Алгоритм стеганографии изображений на основе глубокого обучения обычно тренируется с использованием пространственных или частотных признаков. Однако отдельные признаки области частоты трудно полностью выражают содержимое всего изображения, и стеганография обычно многофункциональна, что обычно приводит к плохой производительности стеганографии. В связи с этим в данной статье предлагается надежный алгоритм стеганографии изображений на основе графа оценки признаков, называемый Безопасная и надежная сеть стеганографии изображений (SRIS-Net). Во-первых, предложенный алгоритм не зависит от стеганографии в пространственной области, а использует сверточные нейронные сети для получения поверхностных пространственных признаков. Эти признаки исчезают через разложение лапласовской пирамиды в частотной области, используя постепенную стратегию скрытия в различных частотных поддиапазонах, что существенно уменьшает воздействие секретной информации на обрабатываемое изображение, эффективно обеспечивая выдающуюся незаметность и производительность надежности. Кроме того, предложен модуль глобальной-локальной вложенности (GLEM), этот модуль достигает вложенности через рассмотрение общей структуры изображения и местных деталей, и предложена подсеть двойного масштаба мультизадачного (DMSubNet) для многомасштабной реконструкции для повышения качества noсительного изображения. Для обеспечения безопасности предложена двойная структура дискриминатора, одновременно оценивающая изображение как реальное или ложное, и создающая карту оценки признаков области интереса изображения noсителя (ROI), чтобы направлять модуль вложенности в создание более высокой незаметности и неразличимости noсительного изображения. Результаты экспериментов на BOSSBase показывают, что предложенная SRIS-Net превосходит другие основные методы в незаметности и надежности на более чем 9,2 дБ и 3,4 дБ соответственно, уровень можности увеличивается до приблизительно 72-96 бит на пиксель.

Стеганография изображений; надежность; незаметность; двойная структура дискриминатора