引导特征分布生成隐写模型

隐容量高且稳健

利用引导特征分布的均值与标准差隐藏秘密信息,在不修改图像的前提下保持生成质量,提供大容量且稳健的隐蔽通信。

Sun, Youqiang · 刘建毅 · 张茹

ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications and Applications 2024

技术优势

容量更大

引导特征空间包含各种图像的风格和属性描述,为信息隐藏提供了大空间。

质量更好

通过均值和标准差控制嵌入引导特征的统计离散度,保持原始特征分布,从而维持生成图像质量。

抗击打

与现有隐写方法相比,本模型实现了更好的质量和隐藏容量,并具有强稳健性。

应用场景