基于保序机制的有效信息隐藏
计算机视觉与模式识别
2025-08-18 v5
摘要
信息隐藏是一种将秘密消息比特隐藏在载体图像中的技术，旨在实现消息容量、恢复准确性和不可感知性之间的最佳平衡。虽然卷积神经网络显著提高了消息容量和不可感知性，但实现高恢复准确性仍然具有挑战性。这一挑战源于卷积操作难以保持消息比特的顺序，并有效解决这两种模态之间的差异。为了解决这个问题，我们提出了StegaFormer，一种创新的基于MLP的框架，旨在保持比特顺序并实现模态间的全局融合。具体来说，StegaFormer包含三个关键组件：保序消息编码器（OPME）、解码器（OPMD）和全局消息-图像融合（GMIF）。OPME和OPMD通过将整个序列分割成等长段并在编码和解码过程中融入顺序信息来保持消息比特的顺序。同时，GMIF采用跨模态融合机制，有效融合来自两个不相关模态的特征。在COCO和DIV2K数据集上的实验结果表明，StegaFormer在恢复准确性、消息容量和不可感知性方面超越了现有的最先进方法。我们将公开我们的代码。
引用
@article{arxiv.2402.19160,
title = {Effective Message Hiding with Order-Preserving Mechanisms},
author = {Gao Yu and Qiu Xuchong and Ye Zihan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.19160},
year = {2025}
}
备注
BMVC 2024