一种基于参数优化GM模型的数字密写方法
为了提高图像密写的隐蔽性，文中提出一种新的基于参数优化的灰色预测模型(Grey Model，GM)的数字密写算法。该算法首先采用GM(1，1)模型对载体图像的纹理区和边缘点进行检测，参数优化的GM(1，1)模型能够充分利用距检测点最近的像素信息，提高检测精度，然后在这些纹理和边缘上嵌入秘密信息，此方法是一种利用人的视觉特性的数字密写。通过对不同嵌入容量的含密图像进行测试，结果表明，和同为基于视觉特性的BPCS(Bit-planeComplexity Segmentation)和PVD(Pixel-valueDifferencing)密写算法相比，提出的数字密写算法具有更好的隐蔽性，用它密写后的图像质量更好。
数字密写 灰色预测 视觉特性 图像密写 预测模型 检测精度 密写算法
武月红 张毓森 朱欣刚
解放军理工大学指挥自动化学院,南京 210007 中国联通辽宁分公司,沈阳 110003
国内会议
成都
中文
283-285
2008-04-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）