【正文】 D)。 %對排序后的個體取前NIND個 indexls2=index2(1:NIND)。 %將NIND個個體的序號賦給indexls2for i=1:NIND %求前NIND個個體對應(yīng)的二進(jìn)制值 Chrom2(i,:)=Chromls1(indexls2(i),:)。 endPc=。 %交叉率Pm=。 %變異率gen=0。 %初始代數(shù)為0ticwhile genMAXGEN FitnV2=1./(1+ObjV2)。 %計算適應(yīng)度 SelCh2=select(39。sus39。,Chrom2,FitnV2,GGAP)。 %選擇 SelCh2=rebin(39。xovdp39。,SelCh2,Pc)。 %交叉 SelCh2=mut(SelCh2,Pm)。 %變異 ObjVSel2=hausdorff01232(mb,tx,bs2rv(SelCh2,FieldD))。%計算子代目標(biāo)函數(shù)值 [Chrom2 ObjV2]=reins(Chrom2,SelCh2,1,[1,],ObjV2,ObjVSel2)。%重插入 gen=gen+1。 endab2=bs2rv(Chrom2,FieldD)。 %解碼，位置轉(zhuǎn)換為二進(jìn)制值[Y2,I2]=min(ObjV2)。 %求出具有最小函數(shù)值的位置ac=[round(ab2(I2,1:2)) ab2(I2,3)]。 %具有最小函數(shù)值的位置值[round(ab2(:,1:2)) ab2(:,3) ObjV2] %顯示所有的位置值和目標(biāo)函數(shù)值toc%%%%%%%%%%%按求出的位置，將模板顯示在圖像上%%%%%%%%%%%%%%%mb12=imrotate(mb,ac(3))。[mbii,mbjj]=find(mb12)。 %求模板中點(diǎn)不為0的坐標(biāo) u=mbii+ac(1)。v=mbjj+ac(2)。for i=1:length(u) tx3(u(i),v(i))=1。endfigure,imshow(tx3)。%編圖像程序時一定要注意索引是不是整數(shù)%若不是，要求整%按求出的位置，將模板以藍(lán)色顯示在圖像上%%%%%%%%%%%%%%%%%figure,imshow(tx5)。hold on。for i=1:length(u) plot(v(i),u(i),39。MarkerEdgeColor39。,39。k39。,39。MarkerSize39。,10)。end% mba=imrotate(mby,ac(3))。% mba=edge(mba,39。canny39。,)。 %邊緣檢測% [ma,na]=size(mba)。% for i=1:ma% for j=1:na% if mba(i,j)==1% mba(i,j:j+4)=0。% break。% end% end% end% for i=1:ma% for j=na:1:1% if mba(i,j)==1% mba(i,j4:j)=0。% break。% end% end% end% mba=bwfill(mba,39。holes39。)。% figure,imshow(mba)。% A=0。% B=0。% C=0。% for i=1:ma% for j=1:na% A=A+mba(i,j)。% B=B+j*mba(i,j)。% C=C+i*mba(i,j)。% end% end% x=B/A。%%%質(zhì)心x坐標(biāo)% y=C/A。%%%質(zhì)心y坐標(biāo)% [x+ac(2),y+ac(1)]本章首先指出 ChangTseng 算法中的不足，然后提出一種改進(jìn)的基于像素值差分的邊緣匹配嵌入算法。為了提高含隱圖像的圖像質(zhì)量和增加載體圖像的信息嵌入量，引入最優(yōu)像素值調(diào)整方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，本章提到改進(jìn)算法嵌入量優(yōu)于原始算法，可以實(shí)現(xiàn)嵌入隱秘信息的盲提取，并且可以有效的抗擊差分值直方圖的隱寫分析。第五章 總結(jié)與展望 總結(jié)隨著信息安全重要性的日益突出，隱寫和隱寫分析作為現(xiàn)代信息戰(zhàn)的重要研究領(lǐng)域，受到了越來越多的關(guān)注。對隱寫的基本要求是要有極高的安全性和足夠的信息嵌入量，其中安全性是其核心。對于一種安全隱寫方法，最重要的性能指標(biāo)是它的隱蔽性，包括視覺隱蔽性和統(tǒng)計隱蔽性。視覺隱蔽性一般比較容易利用人的視覺、聽覺掩蔽效應(yīng)來保證。即使這樣，在信息嵌入中對原始多媒體信號的修改往往引起統(tǒng)計特性的某些異常，因此統(tǒng)計隱蔽性是安全隱寫的主要考慮因素。本文主要研究如何解決隱寫算法在信息嵌入時引起的載體統(tǒng)計特性的某些異?；蛞曈X隱蔽性較低的問題，重點(diǎn)工作集中在對幾種常用圖像隱寫算法中存在的安全漏洞和相應(yīng)隱寫分析算法進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，提出了抗統(tǒng)計分析的安全的隱寫算法。使用 MATLAB 作為仿真實(shí)驗(yàn)平臺對上述研究進(jìn)行了驗(yàn)證和分析，具體的工作總結(jié)為：(1)本文在對傳統(tǒng) PVD 隱寫進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，針對它當(dāng)門限閾值大于特定值時不能進(jìn)行嵌入的缺點(diǎn)提出了一種改進(jìn)算法，分別利用水平和豎直像素的相關(guān)性進(jìn)行信息嵌入，利用人眼視覺特性，在紋理比較豐富的區(qū)域嵌入較多的隱藏信息，在紋理比較不豐富的區(qū)域嵌入較少的隱藏信息。實(shí)驗(yàn)證明改進(jìn)算法運(yùn)行速度快，提高了信息嵌入的容量，并能很好的抵抗基于差值直方圖的統(tǒng)計分析。(2)本文針對像素值差分隱寫中運(yùn)用相鄰像素的特征進(jìn)行隱寫的算法，提出一種改進(jìn)的隱寫算法，運(yùn)用三個相鄰像素的最大最小值的差值確定信息嵌入量，用簡單的 LSB 方法進(jìn)行信息嵌入。為了提高含隱圖像的質(zhì)量，運(yùn)用最優(yōu)像素調(diào)整的方法。通過本文的改進(jìn)，實(shí)驗(yàn)證明該算法簡單，運(yùn)行速度快，獲得了更好的視覺隱蔽性，大大增加了信息嵌入量，并且能有效抵抗灰度直方圖的統(tǒng)計分析。(3)針對原有 SM 隱寫中存在的漏洞，本文提出一種改進(jìn) SM 算法，即將待嵌入像素的邊緣像素的最大值和最小值的差值用來確定嵌入量，如果像素位于邊緣區(qū)域，則嵌入較多的隱藏信息，反之，則嵌入較少的隱藏信息。為了增強(qiáng)嵌入圖像的質(zhì)量，用 OPAP 方法減小嵌入誤差。實(shí)驗(yàn)證明該算法大大提高了數(shù)據(jù)嵌入效率，使得每個載體數(shù)據(jù)可以嵌入更多的秘密比特數(shù)，提高了含隱圖像的質(zhì)量，減小數(shù)據(jù)嵌入引起的失真，從而改進(jìn)隱寫的隱蔽性，提高抗攻擊的能力，提高了隱寫算法的安全性。 展望本文針對幾種應(yīng)用廣泛的圖像空域隱寫算法存在的安全漏洞提出了改進(jìn)算法，可以有效地抵御針對它們的具體隱寫分析方法，取得了較為滿意的結(jié)果。在 本文研究的基礎(chǔ)上，可以進(jìn)一步對以下幾個問題進(jìn)行深入探討和研究：(1)本文只是對圖像的空域隱寫及隱寫分析進(jìn)行了研究，而其它變換域中如：DCT、DWT 域的研究也將稱為未來隱寫術(shù)的重要方向之一。(2)本文的 PVD、SM 算法只對二維圖像進(jìn)行了研究，以后的工作可以嘗試對三維圖像進(jìn)行研究。(3)現(xiàn)有的安全隱寫算法只是相對的安全，隨著隱寫分析的進(jìn)一步發(fā)展，也將面臨嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)?？偠灾?，對于隱寫、隱寫分析，安全性問題不可能一勞永逸地得到解決，攻擊與防守雙方始終相互促進(jìn)、共同發(fā)展，這也是互聯(lián)網(wǎng)時代信息戰(zhàn)的一個重要特征。隱寫研究者的不懈努力將推動隱寫這一領(lǐng)域在不斷的在對抗中前進(jìn)。參考文獻(xiàn)[1]馮登國．密碼學(xué)導(dǎo)引．北京：科學(xué)出版社，1999．[2]馮登國．密碼分析學(xué)．北京：清華大學(xué)出版社，南寧：廣西科學(xué)技術(shù)出版社，2000．[3]沈昌祥，張煥國，馮登國，曹珍富，[J].中國科學(xué)E輯:信息科學(xué)，2007，37(2).[4]王育民,張彤,[M].北京:清華大學(xué)出版社, 2006.[5]Chandramouli R,Kharrazi M, steganography and staganalysis: concepts and practices[A], in: T. 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