论文部分内容阅读
设计一种采用非支配排序、拥挤机制和种群重构等策略的递进多目标混合蛙跳算法，可有效保证Pareto前沿的多样性和均匀性．将该多目标优化算法用于设计LSB±K隐写算法．在优化过程中对图像分块，对应所有图像子块组成的矩阵构成优化算法的可行解，矩阵元素代表对应图像块像素的嵌入位数．以载体图像与载密图像差分图的直方图特征函数质心差和隐写容量为两个优化目标，对不同图像块的嵌入位数进行优化．实验结果表明，采用递进多目标混合蛙跳优化的LSB±K隐写算法，与相近抗分析性能下的LSBM隐写及单目标优化LS