CAJ | 학술논문

为了提供较大的秘密信息嵌入量和保持较好的栽密图像质量,提出了一种基于自组织特征映射神经网络和小波对比度的图像密写.该方法先将载体图像分成固定大小的小块,对每一小块进行小波一级分解后计算小波对比度.然后,利用自组织特征映射神经网络将小块分为三类.最后,采用模算子技术嵌入秘密信息.实验结果表明,与WCL算法相比,该算法有更大的嵌入量并保持了良好的栽密图像质量.
위료제공교대적비밀신식감입량화보지교호적재밀도상질량,제출료일충기우자조직특정영사신경망락화소파대비도적도상밀사.해방법선장재체도상분성고정대소적소괴,대매일소괴진행소파일급분해후계산소파대비도.연후,이용자조직특정영사신경망락장소괴분위삼류.최후,채용모산자기술감입비밀신식.실험결과표명,여WCL산법상비,해산법유경대적감입량병보지료량호적재밀도상질량.