调色板聚类信息隐藏算法：ClusterStego的新突破

本文主要探讨了一种名为"ClusterStego"的新型调色板聚类信息隐藏算法。在当前调色板信息隐藏方法存在局限性的背景下，作者们将聚类分析技术巧妙地应用到这一领域，旨在提高信息隐藏的效率和安全性。ClusterStego算法的核心思想是通过定义一种特定的相似性测度和聚类准则函数，对调色板所对应的RGB色彩空间进行有效地划分，形成若干个类别。每个类别内的调色板项被用来隐藏一部分信息，这使得隐藏过程更为直观且不易察觉。 该算法的一大亮点是引入了质量系数的概念，这使得信息隐藏的质量可以被精确控制。这意味着用户可以根据实际需求调整隐藏信息的清晰度和安全性，实现了隐藏质量和数据容量之间的平衡。相比于EzStego等传统算法，ClusterStego在隐藏容量上有了显著提升，能够实现每像素高达87.5%的信息隐藏能力，这对于信息隐藏技术来说是一项重要的突破。 文章的研究背景是在2004年，它获得了国家“973”计划和自然科学基金的联合资助，表明了其在当时科研领域的高度关注。研究者杨成、张立和和戴元军来自北京邮电大学信息安全中心网络与交换国家重点实验室，他们的工作不仅提升了信息隐藏领域的技术水平，也为调色板相关应用提供了新的可能性。 关键词包括"信息隐藏"、"调色板"和"质量系数"，这些词汇概括了文章的核心内容。该研究遵循了T P391的信息学分类标准，并采用了文献标识码A，表明其学术水平和可检索性。文章的编号1001-3695(2005)04-0072-03，表明了发表于2005年的第四期期刊上，篇幅为3页。 这篇论文深入研究了利用调色板聚类技术改进信息隐藏的方法，为信息安全和图像处理等领域提供了创新的解决方案，对于相关领域的研究人员和实践者具有较高的参考价值。