【摘 要】
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针对基于神经风格迁移的信息隐藏算法没有解决彩色图像的嵌入这一问题，提出了一种基于风格迁移过程的彩色图像信息隐藏算法。首先，充分利用了卷积神经网络特征提取的优势，分别提取出载体图像的语义信息，风格图像的风格信息和彩色图像的特征信息，再将图像的语义内容和不同风格融合在一起，最后通过解码器实现对载体图像进行风格迁移的同时完成彩色图像的嵌入。实验结果表明，该算法可以将秘密图像有效融入生成的风格化图像中，使
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61872384,62102451）； 武警工程大学基础前沿研究基金（WJY202012）；
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针对基于神经风格迁移的信息隐藏算法没有解决彩色图像的嵌入这一问题，提出了一种基于风格迁移过程的彩色图像信息隐藏算法。首先，充分利用了卷积神经网络特征提取的优势，分别提取出载体图像的语义信息，风格图像的风格信息和彩色图像的特征信息，再将图像的语义内容和不同风格融合在一起，最后通过解码器实现对载体图像进行风格迁移的同时完成彩色图像的嵌入。实验结果表明，该算法可以将秘密图像有效融入生成的风格化图像中，使得秘密信息嵌入行为与风格变换的行为不可区分，在保持算法安全性的前提下，隐藏容量提高到24bpp，峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）平均达到了25.29 dB和0.85，有效解决了彩色图像的嵌入问题。
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