采用平均值与方差判断,未来计划改进融合算法。
1万+

被折叠的 条评论
为什么被折叠?



