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基于灰度共生矩阵统计特征的LSB替换隐写分析方法

1112019/11/04
咨询成果 发布成果
基本信息
  • 成果类型 高等院校
  • 委托机构 西安理工大学
  • 成果持有方 西安理工大学
  • 行业领域 信息安全
  • 项目名称 基于灰度共生矩阵统计特征的LSB替换隐写分析方法
  • 知识产权 发明专利
  • 成果成熟度
  • 项目简介 本发明公开了一种基于灰度共生矩阵统计特征的LSB替换隐写分析方法，包括图像位平面分解、计算灰度共生矩阵、特征的选择和提取、分类步骤，具体步骤是，首先将灰度图像分解为8个位平面，分别计算最低位平面与其余七个位平面间的差分矩阵，然后计算差分矩阵的和矩阵，生成和矩阵的灰度共生矩阵，通过研究分析共生矩阵的特性，从中提取统计显著性特征，使用支持向量机作为分类器来区分载体图像和隐密图像。本发明方法，特征维数少，有效地避免了“维数灾难”；检测精度高，算法具有稳定性；对如JPEG压缩、中值滤波、添加噪声这些内容保持性操作的图像处理具有鲁棒性；并具有令人满意的泛化能力，计算复杂度低。
交易信息
  • 意向交易额 面议
  • 挂牌时间 2021/11/12
  • 委托机构 西安理工大学
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