基于gan的彩色图像隐写算法文献综述

彩色图像隐写技术作为信息安全领域的重要研究方向，旨在将秘密信息嵌入到载体图像中，实现隐蔽通信的目的。

近年来，生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork，GAN）的兴起为图像隐写技术带来了新的发展机遇。

GAN能够学习真实图像的分布，并生成逼真的图像，这为设计更安全、更高效的图像隐写算法提供了新的思路。

本文首先介绍了彩色图像隐写和GAN的基本概念，然后综述了基于GAN的彩色图像隐写算法的研究现状，分析了不同算法的优缺点，最后展望了未来研究方向。

关键词：彩色图像隐写；生成对抗网络；深度学习；信息安全；隐蔽通信

#1.1彩色图像隐写
彩色图像隐写是一种将秘密信息嵌入到彩色数字图像中的技术，目的是在不引起怀疑的情况下实现秘密通信。

其基本原理是利用人眼视觉系统对某些细微变化不敏感的特点，将秘密信息嵌入到载体图像的冗余位中。

#1.2生成对抗网络（GAN）
生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，由生成器和判别器两个神经网络组成。

生成器的目标是学习真实数据的分布，并生成以假乱真的样本；判别器的目标是区分真实样本和生成样本。

在训练过程中，生成器和判别器相互对抗，不断优化自身参数，最终使生成器能够生成高度逼真的样本。