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CNN预测基底的可逆数据隐藏-main (1).zip

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简介：
本项目为一个基于CNN（卷积神经网络）的预测模型，旨在实现图像中的可逆数据隐藏技术。通过深度学习方法优化数据嵌入与提取过程，确保信息的安全性和完整性。 CNN-Prediction-Based-Reversible-Data-Hiding-main 这段文字似乎只是重复了同一个标题或项目名称四次：“CNN-Prediction-Based-Reversible-Data-Hiding-main”。如果需要对该内容进行进一步解释或者重写，请提供更多的上下文信息或者其他具体内容要求。

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  • CNN预测基底的可逆数据隐藏-main (1).zip
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    本项目为一个基于CNN（卷积神经网络）的预测模型，旨在实现图像中的可逆数据隐藏技术。通过深度学习方法优化数据嵌入与提取过程，确保信息的安全性和完整性。 CNN-Prediction-Based-Reversible-Data-Hiding-main 这段文字似乎只是重复了同一个标题或项目名称四次：“CNN-Prediction-Based-Reversible-Data-Hiding-main”。如果需要对该内容进行进一步解释或者重写，请提供更多的上下文信息或者其他具体内容要求。
     
  • Matlab图像隐藏代码：可逆数据隐藏技术的实现
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    本文章介绍了利用MATLAB实现可逆数据隐藏技术的方法，专注于图像中信息的安全嵌入与提取过程。通过巧妙的算法，既保证了原始图像的质量，又实现了高效的数据传输和保护机制，在信息安全领域具有重要的应用价值。 在MATLAB软件中实现图片隐藏代码并确保数据可逆性的要求如下：使用同一文件夹中的图像（格式为.jpg或.png）以及MATLAB代码。操作步骤包括： 1. 打开Matlab软件，并将提供的嵌入代码粘贴进去。 2. 在“imread”函数中指定要使用的图像名称。 3. 运行代码以生成以下输出： - 嵌入直方图 - 嵌入后的图像文件 - 差异对比的图像 在完成嵌入过程之后，还需要执行提取步骤： 1. 将之前得到的stego（即嵌入后）图像放入MATLAB代码中的“imread”函数。 2. 运行此部分代码以获得以下输出： - 提取直方图 - 原始信息恢复后的图像
     
  • Matlab加密代码-可逆数据隐藏预留空间方法
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    本研究提出了一种基于Matlab实现的可逆数据隐藏技术，通过创新的方法预留加密代码中的隐秘空间，在保证信息安全传输的同时，实现了数据的有效嵌入与提取。 在使用MATLAB进行加密之前，通过预留空间来隐藏可逆数据的代码可以实现数据的隐蔽存储，在不影响原有功能的情况下嵌入额外的信息。这种方法通常涉及到对原始数据结构稍作调整以容纳需要隐藏的数据部分，并确保这些改动不会影响到最终生成的加密结果的有效性与安全性。
     
  • 可逆水印的差分扩展方法：可逆数据隐藏技术
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    简介：本文介绍了一种基于可逆数据隐藏技术的差分扩展方法，用于实现图像中的可逆水印嵌入与提取，确保信息的安全性和完整性。 代码实现了论文《Reversible Watermarking by Difference Expansion》（作者：J. Tian，发表于ACM多媒体与安全研讨会，2002年12月）中的Watermark Embedding模块。嵌入过程可以在水平和垂直方向上迭代执行任意次数，并且最终结果以及每次迭代的结果都会报告PSNR值。
     
  • 基于流密码的加密域可逆数据隐藏方法
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    本研究提出了一种创新的数据隐藏技术，结合了流密码加密与可逆数据隐藏方法，在保护信息安全的同时实现高效的数据嵌入和提取。 该代码实现了张新鹏老师论文中的一个算法，通过流密码加密技术对图像进行加密，并在此基础上完成信息嵌入与提取过程，能够完全恢复原始图像。
     
  • 可逆信息隐藏项目资料.zip
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    本资料包包含了关于可逆信息隐藏技术的研究与应用内容，包括算法、实现方法和实验结果分析等详细文档。适合科研人员和技术爱好者学习参考。 两种有关图像可逆信息隐藏算法的MATLAB代码实现方案：方案一采用了2*2子块像素分组模式，利用相邻像素的相关性，通过算法用相邻的3个像素排序比较来计算预测值，而当前像素值与预测值之间的差即为预测误差。然后使用预测误差扩展技术将秘密水印嵌入到原始图像中。方案二采用了1*3子块像素分组模式，对每个子块按升序排列三个像素以计算预测误差，以此来判断该子块是否可以嵌入秘密信息。接着利用像素误差扩展技术将秘密信息嵌入到原始图像中。实验结果显示，两种方案均具备不错的嵌入能力和良好的视觉质量；相比之下，在相同条件下，方案一的嵌入能力高于方案二，而方案二则在图像质量方面表现更佳。
     
  • 可逆信息隐藏项目资料.zip
    优质
    本资料集包含有关可逆信息隐藏技术的研究文档、算法代码及实验结果，适用于学术研究与技术开发。 资源包含文件：课程报告word+源码图像隐写分为不可逆隐写和可逆隐写（又称无损数据隐藏）。对一幅图像嵌入信息一定会造成原始图像的改变，不可逆隐写中这种改变在提取秘密信息后仍然存在。而可逆隐写除了关心秘密信息的隐写和提取外，还要求在提取信息后载密图像能够恢复到原始载体图像。由于其特性，在军事图像和医学图像诊断等对图像质量高敏感的应用场景下，可逆隐写具有良好的应用前景。
     
  • 基于预测误差分类打乱的加密域可逆信息隐藏Matlab代码.zip
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    本资源提供了一种创新的信息隐藏方法，即基于预测误差分类和打乱技术的加密域可逆信息隐藏方案，并附带详细的MATLAB实现代码。 基于预测误差分类置乱的图像加密域可逆信息隐藏论文代码
     
  • 利用四叉树分割的可逆图像数据隐藏方法
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    本研究提出了一种基于四叉树分割技术的新型可逆图像数据隐藏方法。该方法通过高效地嵌入和提取秘密信息，确保了原始图像内容的高度保真恢复，适用于信息安全与隐私保护领域。 基于高容量直方图的可逆数据隐藏具有相对较低的失真特点。采用四叉树分层分割方案可以将输入图像根据每个块分区的最大容量标准分割成若干个大小不一的像素块，然后在这些区块中嵌入秘密信息。
     
  • 基于双隐藏层BP神经网络的预测.zip
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    本研究采用双隐藏层BP（反向传播）神经网络模型，旨在提升数据预测精度与泛化能力，适用于复杂模式识别和预报问题。 该文件主要包含两个用Matlab实现的BP算法，用于预测任务。文件中有两种网络结构：一种是普通的BP神经网络，另一种是有双隐层的BP神经网络。