最小值滤波与感知哈希结合的图像隐写算法研究

"该资源是一篇发表在《计算机科学与应用》期刊上的学术论文，作者是刘骞和李清光，研究重点在于一种基于最小值滤波与感知哈希算法的图像隐写技术。该算法旨在提高图像隐写的安全性，通过结合最小值滤波器和感知哈希算法，改善了传统隐写算法在聚类规则应用上的不足。MiPOD（Minimizing the Power of Optimal Detector）被提到作为经典的隐写算法，虽然安全性高，但像素修改方式不符合聚类规则，而新算法则对此进行了改进。" 在图像隐写领域，安全性和隐藏信息的不可检测性是关键考量因素。本文提出的图像隐写算法结合了两种关键技术：最小值滤波和感知哈希。最小值滤波是一种图像处理技术，用于平滑图像并减少噪声，它可以有效地降低图像的局部变化，从而为隐藏信息提供一个较为稳定的环境。在隐写术中，这种过滤过程可能有助于更好地融合秘密数据，使得篡改不易被察觉。 另一方面，感知哈希算法是一种用于比较图像相似性的方法。它通过对图像进行一系列处理（如缩放、裁剪或低质量压缩），生成一个简化的、固定长度的哈希值，代表了图像的“指纹”。在隐写中，感知哈希可以用来确保隐藏信息不会显著改变图像的整体视觉效果，保持其自然外观，同时又能有效嵌入数据。 论文指出，传统的隐写算法，如MiPOD，虽然安全性较高，但在处理像素修改时未充分利用聚类规则。聚类规则是指在图像中，相邻像素往往有相似的属性，随机修改可能会破坏这种关系，导致更容易被检测到。因此，新算法旨在改进这一策略，通过更智能地选择和修改像素，使修改更符合图像的自然结构，从而提高算法的隐蔽性。 作者刘骞和李清光来自广西大学计算机、电子和信息学院以及广西多媒体通信与网络技术重点实验室。他们的研究工作对提高图像隐写算法的安全性和隐藏信息的不可检测性提供了新的视角，这对于信息安全和数字媒体等领域具有重要意义。通过这样的方法，我们可以期待在未来开发出更加安全、难以检测的隐写技术。