一种改进型的OPA密写算法

最佳奇偶分配密写（OPA）是针对调色板图像密写中的一种低失真、高隐蔽性的方法。首先对OPA算法及其分析算法进行了深入研究。并针对颜色混乱分析提出了一种新型OPA算法,该算法引入亮度分量参与颜色的奇偶分配,能够有效兼顾密写信息容量和信息安全的双方面要求。最后,还提出利用SHA-1算法完成新密写算法的伪随机游走写入,进一步提高了密写过程的安全性和隐蔽性。     

NFT图像隐写

NFT(non-fungibletoken)图像为元宇宙中进行创作、交易、分享和收藏的数字艺术作品。不同于自然图像,NFT图像的内容为用户自主定义,在数据空间分布较广,这为秘密信息的隐藏提供了极大便利,因此借助NFT图像进行隐蔽通信成为图像隐写的一个新分支。提出了一种NFT图像的隐写方法。对一幅给定的NFT图像,对高频与边缘轮廓部分进行增强,以丰富图像中有利于掩盖隐写修改痕迹的细节部分,从而使增强后的图像更适合隐写,将其作为载体。根据增强前后图像像素的差异确定载体图像各像素加1或减1的倾向修改方向,并根据此差异调整载体各像素的修改代价以满足确定的倾向修改方向,进一步提升隐写抗检测性。利用主流隐写编码框架在载体图像中进行信息嵌入。实验结果表明,所提方法应用于NFT图像时的抗检测性优于现有的数字图像隐写方案,对于HILL、Mi POD、DFEI隐写方案,所提方法可分别将隐写分析错误率（PE值）平均提升8.7%、9.2%、6.2%（所有嵌入率与隐写分析特征情况平均值）。所提方法适用于NFT图像,为除自然图像与生成图像以外的第3类载体（即NFT图像）提供了针对性的隐写方法。待NFT图像数量较为...     

基于视觉注意力和局部复杂性的图像隐写算法

视觉注意力是人类感知系统中一个十分重要的特性,但目前基于人类视觉感知机理的隐写算法大多只考虑亮度、对比度和掩蔽效应等低层因素.文中将视觉注意力模型引入隐写算法中,提出一种新的基于视觉注意力和局部复杂性的图像隐写算法.算法先采用均方差分析图像的局部复杂性,在复杂性较大的区域引入Itti模型构造注意力显著图,进而利用视觉熵来定量刻画注意力特性,并将图像分块处理,图像块按照不同的局部复杂程度和注意力等级分成3种类型,最终利用LSB方法进行隐写.大量实验结果表明,文中算法在嵌入大量信息后仍能保持较好的视觉感知效果,且能抵抗一类通过直方图对比的隐写分析方法.     

基于视觉感知机理的大容量彩色图像盲隐写算法

针对现有彩色图像隐写算法大多将灰度图像的算法直接用于彩色通道,未能运用彩色视觉感知机理的问题,提出一种YUV空间上的、基于视觉感知机理的大容量彩色图像盲隐写算法。主要方法是在Y分量上通过标准差来分析载体图像的局部复杂性,利用视觉感知机理将信息分成两部分隐写于Y和V分量中,灵活性较差的U分量则作为隐写信息的通道指示器,无需大的改变。大量实验结果表明,所提算法与其他方法相比在嵌入大容量信息后依然能够保持很好的不可感知性,而且可以抵抗直方图对比和RS隐写分析方法,因而所提算法是合理、简洁、有效的。     

嵌入式系统中Nand Flash写平衡的研究

由于Nand Flash写之前需要擦除且使用寿命有限,为了提高Nand Flash的使用寿命,需要对Nand Flash存储块进行均衡管理。本文研究了ZLG/FFS,针对其不足,并根据ZLG/FFS设计了一个新的FFS,其最突出的特点是尽可能保证在追加文件内容时不擦除闪存块。     

针对LSB匹配隐写的图像复原隐写分析

最低有效位(LSB)匹配隐写是目前图像隐写分析的难点和热点之一.为了提高针对LSB匹配隐写的隐写分析算法性能,将图像退化复原理论与图像隐写分析相结合,提出一种新的隐写分析算法.首先将LSB匹配隐写过程建模为加性噪声造成的图像退化过程,提出了一种专用复原滤波算法;然后将载密图像的复原图像作为载体图像的估计图像,提取载密图像与估计图像的质心特征,结合Fisher线性判决器实现隐写分析.实验结果表明,复原滤波算法可有效地复原受LSB匹配隐写噪声污染的退化图像,隐写分析算法的总体性能优于Ker方法,尤其在低嵌入率条件下表现良好,适用于空间域图像LSB匹配隐写.     

安徽省立医院信息系统设计与实现

介绍安徽省立医院信息系统的设计与实现,提出一种关于开发信息系统的设计方法和步骤,为开发复杂的信息系统提供新的思路。     

基于SHA-1实现的OPA密写算法

最佳奇偶分配密写（OPA）是针对调色板图像密写中的一种低失真、高隐蔽性的方法。对OPA的原理及实现进行了深入研究,并从写入方式入手,提出了一种新型的SHAj—OPA算法。新算法利用SHA-7算法在载体中选择随机嵌入点,以实现OPA密写的信息写入;同时保证在密写中不发生信息碰撞,进一步提高了密写过程的安全性和隐蔽性。