基于SPIHT和分类比特编码的无损图像压缩

在整数小波变换的基础上提出了一种基于SPIHT分类比特平面上下文编码的无损图像压缩算法,和其他方法比较,把变换后的系数分成符号模板、高位比特位、低位比特位三类,对高位比特位的系数用SPHIT算法进行编码,而符号模板和低位比特位用基于上下文的算术编码,在低位比特位的上下文编码中不仅考虑了同一位平面的相邻位置相关的上下文,也考虑位平面之间的上下文。实验表明,提出的方法具有较好的压缩效果。     

一种改进的LSB数字图像隐藏算法*

目前针对常用的LSB信息隐藏,SPA分析(sample pair analysis)和RS方法(regularand singular groups method)能以很高的精度估计出图像中隐藏信息的比率。基于几何变换的性质,提出了一种可用于图像置乱技术的亚仿射变换,并利用矩阵编码思想改进LSB的嵌入方式,从而使嵌入数据获得了较好的抗隐写分析性能。实验结果表明,该算法能有效抵抗RS和SPA隐写分析,并保持图像的直方图统计特征,且适用于灰度图像和彩色图像,易于实现。     

A steganalysis by adjacency pixel bits structure

Embedding of confidential data in the least significant bit of an image is still an attractive method of steganography. Utilizing the full capacity of cover images by embedding one bit of data per pixel, using methods such as LSB flipping or LSB matching, usually decreases the security, making the algorithm vulnerable to steganalytic attacks. And then, it is proposed by an efficient high payload ±1 data embedding scheme(EPES) based on a special two variable binary function. This function uses the information of the least two significant bit planes of the cover image for the embedding and extraction purposes. Rather than randomly selecting +1 or −1, EPES achieves higher embedding efficiencies by choosing the correct modification component. The steganalytic method based on sample pair analysis (SPA) cannot effectively detect EPES. Hence, we propose a steganalysis by constructing adjacency pixel bits structure (SAP). The resulting detection algorithm is simple and fast. Analytical and experimental results demonstrate that the proposed method provides higher detecting efficiency than the other steganalysis.     

超光谱图像分层无损压缩方案

在分析超光谱图像的位平面相关特性的基础上设计了一种分层无损压缩方案,对高位位平面采用DPCM去除谱间相关,并设计了静态编码方案以降低编码复杂度;低位以空间压缩为主,应用三角划分适应不同的目标边界.算法压缩压缩时间略低于谱间位平面变换算法,压缩比有12.7％的提高;和三维位平面算法相比,编解码时间分别降低了6.2％和4.3％,压缩比提高了6.3％.     

一种基于位平面的图像加密算法

在不移动像素情况下达到对图像进行加密目的,提出一种基于图像位平面的加密算法。按像素比特位对图像进行分解,得到图像位平面,再利用两个Logistic混沌系统构造二值矩阵与中间密钥矩阵对位平面执行置乱加密,最后将各个位平面叠加得到密文图像。     

基于高阶位平面冗余的可逆信息隐藏方法

针对现有加密图像可逆信息隐藏(RDHEI)方法存在的隐藏容量低、解密标记图像质量差的问题,提出了一种新的基于高阶位平面冗余的RDHEI方法.首先,通过Logistic映射对原始图像进行分块加密,并保留块内像素高阶位平面的冗余;其次,依据块内高阶位和低阶位个数是否相同的规则将加密后的图像块分为可嵌入块和不可嵌入块,并在可...     

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。     

一种基于重要位平面的鲁棒图像检索算法

以图像位平面原理为基础,结合噪声攻击特点(对高位平面影响较小),提出了一种基于重要位平面的鲁棒图像检索新算法。该算法首先从原始图像中提取重要位平面;然后选取重要位平面图像的颜色直方图作为颜色特征,选取重要位平面图像的颜色标准偏差作为空间特征;再综合利用上述颜色、空间两个特征计算图像间内容的相似度,并进行图像检索。仿真实验结果表明,本文算法能够准确和高效地查找出用户所需内容的彩色图像,并且具有较好的查准率和查全率。特别地,该算法对光照、锐化、模糊等噪声攻击均具有较好的鲁棒性。     

基于小波子带统计特性的图像量化及质量可分级编码研究

随着数字电视、网上会议和在线点播的出现，越来越多的图像信息需要在网上进行传输，而此时人们不仅要求编码技术具有较好的压缩效果，还要求信息的传输能够满足渐进传输、多质量服务以及图像数据库浏览等一系列的要求。本文提出了一种基于位平面的图像质量可分级编码方法，结合小波子带图像的系数分布特性，利用样本标准差作为量化的依据，对各分辨率级进行分级量化，并且采用了位平面编码和算术编码，使得在解码时可以根据给定解码的数率不同对位平面进行重构以实现图像的质量可分级性。实验结果表明，本文提出的方法实现简单，编解码速度快，在保证具有很好的编码效果的前提下，可以实现图像的质量可分级编码。     

Steganalysis Frameworks of Embedding in Multiple Least-Significant Bits

Replacement of least-significant bit plane is one of the popular steganography techniques in digital images because of its extreme simplicity. But it is more difficult to precisely estimate the rate of secret message embedded by replacement of multiple least-significant bit (MLSB) planes of a carrier object. In order to model the MLSB embedding, a lemma is introduced to prove the transition relationships among some trace subsets. Then, based on these transition relationships, two novel steganalysis frameworks are designed to detect two kinds of distinct MLSB embedding methods. A series of experiments show that the proposed steganalysis frameworks are highly sensitive to MLSB steganography, and can estimate the rate of secret message with higher accuracy. Furthermore, these frameworks can fully meet the need to distinguish stego images under low false positive rate, especially when the embedded message is short.      

面向噪声图像的自适应高容量隐写算法

面向雷达、遥感图像等含噪图像,提出了一种利用噪声自适应嵌入的位平面加密算法。首先对不同的噪声图像利用遗传算法自适应找到最佳嵌入阈值,在噪声值较高处使用一种无须密钥的加密算法将两位秘密信息分别交叉嵌入到第一、三位平面中。然后利用BBE(binary-block embedding)算法将标记位数据压缩到第二位平面。最后在第二位平面冗余处用同样的加密算法将剩余秘密信息分别嵌入到第二、四位平面中完成信息隐藏。实验分析表明在满足高容量嵌入的条件下,与其他自适应位平面隐写算法相比有良好的隐蔽性以及较强的鲁棒性,同时能抵抗目前较好的隐写分析算法,保证了数据传送的安全性。     

采用SVR模型进行嵌入率估计的隐写分析方法

为解决大多数通用隐写分析算法不能检测秘密信息长度的问题,提出了一种改进的能估计秘密信息长度的通用隐写分析方法。从隐写图中提取描述DCT域系数相关性的132维特征,用支持向量回归机学习图像特征和相应嵌入改变率之间的映射关系并建立模型,根据映射模型估计测试隐写图的嵌入改变率。使用典型的嵌入算法:F5、outguess与MB进行测验,仿真结果显示提出的秘密信息长度估计算法是切实可行的。     

A Universal Image Steganalysis System Based On Double Sparse Representation Classification (DSRC)

Achieving high rates of detection in low rates of embedding is still a challenging problem in many steganalysis systems. The newly proposed steganalysis system based on sparse representation classifier has shown remarkable detection rates in low embedding rate. In this paper, we propose a new steganalysis system based on double sparse representation classifier. We compare our proposed method with other steganalysis systems which use different classifier (including nearest neighbor, support vector machine, ensemble support vector machine and sparse representation). In all of our experiments, input features to the classifier are fixed and the ability of classifier is examined. Also we provide a complexity analysis in terms of execution time for different classifier. In most of experiments, our proposed method shows superior performance in terms of detection rate and complexity for low embedding rates.     

一阶统计特征保持的图像信息伪装算法

首先分析了基于位平面替换的信息伪装算法的状态转移模型,推导了随机消息序列嵌入LSB平面后的隐秘图像统计特征,在此基础上构造了基于直方图修整的秘密消息嵌入方法．该算法具有良好的一阶统计特征保持特性,易于实现．实验表明,RS分析、样值对分析等针对LSB算法的隐写分析算法未能检测出隐蔽信息．该算法具有良好的抗隐写分析性能,且同样适用于彩色图像．     

一种基于新量化方案的形状自适应整数小波编码算法

首先提出了基于提升方案的形状自适应整数小波变换算法。然后对整数小波同第一代小波的变换系数分布特性的差异进行了详细的分析．针对整数小波变换系数幅值动态变化范围小，而传统EZW中阈值区间相对较大，不利于形成零树结构的不足，提出了基于奇数平方的阈值选取方法．并在此基础上，提出一种基于二分法的量化逼近方案，与传统的基于住平面的量化方法相比，该方案能用更少的比特来完全重构一个系数．最后，提出了基于整数小波变换和新的量化方案的形状自适应EZW编码算法．实验结果表明，闽值选取方法是合理的，而基于二分法的量化逼近方案是有效的．在相同码率下，与传统阈值选取和量化方案相比，该方法重构图像的峰值信噪比要高出0．5～2dB．     

二值文本图像隐写分析算法

提出了一种基于模式分析的二值文本图像隐写分析算法。在深入研究当前国内外二值图像信息隐藏和隐写分析算法的基础上,提出了图像"模式"的概念,并将图像模式按照修改其中心像素对人体视觉的影响程度分成三类,建立了二值图像最佳嵌入位置模式库;通过分析二值文本图像的模式在嵌入信息前后的变化特征,提出了基于模式分析的二值文本图像隐写分析算法。实验证明该算法是一种性能较佳的二值文本图像隐写分析算法。     

基于格雷码的NAM彩色图像表示方法

提出了一个重要定理,即所有格雷码(Cray Codc)位面图的复杂性之和小于所有二值位面图的复杂性之和,并将格雷码应用到基于NAM的彩色图像表示方法中,提出了一种基于格雷码的NAM彩色图像表示方法(简称为GNAM表示方法)。给出了GNAM表示算法的形式化描述,并对其存储结构、总数据量和时空复杂性进行了详细的分析。理论分析和实验结果均表明,与无格雷码的NAM表示方法和经典的线性四元树表示方法相比,GNAM表示方法具有更少的子模式数(或节点数),能够更有效地减少数据存储空间,是一种有效的彩色图像表示方法。     

基于整数小波变换的灰度图像水印技术

数字水印技术通过在媒体图像中隐藏信号来达到保护媒体版权的作用。论文提出一种针对灰度图像水印的,基于整数小波提升算法的水印技术。该方法在对原始图像分块的基础上进行整数小波提升变换,然后对灰度水印图像置乱,再进行位平面分解,最后将每一个位面的水印信息都嵌入到原始图像的小波变换系数中。实验结果表明,该方法能较好地抵抗剪切和JPEG压缩攻击,对于滤波及噪声干扰也有一定的鲁棒性。     

TSNAM彩色图像的格雷码表示

为了提高彩色图像模式的表示效率,借助于三角形和正方形布局问题的思想,将格雷码和位平面分解方法应用到彩色图像的三角形和正方形NAM表示方法（TSNAM）中,提出了一种基于格雷码的TSNAM彩色图像表示方法（GTSNAM）.给出了GTSNAM表示算法的形式化描述,并对其存储结构、总数据量和时空复杂性进行了分析.理论分析和实验结果表明,与最新提出的TSNAM表示方法和经典的线性四元树（LQT）表示方法相比,GTSNAM表示方法具有更少的子模式数(或节点数),能够更有效地减少数据存储空间,因而是一种有效的彩色图像表示方法.     

分类与分割相结合的JPEG图像隐写分析

目的 隐写分析研究现状表明,与秘密信息的嵌入过程相比,图像内容和统计特性差异对隐写检测特征分布会造成更大的影响,这导致图像隐写分析成为了一个"相同类内特征分布分散、不同类间特征混淆严重"的分类问题。针对此问题,提出了一种更加有效的JPEG图像隐写检测模型。方法 通过对隐写检测常用的分类器进行分析,从降低隐写检测特征类内离散度的角度入手,将基于图像内容复杂度的预分类和图像分割相结合,根据图像内容复杂度对图像进行分类、分割,然后分别对每一类子图像提取高维富模型隐写检测特征,构建分类器进行训练和测试,并通过加权融合得到最终的检测结果。结果 在实验部分,对具有代表性的隐写检测特征集提取了两类可分性判据,对本文算法的各类别、区域所提取特征的可分性均得到明显提高,证明了模型的有效性。同时在训练、测试图像库匹配和不匹配的情况下,对算法进行了二分类测试,并与其他算法进行了性能比较,本文算法的检测性能均有所提高,性能提升最高接近10%。结论 本文算法能够有效提高隐写检测性能,尤其是在训练、测试图像库统计特性不匹配的情况下,本文算法性能提升更加明显,更适合于实际复杂网络下的应用。