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。