计算机工程

作者：赵杨宇, 李倩文, 姚丙君, 缪海飞, 平萍

单位：1. 广东电网有限责任公司广州供电局, 广东 广州 5100002. 河海大学计算机与信息学院, 江苏 南京 2111003. 南京南瑞继保电气有限公司, 江苏 南京 211100

关键词：电力系统,电力缺陷图像,可逆缩放网络,差分编码,隐写分析

基金：南方电网科技计划(080099WS24190001); 国家自然科学基金(61902110)

伪装图像质量、恢复图像质量和传输安全性是图像隐藏最关注的3个问题。为解决这些问题, 提出一种基于深度可逆网络和差分编码的图像隐藏方法, 并用于保护电力巡检缺陷图像。首先训练深度可逆网络, 利用训练好的可逆缩放网络对电力巡检缺陷图像进行向下缩放。与压缩感知等方法相比, 可逆缩放网络能够恢复质量更高的缺陷图像。然后提出一种新的基于差分编码的嵌入算法, 利用该算法将下缩放的缺陷图像嵌入到封面图像中。不同于现存很多方法直接对原图像像素值进行嵌入, 所提方法先利用差分编码对缺陷图像进行编码, 然后利用最低有效位算法完成嵌入操作, 差分编码后的图像数值集中在更小的范围内, 减少了嵌入对封面图像像素值的损害。实验结果表明, 相较对比方法, 所提方法伪装图像的峰值信噪比(PSNR)提高3.99 dB~16.56 dB, 恢复缺陷图像的PSNR提高12.52 dB~17.02 dB。另外, 该方法对SPAM的抗隐写分析性能优于对比方法。分析结果表明, 所提方法在伪装图像质量、恢复缺陷图像质量和传输安全性方面的表现优于许多先进方法。

来源：2024年第11期

《计算机工程》期刊编辑部

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