基于HSV空间的多相隐写图像阈值分割方法仿真

摘要

针对传统的HSV空间的多相隐写图像阈值分割方法中,普遍存在着图像分割误差较大、图像缺乏层次感、视觉效果模糊等问题.提出基于遗传算法的多相隐写图像阈值分割方法.采用HSV彩色空间对多相隐写图像进行处理,引用离散KL变换,对多相隐写图像色调特征和饱和度特征进行变换,使其降维为一维,保留主要图像信息;计算待分割多相隐写图像的颜色粗糙度,根据粗糙度确定图像分割的阈值数量,采用遗传算法搜索最优分割阈值组合,完成多相隐写图像阈值分割.实验结果表明,所提方法图像分割误差较小、图像目标轮廓清晰、视觉效果较为理想.