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公开(公告)号：CN108460715A
公开(公告)日：2018-08-28
申请号：CN201810064364.4
申请日：2018-01-23
Applicant: 中山大学
Abstract: 本发明涉及多媒体信息安全以及图像信息隐写技术领域，更具体地，涉及一种基于局部纹理模式的二值图像隐写分析方法。包括以下步骤：S1.构建十三宫格像素点块模板；S2.利用块模板扫描图像得到二值图像局部纹理模式；S3.统计每个二值图像局部纹理模式出现的频率；S4.将局部纹理模式出现的频率级联形成特征向量，利用集成分类器进行学习分类。本发明利用集成分类器进行学习分类，所提取的二值图像分析特征具有较高的特征维度，并且能够很好地描述图像的纹理，集成分类器能够很好地利用所提取的高维特征进行学习分类，能够很好地检测出待检测图像是否包含隐秘信息，具有较强可靠性。
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公开(公告)号：CN108460715B
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN201810064364.4
申请日：2018-01-23
Applicant: 中山大学
Abstract: 本发明涉及多媒体信息安全以及图像信息隐写技术领域，更具体地，涉及一种基于局部纹理模式的二值图像隐写分析方法。包括以下步骤：S1.构建十三宫格像素点块模板；S2.利用块模板扫描图像得到二值图像局部纹理模式；S3.统计每个二值图像局部纹理模式出现的频率；S4.将局部纹理模式出现的频率级联形成特征向量，利用集成分类器进行学习分类。本发明利用集成分类器进行学习分类，所提取的二值图像分析特征具有较高的特征维度，并且能够很好地描述图像的纹理，集成分类器能够很好地利用所提取的高维特征进行学习分类，能够很好地检测出待检测图像是否包含隐秘信息，具有较强可靠性。
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