信息隐藏系统隐写性能的不可感知性评价分析方法

信息隐藏系统隐写性能的不可感知性评价分析方法

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  第一步:分别对原始图像 C M × N {C_{M \times N}} CM×N 和隐秘图像 S t M × N S{t_{M \times N}} StM×N 进行 分块,分块大小为 m × n m \times n m×n,分块数目记为 n u m = M × N m × n num = \frac{{M \times N}}{{m \times n}} num=m×nM×N,第 i i i 个分块分别记为 C i {C_{i}} Ci S t i {St_{i}} Sti i i i [ 1 , n u m ] \left[ {1,num} \right] [1,num] 中的整数;
  
  第二步:计算原始图像每一小块的 平均亮度值,如第 i i i 块的平均亮度值记为 I _ a v e r ( i ) {I_{\_aver}}\left( i \right) I_aver(i)
I _ a v e r = exp ⁡ ( 1 N ∑ x , y ln ⁡ ( δ + I ( x , y ) ) ) {I_{\_aver}} = \exp \left( {\frac{1}{N}\sum\limits_{x,y} {\ln \left( {\delta + I\left( {x,y} \right)} \right)} } \right) I_aver=exp(N1x,yln(δ+I(x,y)))
上式中, δ \delta δ 是一个较小的常数,用于防止求对数的计算结果趋于负无穷的情况。如 δ \delta δ 可取 0.0001 0.0001 0.0001。这个式子的意义是,对于原始图像的每个像素,计算出该像素的 亮度值 I ( x , y ) I\left( {x,y} \right) I(x,y),然后求出该亮度值的 自然对数。接着对所有像素亮度值的对数求平均值,再求平均值的 自然指数值
  
  第三步:通过 S o b e l Sobel Sobel 算子 计算每一小块的 平均边缘强度,如第 i i i 块的平均边缘强度记为 G _ e d g e s t r e n g t h ( i ) {G_{\_edgestrength}}\left( i \right) G_edgestrength(i)
  
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  第四步:根据如下公式计算每一小块的 亮度权重系数,如第 i i i 块的亮度权重系数记为 k _ l u m i n a n c e ( i ) {k_{\_luminance}}\left( i \right) k_luminance(i)
  
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  第五步:根据如下公式计算每一小块的 纹理权重系数,如第 i i i 块的纹理权重系数记为 k _ t e x t u r e ( i ) {k_{\_texture}}\left( i \right) k_texture(i)
  
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  第六步:计算原始图像与隐秘图像子块之间的 均方误差,如第 i i i 块的均方误差记为 M S E ( i ) MSE\left( i \right) MSE(i)
  
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其中图像大小为 M × N M \times N M×N,每序列 T T T 帧,原始序列为 I I I,隐秘图像序列为 I c {I_c} Ic
  
  第七步:根据如下公式计算每一小块的 图像感知质量,如第 i i i 块的图像感知质量记为 Q u a l i t y ( i ) Quality\left( i \right) Quality(i)
  
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  第八步:计算整个隐秘图像的 感知质量,取各子块的 加权平均,记为 Q u a l i t y Quality Quality
  
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