基于图像混沌块置乱和DWT变换的无载体信息隐藏研究

无载体隐写通过提取载体特征,与信息序列进行映射,从而无需修改载体即可实现对秘密信息的隐藏,因此,具有极强的抗隐写分析能力,但是已有算法在隐藏容量方面仍然有限,且大多需要构建大样本图像库。本文提出一种基于混沌块置乱和离散小波变换（Discrete wavelet transform,DWT）的无载体信息隐藏算法,从秘钥中提取混沌变换的相关参数,对载体图像进行混沌块置乱生成多张新图像,再对其进行分块DWT变换,根据相邻图像块低频DWT系数之间的关系生成对应的哈希序列,并构建相应索引库。将载体图像及秘钥发送给接收方,实现秘密信息的传递。实验表明,与现有算法相比,该算法获得了隐藏容量和隐藏成功率的较大提升,具有较强的鲁棒性。同时,该算法架构简单,传输负载小,具有较强的实用价值。     

基于风格迁移纹理合成与识别的构造式信息隐藏

传统的信息隐藏算法大都通过修改载体达到隐藏秘密信息的目的,但不可避免地会在载体数据中留下修改痕迹,故常难以抵抗隐写分析技术的检测,为此无载体信息隐藏应运而生.无载体信息隐藏并非不使用载体,而是不对载体数据进行修改.为了提高无载体信息隐藏算法的隐藏容量和鲁棒性,提出了一种基于风格迁移纹理合成与识别的构造式信息隐藏算法.该算法首先选取不同类别的自然图像和纹理图像分别建立内容图像库和纹理风格图像库,并根据内容图像库中自然图像的类别构建二进制码的映射字典;其次为了接收方能够从含密图像中提取出秘密信息,需要构建带标签的纹理图像库,并将其作为训练集输入到卷积神经网络中,通过迭代训练获得纹理图像识别模型.在秘密信息隐藏时,根据秘密信息片段选择对应类别的自然图像,并按照一定的顺序组合成含密拼接图像,随后从纹理图像库中随机选择一张纹理图像,通过风格迁移的方法将含密拼接图像转换成含密纹理图像,从而完成秘密信息隐藏过程.在信息提取过程中,通过纹理图像识别模型可准确识别出含密纹理图像原本对应的图像类别,再对照映射字典即可提取出秘密信息.实验结果表明,所提算法生成的含密纹理图像具有良好的视觉效果,秘密信息隐藏容...     

基于分形几何的信息隐藏技术

该算法借鉴信息隐藏的原理,以分形几何作为数学工具,利用Mandelbrot集迭代的混沌特性,通过将文字信息映射至原始图像中并改变图像的微小细节实现信息隐藏及加密过程.该算法具有较高的安全性、隐蔽性及实用性.     

面向无载体信息隐藏的映射关系智能搜索方法

传统的搜索式无载体信息隐藏技术建立在固定的映射规则与庞大的图像库基础上,依赖于复杂的人工特征提取并且需要进行大量搜索来构建合适的图像库。针对这些问题,本文提出了一种面向无载体信息隐藏的基于深度学习映射关系智能搜索方法,该方法从已有图像库出发,基于深度神经网络,自动搜索一套高容量、高覆盖率的映射关系,从而解决传统人工方法存在的传输开销大、图像库建立困难的问题。除此以外,实验表明我们的方法相较于传统无载体方法有更强的鲁棒性。     

基于宿主图像差值矩阵的可逆信息隐藏算法

提出一种能无失真地从水印图像中提取出隐藏信息并无失真地恢复出原始图像的可逆图像信息隐藏算法。该算法利用图像相邻像素之间差异较小的特性,通过差值矩阵对原始图像进行预处理,修改差值矩阵并映射到宿主图像中实现信息隐藏。理论分析和仿真实验表明,该算法在保证良好不可见性的情况下,有效提高了信息嵌入容量。     

一种基于LSB灰度图像信息隐写的改进算法

笔者介绍了LSB算法和Logistic映射原理,提出了一种新的基于LSB的图像信息隐藏改进算法,该算法利用logistic映射的混沌特性置乱图像,并利用logistic参数u使图像产生两个序列,两个序列进行运算与秘密信息对比并决定是否修改LSB位从而实现信息的隐写。算法充分利用了图像像素高比特位信息,自适应性较强。实验结果表明,该算法图像失真少,安全性较好。     

基于并行和变参数的混沌hash函数的构造与性能分析*

提出了一种基于可并行和变参数的混沌分段线性映射hash函数算法。该函数通过明文扩展将并行处理的明文消息矩阵元素信息关联起来,实现了并行性。由矩阵元素位置标号决定的可变参数和矩阵元素相应的ASCII码值分别作为混沌分段线性映射的输入参数和迭代次数来生成相应明文的中间hash值。最终的128 bit的hash值由中间hash值的异或而得到。计算机模拟表明,本算法具有较好的单向性、混乱、扩散性以及抗碰撞性,满足单向hash 函数的各项性能要求。     

基于变参数混沌系统的数字图像隐藏技术

在数字图像隐藏方案中,为了在保证隐藏信息不可见性的条件下,尽可能地提高隐藏图像信息的安全性与鲁棒性,提出一种基于变参数混沌系统与图像融合技术相结合的数字图像隐藏技术.首先,利用变参数混沌系统产生的混沌序列对待隐藏的秘密图像进行加密预处理;而后根据待隐藏图像的大小,把由模板图像按行转换成的一维向量分为若干等份,每一等份唯一对应于待隐藏图像的一个像素;最后,再次利用该混沌系统生成新的混沌序列来确定待隐藏图像的每个像素在每一等份中的位置,并结合图像融合技术把该像素隐藏在该等份的这个位置上.该算法保证了隐藏图像的安全性,提高了隐藏的视觉效果.实验结果证明,本算法具有很好的隐藏效果和较好的鲁棒性.     

基于快速响应码的灰度视觉密码方案设计

在保证快速响应码识读效率的基础上,为提高其秘密载荷能力,基于快速响应码的模块识别特性,提出一种面向灰度图像且像素不扩展的(n,n)异或视觉密码方案.该方案根据模块识别单元的结构建立灰度值与系列模板之间的映射关系,进而设计不同的视觉密码分享矩阵集合,对秘密进行分享,并利用Matlab和Photoshop对方案性能进行测试分析.实验验证和理论分析表明,该方案秘密信息恢复算法为线性时间算法,可承载的秘密载荷量为载体图像规格的9倍,且能够抵抗压缩、旋转和剪切等一般几何攻击.     

基于图像的无载体信息隐藏技术研究

近年来,无载体信息隐藏成为了热门的研究方向,其中,基于图像的无载体信息隐藏算法具有较高的研究价值。文章对图像的无载体信息隐藏的相关算法进行了分类并简要梳理。首先,介绍了算法的图像编码算法,并根据算法评估指标对同一类别的算法进行了分析对比,然后得到该类别算法的优点和不足,最后,总结了图像的无载体信息隐藏存在的问题,给出了未来的研究和改进方向。