摘要:近些年,随着社会发展的影响,带动了我国科学技术水平的进步。本
文基于大数据对图像进行隐写分析,着重研究了几种传统隐写算法,LSB,DWT,
DCT,卡方统计在变换域隐写。并以 JEPG 图片为样本,实现了 Jsteg 算法,可完
成图片的加密与解密。结合 SRNet 神经网络实现了隐写分析,在一定程度上可以
有效实现不同格式图像的隐写分析。
20 世纪 80 年代初期成像光谱学的建立标志着光学遥感技术进入了一个全新
的时代。成像光谱学与数码成像技术的结合产生了成像光谱仪。高光谱成像光谱
仪收集到的高光谱图像(hyperspectralimage,HSI)的波段数多达数十至数百,
这是由于高光谱遥感成像光谱仪在许多相互邻接和部分重叠的狭窄光谱波段上同
时收集地面的辐射数据,每个波段都包含了规定范围内电磁光谱规定范围内的反
射光值。
图像隐写是一种将加密信息隐藏在载体图像中,从而实现加密或隐藏通信的
通信技术,在如今学科发展高度交互的背景下,隐写技术在很多方面都发挥着重
要且不可替代的作用,为信息的安全传输与解读提供支持。目前的隐写技术分析
手段主要可分为专用隐写分析和通用隐写分析两大类。在实际应用中,专用隐写
分析在检测分析过程中的限制性较大,无法对不同种隐写算法进行有效支持,不
能真正实现盲检测,导致无法进行广泛性的应用。因此,通用隐写分析的通用性
研究显得尤为重要,其分析技术也是一大研究热点。目前国内外已有的隐写检测
技术算法主要分为视觉检测,特征码检测,统计检测和通用盲检测等,本文从经