基于拉普拉斯模型的序列隐写密钥估计

来源 :计算机工程与科学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:heiying123
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
图像序列隐写是指利用载体图像特征数据(包括频域数据、空域数据)连续嵌入信息的隐藏方法。本文提出了一种针对图像扩展频谱序列隐写的密钥估计算法。该方法基于序列分析与突变检测的理论,利用序列概率比累积和检验方法(CUSUM-SPRT)对变化进行检测。考虑图像DCT系数满足拉普拉斯分布,给出了理想平稳拉普拉斯分布信号扩展频谱隐藏密钥估计的模型。采用随机微分方程法(SDE)生成拉氏分布的随机序列进行实验。对于非平稳信号的图像数据,在低信噪比(SNR)下,利用当地最有效序列检测法,给出了拉普拉斯分布的密钥估计模型。实
其他文献
针对当今社会对软件工程专业人才培养提出的新需求,以校企联合培养班"订单式"培养为契机,以市场为导向,从设置柔性课程体系入手,全面实施教学改革,探索创新人才培养模式。
手绘是人类思维外化和表达意图的一种有效方式,如何有效地对手绘线进行矢量化是正确理解绘图者意图的关键。本文提出一种采用组合贝塞尔曲线拟合稠密的二维手绘线数据点列的
高光谱图像作为一种三维图像,其海量数据给存储和传输带来极大困难,必须对其进行有效压缩。根据高光谱图像的特点,本文提出了一种基于三维整数小波与自适应预测的无损压缩算法。首先利用三维整数小波变换充分消除高光谱图像的谱间冗余和空间冗余,自适应预测编码可以进一步消除变换后低频子带之间的冗余,从而进一步提高压缩性能;最后利用JPEG-LS标准和SPIHT算法分别对数据进行无损压缩。通过改变小波基,也可实现有
本文研究了一种应用于高速图像检测的基于亚像素特征点提取的螺纹检测粗糙聚类算法。其基本思想是:采用分阶段的高精度亚像素特征点提取方法,将图像边缘特征离散为亚像素级特征点,利用粗糙集中的不可分辨概念和近似集合概念,对图像亚像素级特征点进行粗糙聚类,以便区分图像中多个螺纹零件,确定螺纹小径不可分辨类。在此基础上,给出了螺纹几何参数测量的步骤和计算规则,根据计算结果对螺纹零件进行基于图像特征的判别和处理。