基于多尺度融合空洞卷积残差网络的大容量图像隐写方法

摘要

本发明公开了一种基于多尺度融合空洞卷积残差网络的大容量图像隐写方法，利用改进的ResNet作为骨干网，去掉了ResNet中的所有池化层，在残差模块的残差连接中引入空洞卷积，并采用了多尺度融合的结构。同时为了提高隐写的安全性，隐写网络采用了隐写分析网络进行对抗训练。训练隐写网络和显现网络时均采用了基于卡方距离的损失函数设计，从而能够以良好的透明性在图像中隐写图像，并以较高的保真度从含密图像中提取出秘密图像，同时又有较高的安全性，不易被隐写分析工具检测到。