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基于多级可逆神经网络的大容量裁剪稳健型图像隐写技术
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作者 李泓萱 张松洋 任博 《图学学报》 CSCD 北大核心 2023年第6期1149-1161,共13页
图像隐写技术是将秘密信息嵌入到载体图像中,以保护信息的机密性,并确保不被观察者察觉。然而,在传输过程中,由于分辨率限制,载密图像的边缘区域容易受到裁剪。因此,如何从边缘区域缺失的载密图像中恢复出有效的连续隐藏信息是一个值得... 图像隐写技术是将秘密信息嵌入到载体图像中,以保护信息的机密性,并确保不被观察者察觉。然而,在传输过程中,由于分辨率限制,载密图像的边缘区域容易受到裁剪。因此,如何从边缘区域缺失的载密图像中恢复出有效的连续隐藏信息是一个值得研究的问题。同时,图像隐写技术的另一个挑战是如何在不被检测到的情况下增加信息的有效载荷容量。为了解决上述问题,提出了一种数据驱动的图像隐写算法方案。采用了一种大容量、裁剪稳健的多级双向映射的可逆隐写网络,能够从边缘破损的载密图像中尽可能完整地恢复出连续的秘密图像。此外,算法具有高度的灵活性,可以通过多层级联中改变图像分支的通道数量实现不同规格的大尺寸图像隐写。实验表明,在各种公开数据集上生成的载密图像的视觉隐蔽性、质量度量指标和裁剪恢复能力方面显著优于其他方法。 展开更多
关键词 计算机视觉 大容量图像隐写技术 多级可逆神经网络 嵌套模块级联架构 图像裁剪稳健性
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