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边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。这些包括深度上的不连续、表面方向不连续、物质属性变化和场景照明变化。 边缘检测是图像处理和计算机视觉中，尤其是特征提取中的一个研究领域。

LSB (LSB:least significant bits) :将信息嵌入到随机选择的图像点中最不重要的像素位 上，这可保证嵌入的隐写信息是不可见的。 优点：操作简单，实现容易，隐藏信息量相对比较大。 缺点：由于使用了图像不重要的像素位，算法的鲁棒性差，隐写信息很容易为滤波、图像量化、几何变形的操作破坏。

在一个图像块中调整两个(或多个) DCT系数的相对大小。将描述一个使用数字图像作为载体的系统。在编码处理中，发送者将载体图像分成8×8的像素块，每一块只精确地编码一个秘密信息位。嵌入过程开始时，首先伪随机地选择一个图像块bi，用它对第i个消息比特进行编码。令Bi=D{bi}为DCT变换后的图像块。