基于边缘复杂度和插值法的隐写算法

为了在提高隐写容量的同时保持较好的不可感知性, 依据人眼对图像边缘区域变化不敏感的特性, 提出一种新的自适应隐藏算法。该方案完善了图像边缘复杂度的描述方法, 利用边缘检测理论计算出像素的嵌入强度, 然后通过改进的插值法, 根据嵌入强度, 对图像像素进行插值, 构造出插值点与基准点之间的冗余空间, 从而嵌入相应数据量的秘密信息。实验结果表明, 与传统算法相比, 该方法提高了隐写容量并具有较好的隐蔽性。     

一种新的基于双伪随机数的图像隐写算法

为提高数字图像隐写中的隐藏信息容量,提出了一种基于双伪随机数的图像隐写算法.首先介绍了伪随机数生成和双像素嵌入信息原理,然后将随机产生的整数伪随机数看作一个辅助像素值,结合载体图像中的一个像素值将两位秘密信息同时嵌入到一个载体图像像素中,从而在像素改变较小的情况下提高隐藏容量.最后分析了算法的嵌入性能,并通过仿真实验证明,该方法在提高隐藏信息容量的同时,也具有很好的安全性能.     

基于变步长量化的安全图像隐写

图像隐写通过将信息隐藏在载体图像中进行秘密传送,实现隐蔽通信.提出了VSQS图像隐写算法,利用密钥控制生成高斯序列并取整,用于对经伪随机排列后的图像像素进行变步长量化,根据量化像素与秘密信息之间的关系来修改像素,实现信息的嵌入.同时给出了该算法的一种扩展(称为TLQS隐写).实验结果表明,VSQS和TLQS图像隐写可提供较大的隐藏容量,并能抵抗几种常见的隐写分析方法.     

基于DCT域的数字图像隐写容量归一化方法

针对现有方法存在的隐写容量较小问题,提出基于DCT域的数字图像隐写容量归一化方法.结合隐写术不可感知性、鲁棒性等特点,根据对"囚犯问题"的分析,从信息嵌入、载体传输与信息提取三方面构建隐写系统模型;对载体图像做DCT变换,使其呈现频谱均匀特征;利用序列密码方式对秘密信息加密,产生混沌序列,确定嵌入的最佳位置、时机与强度等条件,将隐秘信息嵌入到量化系数中,获得秘密图像;分别提取DCT块内与块间容量特征,通过改变像素中1位容量,利用突显缩放方法确保容量特征子集具有相同1-范数,实现容量归一化.仿真结果表明,上述方法能够有效提高隐写容量,获取的秘密图像信噪比更高.     

彩色图像信息密写新方法

为实现彩色图像中的安全隐写,首先通过混沌映射算法将图像去相关处理,再经过离散正弦变换, 提出以彩色图像为载体的安全隐写方法,应用二值图像信息嵌入技术,将隐蔽信息隐藏在颜色分量的较高层位面中,可实现优良的隐蔽性和较大的嵌入量。所使用的二值图像数据隐藏方案包括一组完备的规则,能够准确判断边缘像素是否可承载嵌入数据,保证嵌入数据的无差错盲提取,并可引入密钥以增强安全性。实验表明,在彩色图像中数据嵌入量达到每像素1.5 b时视觉不可察觉,峰值信噪比保持在40 dB以上,直方图无异常,并能抵御多种有效的隐写分析算法,兼顾了隐蔽信息容量和安全性。同时,解决了含密图像进行压缩或作任何有损的格式变换、数据嵌入、信息提取、抵御隐写分析算法难题。     

利用像素置换的自适应可逆信息隐藏

目的 像素置换作为一种可逆信息隐藏方式具有良好的抗灰度直方图隐写分析能力,但嵌入容量偏小一直是其缺陷。针对这一问题,提出了一种基于像素置换的自适应可逆信息隐藏算法。方法 首先,与传统2×2像素块结构相比构造了尺寸更小的像素对结构,使得载体图像可以被更稠密地分割,为嵌入容量的提升提供了基数条件。其次,提出适用于该新像素结构的可嵌像素对（EPP）筛选条件,避免嵌入过程引起图像质量大幅下降。之后,根据EPP的灰度趋势差异对其进行自适应预编码,提高Huffman编码压缩比,进一步提升算法嵌入容量。最终,通过像素置换嵌入信息。结果 与2×2像素块结构的非自适应图像隐写算法相比,在同样保证灰度直方图稳定性的情况下该算法的PSNR提高了32%左右,嵌入容量提高了95%以上。其中自适应性对嵌入容量提升的贡献极大。结论 本文算法同时具有抗灰度直方图隐写分析能力与高嵌入容量性的可逆信息隐藏。算法构造了更高效的可嵌单位,并且针对不同载体图像的特点对其可嵌区域进行差异化编码。实验结果表明,本文算法在具有更好的不可见性的同时,嵌入容量得到大幅提升。     

基于视觉感知与菱形编码的图像隐写算法

为提供较大的隐写容量和保持良好的载密图像质量,提出一种基于视觉感知和菱形编码的图像隐写算法。根据人类视觉系统,针对人眼对图像的高中低灰度区、纹理区及平滑区的敏感度的不同,在不同区域选择嵌入不同数量的秘密信息;同时为了尽可能减少对图像像素值的改变,采用改进的菱形编码来嵌入秘密信息。实验结果表明,与HVS-OPAP算法相比,该算法图像的嵌入容量提高了4.09%,获取的隐写图像具有更好的不可感知性,同时峰值信噪比平均提高了1.5dB,而且该算法具有抗RS隐写分析能力,安全性更高。     

抗隐写密钥分析的LSB隐写算法

LSB算法是一种典型的空间域信息隐藏算法,由于嵌入信息量大、算法简单而成为最常见的信息隐藏算法,也同时成为了隐写分析者很感兴趣的对象。针对隐写位置密钥的攻击,本文提出了一种改进的LSB隐写算法,先在图像各像素的LSB位嵌入噪声信息,再在密钥的控制下有选择性地在部分像素点嵌入隐藏信息。在已知载体图像或已知多幅用同一载体进行信息隐藏的载密图像的情况下,可以有效抵御针对隐写位置密钥的攻击,提高了LSB算法的安全性。同时该思想也可应用于基于DCT域等频域的隐藏算法中。     

一种基于跨域对抗适应的图像信息隐藏算法北大核心CSCD

图像信息隐藏是保障信息安全的重要手段。随着深度学习的快速发展,各类基于该技术的以图藏图式隐写算法被提出,它们大多在图像质量、隐藏安全性或嵌入容量等方面的均衡性上存在不足。针对该问题,文章提出了一种基于跨域对抗适应的图像信息隐藏算法,首先,设计超分辨率网络,将秘密信息藏入放大和缩小后不变的图像内容中,提高秘密信息的嵌入容量;然后,在编码网络中加入注意力机制,使编码网络能够关注主要特征并抑制冗余特征,提高生成图像的分辨率;最后,在生成器网络中加入域适应损失指导载密图像的生成,模型整体采用生成对抗的方式进行训练,减小载体图像和载密图像之间的跨域差异。实验结果表明,与其他以图藏图隐写算法相比,文章所提算法在保证图像质量的同时,提高了信息隐藏的安全性和嵌入容量。     

基于四边边缘匹配的图像信息隐秘法

将人眼的视觉特性和图像信息隐藏技术结合,文章提出了基于HVS特性的信息隐秘方法,设计实现了一种基于四边边缘匹配的自适应信息隐秘算法,利用嵌入信息像素相邻的四个像素信息估计嵌入容量,依据载体图像局部的不同特性自适应地隐藏秘密信息.实验结果表明,这种方法比最低有效位算法嵌入容量大,而且不会产生易觉察的失真.此外,隐蔽图像中嵌入数据的提取与原始图像无关.同时,采用伪随机机制的图像遍历顺序,提高了信息的隐蔽性.     

基于区域的图像信息隐藏算法

提出一种空间域信息隐藏算法。该算法结合了LSB和MSB的优点，将灰度值划分成一个个等长度区间，在每个区间都嵌入信息。信息嵌入是通过修改灰度值，而灰度值的变化是在区间范围内的，由于区间的范围较小，从而能够保证引起的图像失真是不可觉察的。同时考虑人类视觉系统的相关特性，选择出可用像素位置来嵌入信息，放弃不可用像素位置，进一步提高不可觉察性这一技术指标。实验结果表明，该算法隐藏容量较大，有较好的鲁棒性且易于实现。     

基于区域的图像信息隐藏算法

提出一种空间域信息隐藏算法。该算法结合了LSB和MSB的优点,将灰度值划分成一个个等长度区间,在每个区间都嵌入信息。信息嵌入是通过修改灰度值,而灰度值的变化是在区间范围内的,由于区间的范围较小,从而能够保证引起的图像失真是不可觉察的。同时考虑人类视觉系统的相关特性,选择出可用像素位置来嵌入信息,放弃不可用像素位置,进一步提高不可觉察性这一技术指标。实验结果表明,该算法隐藏容量较大,有较好的鲁棒性且易于实现。     

基于模运算的图像隐写算法

提出了一种基于模运算的图像隐写算法.利用伪随机数来控制嵌入容量的大小,随机地取一定位数的二进制信息,将该二进制信息转换成十进制,并与指定的数字进行模运算,得到运算后的商和余数,然后将商和余数分别嵌入到预先选定的一个像素对中.这种隐写算法在提高隐藏信息容量的同时,也具有很好的安全性能.     

一种基于LBP的纹理合成无载体信息隐藏方法

为了提高无载体隐写算法的嵌入容量和抗干扰能力,提出了一种基于LBP码的纹理合成信息隐藏方法。该方法首先选择原始小尺寸纹理图像,分割生成均匀的像素块并计算块内每个像素的LBP值,取分布最多的LBP值作为该图像块的代表信息。隐藏秘密信息时,首先用指定密钥生成伪随机序列确定白纸上放置纹理候选块的位置,然后根据秘密信息的值选择候选块,放置到白纸指定的位置,其余空白位置则使用纹理合成方法填充。提取信息时,根据密钥生成的伪随机序列得到含密信息块位置,计算每一图像块的LBP值,取分布最多的LBP值作为该图像块包含的信息,从而得到秘密信息。实验结果表明,该方法生成的含密图像具有良好的视觉效果,而且在嵌入容量和抗干扰能力方面有了进一步提高。     

一种DCT域的大容量图像隐写算法

离散余弦变换（DOT）域隐写适用范围广且安全性高,但其隐藏容量小、难以用于隐藏储存和隐蔽通信等应用场合。为了弥补这一缺陷,提出了一种基于位平面复杂度分割（BPCS）隐写的DCT域大容量隐写算法。实验结果表明,新算法较好地实现了隐写的不可见性,与传统DCT域隐写算法相比,隐藏容量也得到了明显的提高。     

High payload image steganography scheme with minimum distortion based on distinction grade value method

Presently, the design and development of an effective image steganography system are facing several challenges including the low capacity, poor robustness and imperceptibility. To surmount such limitations, it is important to improve the capacity and security of the steganography system while maintaining a high signal-to-noise ratio (PSNR). Based on these factors, this study is aimed to design and develop a distinction grade value (DGV) method to effectively embed the secret data into a cover image for achieving a robust steganography scheme. The design and implementation of the proposed scheme involved three phases. First, a new encryption method called the shuffle the segments of secret message (SSSM) was incorporated with an enhanced Huffman compression algorithm to improve the text security and payload capacity of the scheme. Second, the Fibonacci-based image transformation decomposition method was used to extend the pixel’s bit from 8 to 12 for improving the robustness of the scheme. Third, an improved embedding method was utilized by integrating a random block/pixel selection with the DGV and implicit secret key generation for enhancing the imperceptibility of the scheme. The performance of the proposed scheme is assessed experimentally to determine the imperceptibility, security, robustness and capacity. The resistance of the proposed scheme is tested against the statistical, χ², Histogram and non-structural steganalysis detection attacks. The obtained PSNR values revealed the accomplishment of the higher imperceptibility and security by the proposed DGV scheme while maintaining higher capacity compared to the reported findings. In short, the proposed steganography scheme outperformed the commercially available data hiding schemes, thereby resolved the existing issues.

     

Secure medical images based on data hiding using a hybrid scheme with the Hamming code,LSB, and OPAP

Some medical accidents in hospitals are related to mismanagement of medical images X-ray and computer tomography (CT). A counterfeit medical image leads to medical accidents. Thus, security of medical images is important for patient safety. Data hiding can help patients avoid mistakes of doctors or nurses who confuse patient X-rays or CT scans. A hybrid data hiding scheme was applied that combined the Hamming code and LSB with an optimal pixel adjustment process algorithm for encoding to conceal hidden patient information. In addition, quality and capacity of stego-images were improved. Experimental results confirmed that the hiding capacity provided by this strategy is greater than for other schemes. Moreover, the image quality of stego-images with the proposed scheme remained more than 50 dB for most medical test images. In this experiment, we verified the proposed steganographic data hiding scheme as RS steganalysis.     

A high payload frequency-based reversible image hiding method

To provide both a high payload capacity and a good stego-image quality, a high payload frequency-based reversible image hiding (HPFRIH) method was presented in this paper. These performances can be achieved by transforming a cover image from the spatial domain into the frequency domain through Haar digital wavelet transform (HDWT) method followed by an adaptive arithmetic coding method to encode the HDWT coefficients in a high-frequency band. The HPFRIH method was used to conceal both the compressed data and the secret data in the high-frequency band. This simple method can completely reconstruct the cover image only from the stego-image. Moreover, experimental results showed that the HPFRIH method offers both impressive hiding capacity and satisfied stego-image quality.     

基于图像块像素差的大容量无损信息隐藏算法

为使提取嵌入的秘密信息后能无损恢复原始载体图像,提出一种基于图像块相邻像素差的大容量无损信息隐藏算法。将原始载体图像进行分块,并按一定顺序扫描图像块得到一系列像素序列,通过计算每个序列中相邻像素的差值得到差值直方图,从中选择2个最大峰值点将秘密信息嵌入。实验结果表明,与其他无损嵌入算法相比,该算法在保证较好不可见性的情况下,信息嵌入容量较大,峰值信噪比较高。