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LSB匹配隐写检测
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目前，在数字图像隐写中，基于空域和频域隐写的研究最为广泛。基于空域隐写的研究起步较早，典型的隐写方法如最不重要位（Least Significant Bit，LSB）替换隐写、加减K（ Plus or Minus K．PMK）隐写、MLSB替换隐写等。基于频域的典型隐写方法有Jsteg、F5、Outguess、基于模型（Model-Based，MB）、干扰量化（Perturbed Quantization，PQ）等。本文以空域隐写为对象，研究设计相应的隐写分析方法。LSB替换隐写出现较早，由于其简单易用而被广泛使用，然而，它虽保持了图像的视觉特性，却对其统计特性造成了破坏。基于此，出现了较多精度较高的隐写分析方法，如能够估计信息嵌入比率的正则组和奇异组（ Regular and Signaler，RS）、样本对分析（ Sample Pair Analysis，SPA）、差值图像直方图（Difference Image Histogram，DIH）、加权隐密（Weighted Stego，ws）等方法。因此，研究者对其进行了改进，提出了如最不重要多位（ Multiple LSB，MLSB）、PMK等隐写算法。其中，PMK除写当K=1时即为LSB匹配隐写，针对LSB替换隐写的检测方法对其失效，目前针对该方法的高效检测方法较少。
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