图像信息隐藏容量与最小可检测容量分析

• 作者: 张帆 张春田 苏育挺
• 来源期刊: 高技术通讯
• 学科: 工学
• 关键词: 信息隐藏 容量 神经网络
• 年，卷（期）: 2008,（11）
• 所属期刊栏目: 计算机与通信技术
• 页码范围: 1148-1153
• 页数: 6页
• 分类号: TP3
• 字数: 5027字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3772/j.issn.1002-0470.2008.11.009

摘要

在前期研究工作的基础上,提出了一种不同于现有以信息论为基础的图像信息隐藏容量分析方法,该方法基于联想记忆神经网络的吸引子和吸引域理论,研究数字图像的信息可隐藏容量的极限问题,并把信息隐藏容量与最小可检测容量问题--隐藏信息量的上限和下限问题统一在同一个理论框架之内.研究结果表明,如果隐藏信息后的图像与宿主图像之间的汉明距离超出神经网络吸引域范围,就无法正确地检测出隐藏的信息;神经网络的容量决定了在一定检测错误率情况下最少需要嵌入的信息量;图像中可以隐藏的最大信息量取决于神经网络的吸引域;最小可检测信息量取决于神经网络的吸引子.该方法是对现有基于信息论方法的有益补充.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张春田	天津大学电子信息工程学院	54	1428	18.0	37.0
2	苏育挺	天津大学电子信息工程学院	63	889	12.0	28.0
3	张帆	天津大学电子信息工程学院	90	324	10.0	14.0