1(电子科技大学计算机科学与工程学院 成都 611731);2(西南民族大学计算机科学与工程学院 成都 610041) (dingxuyang@uestc.edu.cn)
出版日期: 2020-11-01基金资助:国家自然科学基金项目(61902326)；西南民族大学中央高校基本科研业务费专项资金项目(2020NGD02)Evolutionary Multi-Objective Optimization Image Steganography Based on Edge Computing
Ding Xuyang1, Xie Ying1,2, Zhang Xiaosong11(School of Computer Science and Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu 611731);2(School of Computer Science and Engineering, Southwest Minzu University, Chengdu 610041)
Online: 2020-11-01Supported by:This work was supported by the National Natural Science Foundation of China (61902326) and the Fundamental Research Funds for the Central Universities (Southwest Minzu University) (2020NGD02).摘要/Abstract
摘要： 边缘计算解决了终端因计算资源有限而不能运行复杂应用的弊端，在实际应用中可以支持计算资源受限的终端实现基于图像隐写的隐蔽通信.提出了一种适用于边缘计算场景的进化多目标优化图像隐写算法，首先将优化隐写不可察觉性和隐写安全性作为目标函数，给出了图像隐写的形式化定义；其次通过多个定向和非定向的高通滤波器对图像进行预处理，得到叠加的滤波残差作为秘密信息嵌入的候选位置；然后利用遗传算法中的基因操作，在候选位置中逐代寻找适应度高的个体以得到进化多目标优化问题的最优解；最后，在最优解对应的像素位置实现秘密信息的嵌入.通过和现有算法的仿真对比分析结果表明：提出的算法能够很好地保持图像质量，具有较好的抵抗隐写分析的能力.
参考文献
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