信息隐藏系统隐写性能的不可感知性评价分析方法

信息隐藏系统隐写性能的不可感知性评价分析方法

　　第一步：分别对原始图像 ${C_{M \times N}}$CM×N​ 和隐秘图像 $S{t_{M \times N}}$StM×N​ 进行 分块，分块大小为 $m \times n$m×n，分块数目记为 $num = \frac{{M \times N}}{{m \times n}}$num=m×nM×N​，第 $i$i 个分块分别记为 ${C_{i}}$Ci​ 和 ${St_{i}}$Sti​，$i$i 取 $\left[ {1,num} \right]$[1,num] 中的整数；
　　
　　第二步：计算原始图像每一小块的 平均亮度值，如第 $i$i 块的平均亮度值记为 ${I_{\_aver}}\left( i \right)$I_aver​(i)；
${I_{\_aver}} = \exp \left( {\frac{1}{N}\sum\limits_{x,y} {\ln \left( {\delta + I\left( {x,y} \right)} \right)} } \right)$I_aver​=exp(N1​x,y∑​ln(δ+I(x,y)))
上式中，$\delta$δ 是一个较小的常数，用于防止求对数的计算结果趋于负无穷的情况。如 $\delta$δ 可取 $0.0001$0.0001。这个式子的意义是，对于原始图像的每个像素，计算出该像素的 亮度值$I\left( {x,y} \right)$I(x,y)，然后求出该亮度值的 自然对数。接着对所有像素亮度值的对数求平均值，再求平均值的 自然指数值。
　　
　　第三步：通过 $Sobel$Sobel 算子 计算每一小块的 平均边缘强度，如第 $i$i 块的平均边缘强度记为 ${G_{\_edgestrength}}\left( i \right)$G_edgestrength​(i)；
　　



　　第四步：根据如下公式计算每一小块的 亮度权重系数，如第 $i$i 块的亮度权重系数记为 ${k_{\_luminance}}\left( i \right)$k_luminance​(i)；
　　

　　第五步：根据如下公式计算每一小块的 纹理权重系数，如第 $i$i 块的纹理权重系数记为 ${k_{\_texture}}\left( i \right)$k_texture​(i)；
　　

　　
　　第六步：计算原始图像与隐秘图像子块之间的 均方误差，如第 $i$i 块的均方误差记为 $MSE\left( i \right)$MSE(i)；
　　

其中图像大小为 $M \times N$M×N，每序列 $T$T 帧，原始序列为 $I$I，隐秘图像序列为 ${I_c}$Ic​。
　　
　　第七步：根据如下公式计算每一小块的 图像感知质量，如第 $i$i 块的图像感知质量记为 $Quality\left( i \right)$Quality(i)；
　　

　　第八步：计算整个隐秘图像的 感知质量，取各子块的 加权平均，记为 $Quality$Quality。