图像隐写术的性能指标

概述 ：
各种方法用于评估图像隐写术的质量。这些方法中的每一种都评估隐写术后获得的结果的不同方面。一些众所周知的方法是均方误差 (MSE)、峰值信噪比 (PSNR)、结构化相似性指数测量 (SSIM)、有效负载容量。

有效载荷能力：
有效载荷容量是指封面图像中存在的信息量的度量。该措施在隐写系统中很重要，因为通信开销取决于最大有效载荷容量。它以每像素位数 (BPP) 为单位。

BPP = NUMBER OF SECRET BITS EMBEDDED/ TOTAL NUMBER OF PIXELS

均方误差（MSE）：
均方误差是原始图像和隐写图像之间逐像素差异的平方的平均值。它让我们衡量了由于数据嵌入过程而在封面图像中产生的误差。

MSE=(mxn)-1∑mi=1 ∑ni=1I[I(i,j)-k(I,j)]2

描述 -
MSE 值越低，表示嵌入质量越好。

m,n = Dimensions of the image
I   = Original Image
K   = stego-image

峰值信噪比（PSNR） ：
PSNR 是另一种流行的方法来测量由于嵌入导致的封面图像中的失真程度。它是信号的最大可能值与失真噪声（MSE）的功率之间的比率。它以 dB 为单位进行测量。 PSNR 值越高表示嵌入质量越好。

PSNR = 10xlog(MAX2/MSE)

描述 -

MAX = 255 for a 8-bit grayscale image

结构化相似性指数测量（SSIM） ：
SSIM 是一种比较度量，用于检查封面图像和隐写图像之间的相似性。它测量两个图像之间的感知差异。

SSIM=(2μxμy + c1)(2σxy +c2)/((μx)2+(μy)2 +c1)((σx)2 +(σy)2 + c2)

描述 -

c1 = (k1l)2
c2 = (k2l)2

μx  and μy  are the mean intensity values of images x and y. 

(σx)2  is the variance of x, 
(σy)2  is the variance of y 
(σxy)2 is the covariance of x and y. 

c₁ and c₂ are the two stabilizing parameters, 
L is the dynamic range of pixel values (2#bits per pixel - 1)  
the contents k1=0.01 and k2=0.03.
SSIM value close to 1 indicates good quality.