論文の概要: A Color Image Steganography Based on Frequency Sub-band Selection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.14437v1
- Date: Wed, 29 Dec 2021 07:52:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-30 20:57:04.746552
- Title: A Color Image Steganography Based on Frequency Sub-band Selection
- Title（参考訳）: 周波数サブバンド選択に基づくカラー画像ステガノグラフィ
- Authors: Hai Su, Shan Yang, Shuqing Zhang, and Songsen Yu
- Abstract要約: 近年,画像隠蔽ステガノグラフィーが注目されている。
画像隠蔽ステガノグラフィーによって生成された画像は、明らかな色歪みや人工的なテクスチャトレースを示す。
本稿では,周波数サブバンド選択に基づくカラー画像ステガノグラフィーモデルを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.371189999631518
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Color image steganography based on deep learning is the art of hiding
information in the color image. Among them, image hiding steganography(hiding
image with image) has attracted much attention in recent years because of its
great steganographic capacity. However, images generated by image hiding
steganography may show some obvious color distortion or artificial texture
traces. We propose a color image steganographic model based on frequency
sub-band selection to solve the above problems. Firstly, we discuss the
relationship between the characteristics of different color spaces/frequency
sub-bands and the generated image quality. Then, we select the B channel of the
RGB image as the embedding channel and the high-frequency sub-band as the
embedding domain. DWT(discrete wavelet transformation) transforms B channel
information and secret gray image into frequency domain information, and then
the secret image is embedded and extracted in the frequency domain.
Comprehensive experiments demonstrate that images generated by our model have
better image quality, and the imperceptibility is significantly increased.
- Abstract（参考訳）: 深層学習に基づくカラー画像ステガノグラフィーは、カラー画像に隠された情報を隠蔽する技術である。
その中でも、画像隠蔽ステガノグラフィー(画像付きハイディング画像)は、ステガノグラフィの能力の高さから近年注目を集めている。
しかし、画像隠蔽ステガノグラフィによって生成された画像は、明らかな色歪や人工的なテクスチャの痕跡を示す可能性がある。
本稿では,周波数サブバンド選択に基づくカラー画像ステガノグラフィーモデルを提案する。
まず,異なる色空間/周波数サブバンドの特性と生成画像の品質の関係について検討する。
次に、RGB画像のBチャネルを埋め込みチャネルとし、高周波サブバンドを埋め込み領域として選択する。
DWT(離散ウェーブレット変換)は、Bチャネル情報とシークレットグレー画像とを周波数領域情報に変換し、シークレット画像を埋め込み、周波数領域に抽出する。
総合的な実験により,本モデルが生成する画像の画質が向上し,感度が著しく向上することを示した。
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