基于邻域相关性MC模型的空域隐写检测算法

空域隐写作为最常用的隐写方式之一,对其进行隐写分析具有较高的实用价值。空域隐写破坏了图像的邻域相关性,通过分析其在隐写前后发生的改变,能有效检测图像是否进行了隐写。如何对邻域相关性进行量化分析成为问题解决的关键。通过对图像邻域相关性进行MC建模,提出了一种有效的空域隐写检测算法。该算法在相关性MC模型的基础上提取出相关性量化矩阵,分析了其在隐写前后发生的变化,并提取出相应的检测特征。最后,以Fisher分类器作为检测分类器进行了检测实验。实验结果表明该算法能有效检测多种空域隐写算法,其平均检测率达到85％以上。与其它空域隐写检测算法相比该算法具有更好的适用性。     

基于马尔可夫链理论的隐写检测算法

基于马尔可夫链（Markov Chain,MC）理论,提出了一种新的通用隐写检测算法。根据图像邻域相关的性质构造马尔可夫链,提取其经验转移矩阵的对角线元素作为特征向量,构造了一个新的判决函数作为检测秘密信息是否存在的依据。基于Matlab7.0平台,对全局LSB、DCT和DWT的隐写进行了检测实验。根据实验结果对算法进行了改进,使检测效果更优。结果证明：该算法的综合性能优于普通的检测算法。     

基于双层湿纸嵌入的自适应图像隐写算法

为了提高隐写系统抗统计检测的能力,对影响隐写算法统计安全性的因素进行了分析,得出减小载密图像统计失真的3条途径。以此为基础,提出一种基于双层湿纸嵌入的图像自适应隐写算法。该算法根据邻域相关性,选取局部环境噪声强的像素作为嵌入对象,利用“湿纸码(WPC)”在其最低有效位及次低有效位嵌入秘密信息。对未压缩图像库的实验表明,该方法比现有算法具有更好的抗统计检测性能。     

基于小波奇异性分析的扩频隐写检测算法

针对扩频隐写会破坏图像局部平稳性而使其产生高频奇异性的缺点,提出一种基于小波奇异性分析的扩频隐写检测算法。通过分析待测图像不同尺度下小波系数模极大值数量的变化情况,提取8维特征向量作为Fisher分类器的输入向量并对共进行训练。对测试样本的检测和攻击实验结果表明,该算法的平均检测率达到80％以上,能够检测出隐写的大致频带范围并实施有效的滤波攻击,为隐秘信息的进一步提取奠定了基础。     

基于小波系数相关性的图像自适应空域隐写术

定义图像中像素的嵌入失真是图像自适应隐写中的关键。为提高图像自适应隐写的安全性,根据最小化嵌入失真原则,提出了一种基于小波系数相关性的图像自适应空域隐写术。首先以一维高通、低通滤波器为工具构造方向滤波器;然后沿水平、垂直、对角线方向对图像进行方向滤波,并根据小波系数与其邻域系数的相关性对失真函数进行设计;最后根据像素的嵌入失真值,利用网格码(STC)对秘密信息进行嵌入。实验结果表明,该隐写术能够将嵌入区域集中在内容复杂的纹理区域,且能够有效抵抗通用隐写检测算法的分析。     

JPEG图像隐秘检测算法

根据常用隐写算法Outguess、F5、Steghide对JPEG图像量化DCT系数首位数字直方图和独立直方图的改变,提出一种JPEG图像隐秘检测算法。该算法提取JPEG图像量化DCT系数首位数字直方图和独立直方图作为图像特征,共144维,并采用Fisher分类器进行识别。实验结果证明,该算法检测率高、适用性好。     

基于分割的空域图像隐写分析

提出一种基于图像内容的空域隐写分析方法, 该方法对图像进行分割, 使分割得到的每一类子图像具有相同的统计特性, 并对每一类子图像提取更加敏感的隐写分析特征, 分别构造分类器进行训练和测试, 由此对分割所得到的每一幅子图像都可以得到一个检测结果. 对整幅图像的判决结果通过加权融合得到. 实验结果表明,该方法具有良好的性能, 尤其是针对自适应隐写方法, 该算法的检测准确率提高更加明显.     

图像隐写分析中小波系数相关性的研究与应用*

提出了一种针对空域图像隐写的盲检测方法。利用互信息分析秘密信息嵌入对图像小波系数在尺度方向和空间方向相关性的影响,使用马尔可夫模型挖掘小波系数层内和层间相关性,提取转移概率矩阵作为特征。针对LSB匹配和随机调制隐写算法的实验表明,此方法能有效检测未经JPEG压缩过的含密图像,相比现有空域盲检测方法,对低嵌入率含密图像的正确检测率提高约8%14% 。     

基于几何特征的3D模型隐写检测技术

针对3D模型自身独特结构, 筛选和提取其几何特征, 拟合验证其分布模型, 而后利用优化后的分类算法对三维模型有无隐秘信息隐写盲检测, 即针对空间域3D数据模型三角形网格几何特征隐写的信息隐藏检测分析。选取经典的空域隐写算法来构建数据库和训练分类器是实验前提。该算法不仅在低嵌入率、较小隐写容量条件下实现了有无隐写的正确检测, 而且形成了一套较完善的3D数据模型隐写分析实验流程框架。     

基于颜色梯度矩阵的通用型RGB图像隐写分析

针对隐写所导致的RGB彩色图像颜色梯度的改变,提出一种基于颜色梯度矩阵的RGB图像隐写分析算法。算法计算RGB图像颜色梯度方向矩阵及梯度和矩阵,提取梯度能量、梯度均值、梯度方差、梯度熵等16维向量构造隐写分类特征,采用支持向量机（SVM）分类器进行隐写判别。实验结果表明,该算法可以较为准确地检测彩色图像JSteg、F5、OutGuess、Steghide、MB1等隐写,适用于RGB图像隐写的检测,具有较好的通用性