一种基于强化学习的图像DCT隐写优化方法

本发明提出了一种基于强化学习的图像DCT隐写优化方法，涉及图像处理和信息隐藏技术领域，通过在离散余弦变换(Discrete Cosine Transform,DCT)域中动态选择合适的图像块进行隐写操作，优化信息嵌入的安全性和图像质量。该方法首先将图像分割为若干个DCT系数块，针对不同区域的图像块构建策略网络。根据每个图像块的DCT系数、能量分布和图像质量指标，构建系统状态，利用分层强化学习算法动态选择隐写操作的DCT系数嵌入块，在确保图像质量的同时，不仅能够使嵌入的信息更加隐蔽，还能够有效避免在常规检测算法中被轻易识别。