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摘要：本发明涉及一种基于八度卷积与残差学习的图像隐写分析方法、系统、电子设备和计算机可读存储介质。所述方法包括：获取目标图像解压缩后进行预处理，将预处理图像数据的特征分解为高频特征和低频特征，将所述低频特征进行通道减半以及卷积操作得到中间低频特征，将所述高频特征进行平均池化操作得到池化高频特征，基于融合八度卷积与残差学习的OC‑Block结构进行特征融合后进行非线性激活，与低频特征逐元素相加，形成带残差连接的输出；通过多次迭代OC‑Block结构，获取高维特征图，转换为概率分布以判断隐写。采用本申请公开的方案重点提取与嵌入位置相关性较高的高频区域的特征，对隐写问题更具有针对性，提取信息更为全面，提高分析准确性和效率。
主权项：1.一种基于八度卷积与残差学习的图像隐写分析方法，其特征在于，包括：S1、图像数据获取：获取目标图像数据，所述目标图像数据为含有原始图像数据与隐写图像数据的压缩数据；S2、数据预处理：将所述目标图像数据解压缩后进行预处理得到预处理图像数据；S3、特征提取与融合：将所述预处理图像数据的特征分解为高频特征和低频特征，基于融合八度卷积与残差学习的OC-Block结构进行特征融合，得到高低频融合特征；S4、图像数据输出：对所述高低频融合特征进行非线性激活，得到输出特征，对所述输出特征进行通道数调整，并与所述低频特征进行逐元素相加，得到带有残差连接的输出特征，通过堆叠多个所述OC-Block结构并进行迭代，获得高维特征图数据；S5、图像分类判断：将所述高维特征图数据转换为概率分布，并基于所述概率分布进行隐写判断。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中信银行股份有限公司 一种基于八度卷积与残差学习的图像隐写分析方法、系统
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