1) bit-plane complexity segmentation
位平面复杂度分割隐写算法
2) Bit-Plane Complexity Segmentation(BPCS)
位平面复杂度分割
1.
Statistical analysis based on complexity histogram discontinuities measure is a powerful steganalytic technique for detecting the presence of secret message embedded in the digital images using Bit-Plane Complexity Segmentation(BPCS).
对复杂度直方图的不连续性测度的隐写分析能有效地察觉以位平面复杂度分割(BPCS)隐写的秘密信息的存在。
2.
Bit-Plane Complexity Segmentation(BPCS) steganography replaces bit-plane blocks of high complexity with secret data.
位平面复杂度分割(BPCS)隐写在复杂度较高的位面小块嵌入秘密信息,有较好的隐蔽性,但会引起图像位面小块复杂度的统计特性的变化。
3) BPCS (Bit-Plane Complexity Segmentation)
位面复杂度分割
4) Branch-cut-plane Algorithm
分支割平面算法
5) Planar Segmentation Algorithm
平面分割算法
6) Complexity Scalable Algorithm
复杂度分级算法
补充资料：平面四方形配位化合物
分子式：
CAS号：
性质：四配位化合的几何构型为平面四方形的配位化合物。他们大多数都有d8构型金属离子，如铑（I）、铱（I）、镍（II）、铂（II）和铝（III）等的配位化合物。如双（丁二酮肟）合镍、顺-二氨二氯合铂[Pt(Cl)2(NH3)2]等。
CAS号：
性质：四配位化合的几何构型为平面四方形的配位化合物。他们大多数都有d8构型金属离子，如铑（I）、铱（I）、镍（II）、铂（II）和铝（III）等的配位化合物。如双（丁二酮肟）合镍、顺-二氨二氯合铂[Pt(Cl)2(NH3)2]等。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条