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基于邻域相关性MC模型的空域隐写检测算法被引量：1: 2010年; 空域隐写作为最常用的隐写方式之一,对其进行隐写分析具有较高的实用价值。空域隐写破坏了图像的邻域相关性,通过分析其在隐写前后发生的改变,能有效检测图像是否进行了隐写。如何对邻域相关性进行量化分析成为问题解决的关键。通过对图像邻域相关性进行MC建模,提出了一种有效的空域隐写检测算法。该算法在相关性MC模型的基础上提取出相关性量化矩阵,分析了其在隐写前后发生的变化,并提取出相应的检测特征。最后,以Fisher分类器作为检测分类器进行了检测实验。实验结果表明该算法能有效检测多种空域隐写算法,其平均检测率达到85%以上。与其它空域隐写检测算法相比该算法具有更好的适用性。; 张政保马懿刘一川杨小伟; 关键词：马尔可夫链隐写检测

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河北省自然科学基金(0524351790)