用于计算图像的信息熵和相关性系数的信息隐藏的图像算法

资 源 简 介

用于计算图像的信息熵和相关性系数的信息隐藏的图像算法

详 情 说 明

在数字图像处理和信息隐藏领域，信息熵和相关性系数是衡量算法性能的两个重要指标。

信息熵反映了图像中信息的不确定性和随机性程度。它基于像素值的概率分布进行计算，数值越高表明图像包含的信息越丰富。在信息隐藏算法评价中，原始载体图像和嵌密后的图像信息熵对比可以反映嵌入操作对图像统计特性的影响。

相关性系数则用于量化相邻像素之间的线性关系强度。自然图像通常具有较高的空间相关性，而经过信息隐藏处理的图像可能会改变这种相关性。通过计算水平、垂直和对角方向的相关系数，可以对算法保持图像自然特性的能力进行评估。

这两个指标在信息隐藏算法评价中具有互补作用：信息熵主要考察全局统计特性，而相关性系数则关注局部结构保持。优秀的隐藏算法应当能在嵌入秘密信息的同时，尽可能保持原始图像的信息熵和像素相关性，从而达到隐蔽性和安全性的平衡。

实际应用中，这两个指标常与其他评价参数如峰值信噪比(PSNR)等结合使用，共同构成对信息隐藏算法的综合评价体系。