信息隐藏技术(中文版)
信息隐藏技术第三章隐写与隐写分析
信息隐藏技术第三章隐写与隐写分析隐写术是一种信息隐藏技术，它通过在其他媒介中嵌入、存储或传输秘密信息，使其对外不可见或不易被察觉。
隐写术分为多种类型，其中隐写和隐写分析是其中两个重要方面。
隐写是指通过各种手段将秘密信息嵌入到另一种媒介中，使得只有特定的接受者能够探测到并提取出这些信息。
常见的隐写技术包括文本隐写、图像隐写、音频隐写和视频隐写等。
这些技术广泛应用于情报、网络安全和数字水印等领域。
文本隐写是将秘密信息隐藏在文本中的一种技术。
其中一种常见的方法是通过改变文本的字体、大小、颜色或字符间距等细小变化来隐藏信息。
另一种方法是通过在文本中的无关词汇或标点符号中嵌入秘密信息。
这些方法不会改变原始文本的外观，仅有经过特定处理的接收方能够提取出隐藏的信息。
图像隐写是将秘密信息隐藏在数字图像中的一种技术。
常见的图像隐写方法包括使用最低有效位（LSB）算法和改变像素间关系等方法。
在LSB算法中，秘密信息被嵌入到图像像素的最低有效位中，从而不会引起明显的视觉变化。
改变像素间关系的方法则通过微调图像的RGB值，来隐藏秘密信息。
音频隐写是将秘密信息隐藏在数字音频中的一种技术。
常见的音频隐写方法包括频域隐写和时域隐写。
在频域隐写中，秘密信息会嵌入到音频信号的频域中，例如改变频率或幅度。
而在时域隐写中，隐藏信息会直接嵌入到音频的波形中，例如改变采样率或声音强度。
视频隐写是将秘密信息隐藏在数字视频中的一种技术。
常见的视频隐写方法包括使用帧间差异、改变像素值和时间域隐写等方法。
在帧间差异方法中，秘密信息会嵌入到相邻帧之间的差异中，这样即使在视频中提取单个帧也无法获得完整的秘密信息。
隐写分析是指研究和识别隐写技术的过程。
通过隐写分析，人们可以检测出隐藏在媒介中的秘密信息，并且识别出使用的隐写技术。
隐写分析技术有三种主要方法，分别是统计分析、视觉分析和机器学习。
统计分析是通过特定的统计方法来分析媒介中的数据，从而检测是否存在隐藏的秘密信息。
信息安全概论-5 信息隐藏技术
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第五章 信息隐藏技术
5.1 信息隐藏的概念 5.2 隐藏信息的基本方法 5.3 数字水印 5.4 数字隐写 5.5 数字指纹
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5.1 信息隐藏的概念
• 信息隐藏把一个待保护的秘密信息隐藏在另一个 称为载体的信息中，非授权者不知道这个普通的 载体信息中是否隐藏了其他的信息，而且即使知 道也难以提取或去除隐藏的信息。所用的载体可 以是文字、图像、声音及视频等。
• DCT变换域的基本思想是:先计算原始图像D的离 散余弦变换(DCT)，然后将隐秘信息叠加到变换 域的系数上(不包括直流分量)，这些系数通常为 图像的低频分量。
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5.2.3压缩域算法
• 基于JPEG、MPEG标准的压缩域信息隐藏 系统不仅节省了大量的完全解码和重新编 码过程，而且在数字电视广播及 VOD(Video on Demand)中有很大的实 用价值。相应地，隐秘信息的检测与提取 也可直接在数据的压缩域中进行。
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• 成功的信息隐藏通常需要满足以下技术要 求：
• 1．透明性（invisibility）或不可感知性（ imperceptibility）。
• 2．鲁棒性（robustness）。 • 3．安全性（security）。 • 4．不可检测性（undetectability）。 • 5．自恢复性。 • 6．嵌入强度（信息量）。
• 按检测是否需要载体信息参与分类，可分为 非盲检测算法和盲检测算法。非盲检测算法 中隐秘信息的检测需要原始载体的参与，而 盲检测算法中隐秘 信息隐藏的概念
• 按照保护对象分类，主要分成以下几类： • (1)隐写术：目的是在不引起任何怀疑的情
况下秘密传送消息，因此它的主要要求包 括难以检测和大容量。 • (2)数字水印:它是指嵌在数字产品中的数 字信号，其目的是进行版权保护、所有权 证明、指纹和完整性保护等，因此，它的 性能要求是鲁棒性和不可感知性等。
信息隐藏技术概述
信息隐藏技术概述
隐藏信息技术（Data Hiding Technology）是指将额外的信息存放在一个可以被检索、存储和/或共享的媒体中，而无需改变其基本结构或形式的技术。
隐藏信息技术可应用在许多不同的场景中，如：声音文件、图像文件、视频文件以及文档等。
现有的隐藏信息技术可以将信息隐藏在文件中，使得只有拥有特定密钥的人才能够访问和检索这些信息，从而达到实现信息安全的目的。
隐藏信息技术可以通过用户授权、数据加密或添加水印等技术来保护隐藏的信息，从而控制访问和保护数据的安全。
与其他安全技术相比，隐藏信息技术的关键优势在于其可以有效地在文件本身内对信息进行隐藏，从而保护用户的隐私和安全。
例如，可以在图像文件中隐藏一个文本消息，使之不被除了拥有特定密钥的用户之外的任何人访问。
目前
（1）隐写术：隐写术是将信息隐藏在另一个文件中的技术，使用者可以将文件中一些元素，例如像素值、比特位、区块、行号等，用来存放信息。
例如，用户可以在图片的像素值或比特位中植入文本信息，使之隐形，而无需改变图片的外观和大小。
常用的信息隐藏技术有哪些(一)2024
常用的信息隐藏技术有哪些（一）引言概述：信息隐藏技术是一种用于保护数据隐私和确保信息安全的重要方法。
随着互联网的迅猛发展，隐私泄露和数据安全成为了一个日益严重的问题，因此，探索和应用常用的信息隐藏技术变得愈发重要。
本文将介绍一些常用的信息隐藏技术，以帮助人们更好地了解和应对数据隐私和安全问题。
正文内容：一、隐写术（Steganography）1. 图像隐写术：通过在图像中隐藏数据，例如隐藏在图像的像素值、颜色、像素位置等。
2. 文本隐写术：通过在文本中嵌入信息，例如将数据隐藏在文本的单词、字母、空格等位置。
3. 音频隐写术：通过在音频文件中隐藏信息，例如在音频的音轨、频率谱等位置嵌入数据。
二、水印技术（Watermarking）1. 数字水印：通过将数据嵌入到数字媒体（例如图像、视频、音频等）中，以提供源数据的认证和保护。
2. 视频水印：通过在视频中嵌入标识符号或其他区别于背景的信息，以保护视频的版权和真实性。
3. 数字音频水印：通过在音频中嵌入数字签名或相关信息，用于版权保护和数据完整性验证。
三、加密算法（Cryptography）1. 对称加密算法：使用相同的密钥进行加密和解密，例如AES、DES等。
2. 非对称加密算法：使用不同的密钥进行加密和解密，例如RSA、ECC等。
四、拟态技术（Obfuscation）1. 代码混淆：通过对程序代码进行转换和重组，使其难以理解和分析，以保护知识产权和防止代码逆向工程。
2. 数据混淆：通过改变数据的结构和形式，使其难以被恶意使用者识别和解析。
五、数据备份与恢复技术（Backup and Recovery）1. 数据备份：将数据复制到其他存储介质中，以防止数据丢失和灾难性故障。
2. 数据恢复：通过从备份中恢复数据，将其还原到原始状态。
总结：本文介绍了常用的信息隐藏技术，包括隐写术、水印技术、加密算法、拟态技术以及数据备份与恢复技术。
这些技术在保护数据隐私和信息安全方面起到了重要作用。
信息隐藏技术的概念
信息隐藏技术的概念在当今数字化的时代，信息的传递和存储变得前所未有的便捷，但与此同时，信息安全问题也日益凸显。
为了保护敏感信息不被未经授权的访问、篡改或窃取，人们研发出了各种各样的技术手段，信息隐藏技术就是其中之一。
那么，什么是信息隐藏技术呢？简单来说，信息隐藏技术是一种将秘密信息隐藏在看似普通的载体（如文本、图像、音频、视频等）中的技术。
其目的是使隐藏的信息不被察觉，同时又能在需要的时候被正确提取和恢复。
我们可以通过一个简单的例子来理解信息隐藏技术。
假设你有一张家庭照片，你想把一段重要的文字信息（比如银行密码）隐藏在这张照片中。
通过信息隐藏技术，你可以对照片的像素进行微小的修改，这些修改对于人眼来说几乎无法察觉，但却能够包含你想要隐藏的信息。
当需要获取这段信息时，使用特定的算法和工具，就可以从修改后的照片中提取出隐藏的文字。
信息隐藏技术与传统的加密技术有所不同。
加密技术是通过对信息进行复杂的数学变换，使得未经授权的人无法理解加密后的内容。
而信息隐藏技术则是将信息“藏”起来，让别人根本不知道有秘密信息的存在。
信息隐藏技术具有许多重要的应用。
在军事领域，它可以用于隐藏战略部署、情报等重要信息，以防止被敌方获取。
在商业领域，企业可以使用信息隐藏技术来保护知识产权、防止盗版，或者在数字产品中嵌入版权信息。
在个人隐私保护方面，人们可以将个人敏感信息隐藏在普通的文件中，以增加信息的安全性。
从技术实现的角度来看，信息隐藏技术主要包括以下几个关键步骤：首先是信息嵌入。
这一步需要选择合适的载体，并确定将秘密信息嵌入到载体中的位置和方式。
例如，在图像中，可以选择在像素的亮度值、颜色值或者空间频率等方面进行嵌入。
其次是信息隐藏算法。
这是信息隐藏技术的核心部分，它决定了信息嵌入的效率、安全性和不可感知性。
好的信息隐藏算法应该能够在尽可能不影响载体质量的前提下，有效地隐藏大量的信息。
然后是载体的预处理和后处理。
为了提高信息隐藏的效果，可能需要对载体进行一些预处理，如压缩、滤波等。
信息隐藏技术
信息隐藏技术在当今数字化的时代，信息的安全与保护成为了至关重要的问题。
我们不仅需要防止信息被未经授权的访问和篡改，还需要确保信息在传输和存储过程中的保密性。
信息隐藏技术作为一种新兴的信息安全技术，为解决这些问题提供了新的思路和方法。
那么，什么是信息隐藏技术呢？简单来说，信息隐藏技术就是将秘密信息隐藏在一个看似普通的载体中，使得第三方在不了解隐藏方法的情况下，难以察觉秘密信息的存在。
这个载体可以是图像、音频、视频、文本等各种数字媒体。
信息隐藏技术与传统的加密技术有所不同。
加密技术是通过对信息进行加密处理，使得只有拥有正确密钥的人才能解密并读取信息。
而信息隐藏技术则是将信息隐藏起来，使其在表面上看起来与普通的信息没有区别。
即使攻击者获取了隐藏信息的载体，如果不知道隐藏的方法和位置，也无法提取出秘密信息。
信息隐藏技术的应用场景非常广泛。
在军事领域，它可以用于隐藏军事战略、情报等重要信息，防止被敌方获取。
在商业领域，企业可以使用信息隐藏技术来保护商业机密、知识产权等。
例如，将重要的文件隐藏在普通的图片中进行传输，大大降低了信息被窃取的风险。
在个人隐私保护方面，我们可以将个人的敏感信息隐藏在日常的多媒体文件中，避免被他人发现。
信息隐藏技术主要包括以下几种方法。
空域隐藏方法是一种常见的信息隐藏技术。
它通过直接修改载体图像的像素值来隐藏信息。
比如，可以通过微调图像中某些像素的亮度或颜色值，来嵌入秘密信息。
但这种方法的隐藏容量相对较小，而且容易受到图像处理操作的影响，比如压缩、滤波等，可能导致隐藏的信息丢失或损坏。
变换域隐藏方法则是将载体图像从空域转换到频域，然后在频域中嵌入秘密信息。
常见的变换域包括离散余弦变换（DCT）和离散小波变换（DWT）等。
这种方法的隐藏容量较大，而且对图像处理操作具有一定的鲁棒性，因为在频域中嵌入的信息相对不容易受到空域中的干扰。
基于数字水印的信息隐藏技术也是一种重要的应用。
数字水印可以分为可见水印和不可见水印。
第六章信息隐藏技术(二)
第六章信息隐藏技术（二）引言概述：在信息安全领域中，信息隐藏技术起到了保护机密信息和防止信息泄露的重要作用。
第六章将继续探讨信息隐藏技术的相关内容，并进一步介绍其中的技术原理和应用场景。
本文将从五个大点入手，分别阐述信息隐藏技术的特点、隐写术、数字水印、隐私保护和应用案例。
正文：一、信息隐藏技术的特点1.1 隐蔽性：信息隐藏技术应具备良好的隐蔽性，使嵌入的信息不易被探测到。
1.2 容量：信息隐藏技术应具备较大的信息容量，以满足传输和存储的需求。
1.3 鲁棒性：信息隐藏技术应具备一定的鲁棒性，能够抵抗各种攻击和扭曲。
1.4 兼容性：信息隐藏技术应具备兼容性，能够在不同的系统和应用中进行使用。
1.5 可解析性：信息隐藏技术应具备可解析性，即使接收端可以准确提取嵌入的信息。
二、隐写术2.1 隐写术的概念和分类2.2 隐写术的工作原理2.3 基于图像的隐写术2.4 基于文本的隐写术2.5 隐写术的应用和研究方向三、数字水印3.1 数字水印的概念和分类3.2 数字水印的工作原理3.3 数字水印在版权保护中的应用3.4 数字水印在数据完整性验证中的应用3.5 数字水印的发展趋势和挑战四、隐私保护4.1 隐私保护的需求和挑战4.2 隐私保护的技术手段和方法4.3 隐私保护在通信中的应用4.4 隐私保护在数据存储中的应用4.5 隐私保护的法律规范和伦理问题五、应用案例5.1 信息隐藏技术在军事领域的应用5.2 信息隐藏技术在金融领域的应用5.3 信息隐藏技术在网络传输中的应用5.4 信息隐藏技术在娱乐行业的应用5.5 信息隐藏技术在医疗保健中的应用总结：通过本文对信息隐藏技术的探讨，我们了解了其特点、隐写术、数字水印、隐私保护和应用案例等五个大点。
信息隐藏技术在当今信息安全领域中具有重要意义，它保护了机密信息的安全，防止了信息泄露的风险。
随着技术的不断发展，信息隐藏技术将继续在各个领域中发挥重要作用，并为信息安全提供更多的保障。
信息隐藏技术
信息隐藏技术摘要：随着INTERNET的日益普及，多媒体信息的交流已经达到了前所未有的的深度和广度，其发布形式也愈加丰富。
人们如今也可以通过INTERNET发布自己的作品、重要信息和进行网上贸易等，但随之出现的问题也十分严重：如作品侵权更加容易，篡改也更加方便。
因此如何充分利用INTERNET的方便，又能有效保护知识产权，已受到了人们的高度重视！此时，信息隐藏作为隐蔽通信和知识产权保护等的主要手段，正得到广泛的研究与应用。
所谓信息隐藏就是将秘密信息隐藏到一般的非秘密的数字媒体（如图像、声音、文档文件）中，从而不让对手发觉的一种方法。
关键词：信息安全信息技术信息隐藏信息隐藏是把一个有意义的信息隐藏在另一个称为载体（可以是文字、图像、声音及视频等）的信息中得到隐蔽载体，非法者不知道这个普通信息中是否隐藏了其他的信息，而且即使知道也难以提取或去除隐藏的信息。
一、信息隐藏与传统密码学技术的比较密码技术主要是研究如何将机密信息进行特殊的编码，已形成不可识别的密文进行传递；而信息隐藏则主要是研究如何将某一机密信息秘密隐藏于另一公开的信息中，然后通过公开信息的传输来传递机密信息。
对加密通信而言，监测者或非法拦截者可通过截取密文，并对其进行破译，或将密文进行破坏后，再发送从而影响机密信息的安全；但对信息隐藏而言，监测者或非法拦截者则难以从公开信息中判断机密信息是否存在，难以截获机密信息，从而能保证机密信息的安全。
二、信息隐藏的分类图1-1信息隐藏技术的分类1、按载体类型分类包括基于文本、图像、声音和视频2、按密钥分类若嵌入和提取采用相同的密钥，则称其为对称隐藏算法，否则称为公钥隐藏算法。
3、按嵌入域分类只要可分为空域及变换域方法。
两种方法的比较：空域替换方法是用待隐藏的信息替换载体信息中的冗余部分。
一种简单的替换方法是隐藏信息位替换载体中的一些最不重要位（LSB），只有知道隐藏信息嵌入的位置才能提取信息。
此方法较为简单但鲁棒性较差。
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一个基于“刚刚-明显-失真”测量的视觉感知调整子带图像编码器的概要文件摘要：为了表示一幅具有最低可能比特率的高感知质量图像，一种有效的图像压缩算法不仅要消除统计相关性的冗余,还从消除图像信信息里无关紧要的感知成分，在这篇文章里，将要提出一个视觉感知调整部分波段图像编码器的方案，其中一个公正、明显显示失真（JND）或微创明显的失真（MND）配置文件是采用量化感知冗余。
该JND配置文件提供了每个被编码信号的失真可见性阈值，低于该阈值重建误差被渲染不易察觉。
在由于背景亮度和纹理屏蔽效应而集成阈值敏感度的感知模型基础上，JND文件从分析图像信号的局部属性来估计。
根据人体对空间频率的视觉感知敏感度，全频带JND/ MND信息被分解不同的频率子带的JNDMND成分。
有了这些部分的配置文件，无关紧要的感知信号在每个子波段都可以被筛选出来，并正确编码我们有用的信息以满足可见度阈值。
新的量化保真措施，被称作峰值信号-感知噪声比（PSPNR），拟通过采取评估图像的质量包括考虑明显变形的部分在内。
仿真结果表明，这种近乎透明的图像编码可在不到0.4像素内实现。
相比于ISO-JPEG标准，所提出的算法可以消除原始图像更多的感性冗余，并且重构图像的视觉质量以低比特率更能被我们所接受。
1. 介绍我们通常认为当前图像编码技术的表现是不足够接近基本比特率。
为了支撑未来要求低限制使图像维持高质量接收，为了支持未来低比特率高图像质量的设备，更高效的算法被人们所期待。
在众多达到这个最优性的方法中，感知编码将压缩算法和人类感知机制相连接被认为是最有前途的解决方案，并在最近成为一个重要的研究领域。
这是众所周知的，图像信号的统计是比较非平稳的，重建图像的保真度被人眼所要求的不同是从像素到像素的。
通常来说，感知编码的重要任务是有效地使编码算法适应人体人眼的敏感度。
各种方法已经被提出将人类视觉系统的某些确定的心理视觉特性（HVS）合并到图像编码算法中。
已经作出一些努力来开发HVS的灵敏度到空间频率为适应量化步长频域。
其他的努力试图有效地利用空间掩蔽效应来在空间域隐藏失真。
然而，由于缺乏一个有效的定量测量评估图像质量和HVS非线性的措施，无图像编码方案尚未充分整合这些心理视觉效果提供一个简单而有效的方法用于消除静止图像的视觉冗余。
在最近的图像编码技术评论中，贾扬，提出了感知编码的一个重要概念，即“刚刚明显失真（JND）”。
理想的JND提供各种被编码信号能见度的阈值水平，低于则重建错误难以察觉。
静止图像的JND的配置文件是本地的信号属性的函数，如背景强度、亮度的改变活动和主导的空间频率。
这些属性映射到JND的配置文件需要一个来自广泛主观实验有效的感知模型。
一旦得到的图像的JND配置文件，可感知失真的能量可以被测量，每个感知意义信号可以被评估。
因此，一种有效的知觉模型可以从输入图像产生真实的JND曲线将成为图像感知无损编码的前提。
基于JND概念的方法已经在宽带音频透明编码中非常成功。
设想如果由于紧比特率预算而使透明编码没有获得，最低限度明显失真（MND）而不是JND将被要求，如此一来失真出现在重建图像将被最低限度感知，出现在图像上将均匀分布。
如果比特率降低，重建图像的感知质量将相应的降低。
子带编码是一种很有前途的方法来实现高质量的数字图像压缩，子带编码的基本思路是将空间的图像信号分解成窄的频率子带，每个子带被降低并分别编码。
近期子带编码的兴趣是通过将HVS模型合并到图像编码算法的可行性来驱动的。
子带编码方案为图像压缩使用JND信息的概念在[21]提出，其中每个子带基本敏感度第一次从在midgrey背景下测量明显的噪声的能量的经验中得到。
每个子频带的基本灵敏度通过本地调整亮度和纹理能量来获得感知阈值用于设定DPCM量化器的步长。
尽管总的信号能量非常高比例的包含在最低频率子带，截断带或高频带待编码信号将导致由于混叠效应的感知失真。
另一方面，除非显著信号进行过谨慎编码，高频带信号overcoding代价是付费获得的高感知质量图像。
因此，待解决的问题是优化的子带编码方案是如何定位在每一个频率子波段感知重要的信号，并如何将这些信号具有最低可能的比特率进行编码而不超出误差可视性阈值。
在本文中，一个简单而有效的感知模型被提出来估计灰度级图像的JNDMND信息。
子带编码算法被设计用于去除作为量化JND/MND信息的感性冗余。
在第11节，重要心理视觉特性HVS进行评估，在静止图像感性固有的冗余进行了研究。
在DI部分，所推荐包含两个基本的知觉作用的模型被详细的描述。
为了验证所提出的感知模型在获得JND信息中的有效性，进行了一个主观测试用于比较JND污染的图像感知质量与原始图像，在第四节中，提议的子带编码方案进行说明。
考虑到事实上，传统的PSNR不能充分体现再建图像真实的感知质量，新的保真度评估，以衡量能源残留在能量重建图像感知失真中被在第V节中定义。
仿真结果从PSNRP、SPNR和所要求的比特率几个方面介绍。
为了进行比较，从应用ISO-PEG编码器到相同的测试图像中获得的编码结果也被呈现出来，一个中介总结在本文第六节给出。
2.感知冗余静止图像固有的的感知冗余是基于HVS灵敏度在变化的对照物、亮度在空间域的变化的刺激下不一致性。
运用心理物理学到图像编码中，编码损坏能见度阈值是量化感知冗余最重要措施。
它已被定义为刺激的量级，在那它可见或不可见。
一个特定的刺激能见度取决于许多因素，仅考虑非彩色图像在空间域中，有主要两方面因素影响每个像素的可见性阈值的错误，一个是像素后面的平均背景亮度进行测试，另一种是在空间不均匀的背景亮度。
在实验研究的第一个因素的作用时，研究发现，人的视觉感知对对照物的亮度比固定亮度值更为敏感。
如图中箭头韦伯定律，如果测试刺激的亮度与周围环境亮度是明显的，恰可察觉的亮度的比率不同于刺激亮度，称为韦伯分数，是常量。
事实上，由于周围照明环境包围显示的存在，在非常暗的的区域的噪声发生趋向于更不可见高于更高的亮度区域。
因此，修改已提出的，当背景亮度低时，韦伯分数随着背景亮度减小而增大。
另一方面，如果背景的亮度高，则当背景亮度增加时韦伯分数保持不变。
这个修改已经应用到感知调谐图象编码器，其中高能见度的阈值假设在任一非常暗或亮的区域，并且低阈值在围绕127中等灰度级的区域。
第二个因素反映的事实是，由空间背景亮度不均匀性造成刺激的能见度减少，这一事实被称为空间掩蔽。
已经作出了一些努力利用某些形式的空间掩蔽以提高编码效率。
然而，掩蔽效应是很复杂的过程，没有一个单一的理论已经能够证明各种形式的掩蔽是正当的。
许多对这种效果的调查已被进行，以确定对于一个在位置接近的亮度边缘的小光点或线的刺激亮度差阈值。
空间掩蔽已被广泛使用，以优化差分脉冲编码调制（DPCM）编码器，其中可变步长的量化器被设计以这样一种方式，该量化错误可以由亮度转换被屏蔽。
在许多方法中，亮度差的可视性阈值被定义为亮度边缘的幅度的函数，其中，扰动是变化的，直到它变成刚刚明显。
如图1所示，实验结果之一是将亮度差阈值和亮度边缘高度相联系。
这些结果还表明，可视性阈值不仅取决于边缘的高度，还取决于背景亮度。
在[12]中，空间活动的遮蔽函数的计算是在每个像素水平的加权和，邻近的像素其中垂直亮度斜坡的重量减少作为相邻像素的距离和中心像素点像素的增加。
噪声可见性函数被定义来测量测试刺激的主观大小当屏蔽函数超过给定阈值。
实验结果表明，高值屏蔽函数一般导致能见度函数的值低，反之亦然。
这些结果也证实了噪声可视性的降低发生在空间细节附近，较少的像素具有在大多数图像的高空间细节。
Musmann和埃德曼的方法，可以作为上述掩蔽模型的简化版本，这使量化误差小于可视性阈值。
在这种方法中，可视性阈值和定义在每个像素处的遮蔽函数关联作为四个相邻像素的最大预测误差。
除了对在空间域中的灵敏度阈值的调查，许多心理视觉研究表明失真的感知依赖于它的频度分布。
不同空间频率的对比敏感度已被测定，并作为调制传递函数的模型。
从图2中MTF的响应曲线得出，它表明HVS通常具有类似通带特性。
失真的灵敏度在更高空间域频率比在较低的空间域频率为低。
在第IV节，MTF的特性被用来推导能量的加权函数用于将JND的信号分解成不同频带的分量。
3.所提议的感知模型本文的工作是把HVS的特性与JND曲线的估计合并用于测量图像中固有的感知冗余。
由于为此目没有建立统一的HVS模型，仅知道HVS的特性，如在上一节中提到的，被用于于发展一个估计的感知模型，从空间域的数据得出，JND的值与图像的每个像素相关联。
在现实生活中的图像，JND的可见性阈值可能是上面提到的两个因素的一个非常复杂的函数。
然而，为了简单起见，该模型通过简化的两个因素间的相关性得到，并假定JND值由这两个因素的主导作用而决定。
用于估计全带JND信息的感知模型可以由以下式子描述：其中bg（X，Y）和mg（Z，Y）指的是平均背景亮度和（Z，Y）周围的像素背景亮度差的最大加权平均。
H和W分别表示图像的高度和宽度。
空间掩蔽效应由函数f1(x,y)建模，它的线性特性是在类似于[12]和[15]的测试中得到的，并且图1所示的关系接近。
如图1所示，可见性阈值和亮度差关系曲线的近似斜率当背景亮度增大时趋于增大。
参数a（X，Y）和P（X， Y）是背景亮度依附函数与确定斜率曲线以及可见度阈值轴的交点，背景亮度的可见度阈值由函数F2 （x，y）给出，在其中噪声灵敏度和背景亮度之间的关系由主观测试验证。
在该实验中，小正方形区域32×32像素，是位于在恒定灰度级的平面的中心。
对于平面中每一个可能的灰度级，固定振幅的噪声是从在正方形区域像素中随意的加上或者减去。
通过改变噪声的振幅，当受噪声污染区域刚刚明显时每个灰度级的可见性阈值就为之确定。
与在[21]得到的测试结果相似，并示于图（3），其中对应于低背景亮度的关系（127以下）由另一根方程建模部分（超过127）是由一个线性函数来近似。
两个上述实验是在一个暗室进行，由19-in SPARC-workstation 显示器显示，在距离约6倍图像高度获取。
f2 （X，Y）、T0和γ分别表示当背景灰度级为0下的可视性阈，直线的斜率该模型在较高的背景亮度的功能。
由于空间掩蔽效应，β（x，y）中的λ影响能见度阈值的平均振幅 ,这些可以在实验中找到，这三个变量的值由观看距离的增加而增加。
因此JND/MND 可以被建模为一个单调递增函数观看距离。
对于在上述所采取的观看距离进行了实验，T0,γ和λ的结果分别为17，3/128，和1/2 。
在该情况下的比特率预算紧张的，编码失真有望被均匀地分布在重构的图像上，以使得在不同的障碍位置具有相同的可见度并且图像质量不会因为任何明显的空间局部失真而突然降低。