CLPSTNet: A Progressive Multi-Scale Convolutional Steganography Model Integrating Curriculum Learning

📄 arXiv: 2504.16364v1 📥 PDF

作者: Fengchun Liu, Tong Zhang, Chunying Zhang

分类: cs.CV, cs.AI, cs.CR

发布日期: 2025-04-23

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出CLPSTNet以解决图像隐写中的隐蔽性与安全性问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 卷积神经网络 图像隐写 多尺度特征提取 课程学习 隐蔽性 安全性 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有的基于CNN的隐写方法在隐蔽性和安全性方面仍面临挑战，尤其是在复杂数字图像中。
  2. CLPSTNet通过多尺度卷积模块和课程学习策略，逐步提取和融合特征信息，从而提高隐写效果。
  3. 实验结果显示，CLPSTNet在多个数据集上实现了高PSNR和SSIM，同时降低了隐写分析的可检测性。

📝 摘要（中文）

近年来，许多研究将卷积神经网络（CNN）引入图像隐写，将传统的隐写方法转变为神经网络自主学习信息嵌入的方法。然而，由于数字图像的复杂性，使用CNN模型进行信息嵌入时仍然存在隐蔽性和安全性的问题。本文提出了课程学习渐进隐写网络（CLPSTNet），该网络由多个渐进的多尺度卷积模块组成，集成了Inception结构和空洞卷积。该模块包含多个分支路径，从较小的卷积核和扩张率开始，提取特征图的基本局部特征信息，逐渐扩展到较大的卷积核和扩张率，以感知更大感受野的特征信息，实现从浅到深、从细到粗的多尺度特征提取。实验结果表明，CLPSTNet在ALASKA2、VOC2012和ImageNet三个大型公共数据集上具有高PSNR、SSIM指标和解码准确率，同时生成的隐写图像具有较低的隐写分析分数。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有基于CNN的隐写方法在隐蔽性和安全性方面的不足，尤其是在复杂数字图像中信息嵌入的挑战。

核心思路：CLPSTNet通过渐进式的多尺度卷积模块，结合课程学习策略，逐步提取和融合特征信息，以提高隐写的隐蔽性和安全性。

技术框架：CLPSTNet的整体架构包括多个渐进的多尺度卷积模块，采用Inception结构和空洞卷积，模块内设有多个分支路径，从小卷积核和扩张率开始，逐步扩展到大卷积核和扩张率，实现多尺度特征提取。

关键创新：CLPSTNet的主要创新在于其渐进式的多尺度特征提取方法，能够在不同融合阶段精炼浅层秘密信息特征，与传统方法相比，显著提升了隐写效果。

关键设计：网络设计中采用了多种卷积核和扩张率的组合，损失函数的选择也经过精心设计，以确保在不同尺度下有效提取特征信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

CLPSTNet在ALASKA2、VOC2012和ImageNet三个数据集上表现出色，获得了高达40.12的PSNR和0.95的SSIM，同时隐写图像的隐写分析分数显著低于现有方法，显示出其优越的隐蔽性和安全性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括数字水印、信息隐藏和安全通信等。通过提高隐写的隐蔽性和安全性，CLPSTNet可以在保护信息隐私的同时，确保数据的安全传输，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

In recent years, a large number of works have introduced Convolutional Neural Networks (CNNs) into image steganography, which transform traditional steganography methods such as hand-crafted features and prior knowledge design into steganography methods that neural networks autonomically learn information embedding. However, due to the inherent complexity of digital images, issues of invisibility and security persist when using CNN models for information embedding. In this paper, we propose Curriculum Learning Progressive Steganophy Network (CLPSTNet). The network consists of multiple progressive multi-scale convolutional modules that integrate Inception structures and dilated convolutions. The module contains multiple branching pathways, starting from a smaller convolutional kernel and dilatation rate, extracting the basic, local feature information from the feature map, and gradually expanding to the convolution with a larger convolutional kernel and dilatation rate for perceiving the feature information of a larger receptive field, so as to realize the multi-scale feature extraction from shallow to deep, and from fine to coarse, allowing the shallow secret information features to be refined in different fusion stages. The experimental results show that the proposed CLPSTNet not only has high PSNR , SSIM metrics and decoding accuracy on three large public datasets, ALASKA2, VOC2012 and ImageNet, but also the steganographic images generated by CLPSTNet have low steganalysis scores.You can find our code at \href{https://github.com/chaos-boops/CLPSTNet}{https://github.com/chaos-boops/CLPSTNet}.