基于2k修正和Canny边缘检测的图像隐写

针对信息安全,提出基于Canny边缘检测和2k修正的信息隐藏算法.秘密信息仅仅隐藏在边界像素上,首先利用Canny边缘检测算子检测载体图像的边缘,然后利用伪随机数序列对边缘像素进行重排.为了增强秘密信息的安全性,采用霍夫曼编码把秘密信息变成二进制位流.每个像素隐藏的位数由其灰度值确定.最后,为了增强隐写图像的视觉效果,采用2k修正法进一步减小隐写图像和载体图像之间的误差.实验证明提出的方法比LSB-2和文献[12]的方法更好.     

基于灰度图像的像素量化隐写算法

目的为了提高灰度图像处理的规模、嵌入量、安全性及鲁棒性,提出一种基于灰度图像的像素量化隐写算法。方法首先对载体图像进行Hilbert曲线扫描和图像像素量化,将量化信息产生的阈值区域准确地划分标记,然后分别对载体图像、待嵌入信息执行Hilbert置乱和D-S(data encryption security algorithm)数据加密处理,最后将加密后产生的秘密信息和相关辅助信息嵌入密文图像内。结果实验结果表明,该算法的嵌入率相较于原算法提升了10%,接收者能通过密钥解密获取原始信息,还原完整的载体图像。结论该隐写算法信息嵌入率高,鲁棒性和安全性较强。     

基于YCoCg-R颜色空间与离散余弦变换的自适应彩色图像水印算法

目的为了解决当前彩色图像水印技术的水印容量和不可感知性不佳等问题,设计基于YC_oC_g-R颜色空间和离散余弦变换的自适应图像水印算法。方法首先,将载体图像从RGB空间转换到YC_oC_g-R空间,计算Y,C_o,C_g这3个颜色分量;随后,引入离散余弦变换DCT对Y分量进行处理,获取相应的DCT系数;引入模糊聚类分析,将DCT低频系数视为局部特征,利用SVM机制对DCT低频系数进行训练分类,确定出适合嵌入水印的DCT系数;设计水印嵌入机制,将水印数据隐藏到合适的DCT低频系数中;借助可逆DCT方法,将Y分量从频域变换到空域;联合初始的C_o与C_g分量,将其变换到RGB空间,输出水印图像;最后,通过相应的水印提取方法,复原初始水印信息。结果测试数据表明,与当前水印方法相比,所提技术具有更高的不可感知性与水印容量,其水印图像的PSNR值为43.67 dB,且其允许的水印容量可超过1 bits,在多种攻击下,复原水印的质量更高,相关系数NC均超过了0.92。结论所提技术能够较好地将水印信息隐藏在载体图像中,具有较高的鲁棒性和安全性。     

基于像素评估与运动补偿预测误差扩展的视频水印算法

目的为了解决当前视频水印技术因忽略了视频像素特性与时间的相关性,从而出现嵌入失真和水印容量较低等不足,设计一种基于像素评估和运动补偿预测误差扩展的自适应视频水印算法。方法首先,引入运动补偿预测误差扩展方法,预估每个视频帧的像素灰度值,从而获取其对应的运动补偿预测误差。再依据预测误差,计算像素的运动补偿局部标准差,将整个视频分割为平滑和非平滑子块。依据运动补偿局部标准差,结合像素选择阈值,从平滑块中选择出合适的像素用于嵌入水印。依据评估的水印容量与选择的视频像素,针对不同的像素,设计不同的水印嵌入机制,将水印信息隐藏到视频特定的像素中,通过完成边信息的嵌入,从而输出水印视频。最后,构建水印提取方法,从水印图像中检测出初始水印。结果测试数据显示,与当前视频水印方法相比,所提算法具有更高的水印容量和更低的失真度,其最大水印容量为2 bits,提取水印信息的PSNR值在40 dB以上。结论所提算法具有良好的不可感知性与较低的失真,在版权保护、信息防伪等领域具有一定的应用价值。     

一种高鲁棒性的声呐图像信息隐藏方法

在图像信息隐藏算法中,借鉴扩频技术的原理将秘密信息分散到载体声呐图像的各个频率,使个别频段的损失不会影响对嵌入信息的提取;在此基础上引入差错控制编码,提出一种结合人眼视觉感知特性的SIIH算法,从而提高水下图像隐蔽通信的鲁棒性。仿真试验表明,该方法能够实现较为理想的声呐图像信息隐藏,而且由于信号经过伪随机序列扩频后随机分布在各个频段中,其特性与白噪声相似,有助于信息嵌入的隐蔽性和鲁棒性,一定程度上提高了系统的抗干扰能力。     

空频域结合的多尺度扩张卷积注意力数字水印

目的 将深度学习应用于数字水印,在隐藏信息的同时,不断提高图像的不可见性和鲁棒性,提出一种结合空间域和频率域的多尺度扩张卷积注意力数字水印算法(SF-ACA)。方法 SF-ACA算法的网络框架包含由ACA和SFE构成的生成器、解码器2个部分组成。其中,ACA网络中的MCA模块将3个不同扩张率的扩张卷积对载体图像以多尺度融合的方式进行特征提取,使载体图像能更有效地隐藏水印信息;SFE结合快速傅里叶卷积块,在空域和频域中通过不同大小的感受野捕获互补信息,更精准地获取水印的特征信息,增强了秘密信息的不可见性和鲁棒性。结果 本文提出的水印方法在隐藏与载体图像尺寸相等的三通道彩色图像时,PSNR值为38.81 dB,较UDH方法的PSNR值提高了7.78%。水印图像的隐藏容量是4 096比特,该算法与UDH方法在Dropout、Gaussian噪声、JPEG攻击下,提取精度分别提升了5.38%、10.5%、1.65%,满足不可见性要求的同时实现了强鲁棒性。结论 本文方法在隐藏容量较大时,不可见性和鲁棒性都达到了较好的性能。     

基于视觉感知的图像自适应半脆弱水印算法

在充分考虑图像视觉感知特性的基础上,提出一种图像自适应半脆弱水印算法.首先利用图像亮度、纹理特性确定水印嵌入比特深度;然后采用自适应LSB替换方法嵌入水印信息,水印嵌入强度依赖于载体图像特征;最后应用优化像素调整进一步提高水印透明性.实验结果表明,算法对偶然攻击有一定的鲁棒性而对恶意攻击比较敏感,且能有效识别图像攻击类...     

基于视觉内容分析和遗传算法优化的鲁棒图像水印算法

目的为了兼顾水印图像的不可感知性与鲁棒性,利用DCT(Discrete Cosine Transform)变换域,设计载体视觉内容分析耦合遗传算法优化的鲁棒图像水印技术。方法首先,将载体图像分割为一系列的非重叠子块,并引入奇异值分解机制,定义视觉内容分析方法,获取每个子块的活性因子,活性因子值较大的子块为水印嵌入位置;利用DCT机制处理活性因子值较大的子块得到相应的直流系数;联合结构相似度SSIM、峰值信噪比PSNR以及归一化相关系数NC,并基于权重因子设计适应度函数,通过执行遗传算法寻找最优的嵌入强度;根据优化的嵌入强度构建水印嵌入方法,将二值水印隐藏到这些直流系数中,通过逆DCT变换输出水印图像;设计水印检测方法,从水印图像中提取二值水印。结果实验数据显示,与当前基于变换域的水印技术相比,所提算法具有更高的视觉不可感知性与抗几何攻击能力,面对多种几何攻击,所提算法的PSNR与NC值分别保持在45 dB,0.96以上。结论所提算法能够较好地将水印信息隐藏在载体中,具有较高的视觉不可感知性与抗几何攻击能力,在版权保护、信息防伪等领域具有较好的参考价值。     

基于椭圆特征区域与重要位平面分解的鲁棒图像水印算法

目的 为了解决当前基于特征点的水印方案难以描述图像的非纹理区域（像素强度变化较大的边缘、像素强度值较小或趋于0的均匀区域）,降低了局部特征区域的鲁棒性,使其抗几何失真能力不佳的问题,提出基于椭圆特征区域与重要位平面分解的鲁棒图像水印算法。方法 根据彩色载体的RGB分量,计算颜色不变性;基于颜色不变性的强度概率密度,推导概率密度梯度估计函数;利用概率密度梯度值,计算二阶Hessian矩阵,改进SURF方法,充分提取彩色载体中纹理与非纹理区域的鲁棒特征点;再求取Hessian矩阵的特征值与特征向量,以计算椭圆的长轴、短轴半径与方向角度,并以特征点为中心,建立局部椭圆特征区域;定义鲁棒特征区域选择规则,确定合适的水印嵌入位置;引入位平面分解技术,获取鲁棒椭圆特征区域的重要位平面图像,并提取其直方图,以此设计水印嵌入方法,将二值水印隐藏到这些直方图中,形成水印图像;根据水印检测机制,复原二值水印。结果 实验结果显示,与基于特征点的水印方案相比,所提算法具有更高的不可感知性与鲁棒性,复原水印失真度最小。结论 所提算法具有较高的视觉隐秘性和抗几何失真能力,在版权保护、信息防伪等领域具有较好的参考价值。     

基于视觉感知特性的矢量地图可逆水印算法

针对二维矢量地图特定的数据结构以及水印嵌入带来的地图变形问题,提出了一种基于视觉感知特性的可逆水印算法。该算法首先基于顶点密度估计策略对矢量地图多边曲线的噪声不敏感区域进行选择;其次为使得水印嵌入带来的扰动最小,选择噪声不敏感区域顶点坐标的小数部分作为载体数据;最后依据水印嵌入阈值选择性修改整数离散余弦变换(DCT)变换后的交流分量(AC)系数值完成水印的嵌入。该水印方案在精确提取水印信息的同时可以完全无损恢复原始矢量数据,因而更加适用于矢量地图版权保护。实验结果表明,该水印方案在保证视觉不可感知的同时具有较高的嵌入容量及较强的鲁棒性。     

Reversible data-embedding scheme using differences between original and predicted pixel values

Reversible data embedding is a very important issue, especially in dealing with sensitive images such as military data and medical data. Based on the edge-directed prediction scheme, the authors propose a reversible data-embedding scheme to embed secret information in original images. In the proposed scheme, an embedded pixel value is generalised according to a predetermined threshold and the difference between the predicted pixel value and its original pixel value. Experimental results show that the proposed scheme can provide great payload capacity while preserving the quality of the stego-image. The hiding capacity of the proposed scheme is about 1.7 times that of Tian's data-embedding scheme and twice that of Celik's.     

An Image Steganography Algorithm Based on Quantization Index Modulation Resisting Scaling Attacks and Statistical Detection

In view of the fact that the current adaptive steganography algorithms are difficult to resist scaling attacks and that a method resisting scaling attack is only for the nearest neighbor interpolation method, this paper proposes an image steganography algorithm based on quantization index modulation resisting both scaling attacks and statistical detection. For the spatial image, this paper uses the watermarking algorithm based on quantization index modulation to extract the embedded domain. Then construct the embedding distortion function of the new embedded domain based on S-UNIWARD steganography, and use the minimum distortion coding to realize the embedding of the secret messages. Finally, according to the embedding modification amplitude of secret messages in the new embedded domain, the quantization index modulation algorithm is applied to realize the final embedding of secret messages in the original embedded domain. The experimental results show that the algorithm proposed is robust to the three common interpolation attacks including the nearest neighbor interpolation, the bilinear interpolation and the bicubic interpolation. And the average correct extraction rate of embedded messages increases from 50% to over 93% after 0.5 times-fold scaling attack using the bicubic interpolation method, compared with the classical steganography algorithm S-UNIWARD. Also the algorithm proposed has higher detection resistance than the original watermarking algorithm based on quantization index modulation.     

拓扑梯度耦合FCMC的全自动图像修复优化算法

目的当前图像修复算法的损坏区域大都是依靠人工来确定,难以自动鉴定损坏区域,使其修复效率较低。此类算法通过利用像素缺失区域的间断边缘来完成填充,导致重构图像视觉间断,且都是依赖随机修复路径,增加了算法时耗。提出拓扑梯度最小重构路径耦合FCMC(Fuzzy C-mean Clustering)的全自动图像修复算法。方法基于图像损坏区域与完好区域之间的性质差异,引入模糊C均值(FCMC),通过损坏区域的聚类中心与各像素之间的距离来计算隶属度函数,设计基于FCMC的损坏区域自动鉴定算法,以自动识别待修复区域;再嵌入拓扑梯度,定义像素缺失区域的关键点选择规则,建立权重距离函数,得到像素缺失区域的连续轮廓,设计最低修复路径成本方案,完成图像重构;以PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)为评估指标,构造图像修复反馈机制,优化修复图像。结果仿真结果显示:与当前图像修复算法相比,该算法可自动鉴定图像像素缺失区域,能够提取像素缺失区域的连续轮廓。同时,具有更好的修复视觉效果与更高的修复效率,重构图像不存在模糊与视觉不连通。结论提出的算法能够实现图像的全自动修复,可提高修复图像质量与效率。     

Improved security in the genetic algorithm-based image steganography scheme using Hilbert space-filling curve

This paper presents the security analysis of a recently proposed data hiding scheme by Kanan and Nazeri [A novel image steganography scheme with high embedding capacity and tunable visual image quality based on a genetic algorithm. Expert Syst Appl. 2014;41(14):6123–6130]. Security of the scheme depends upon a secret key\chromosome constructed using a genetic algorithm. The key specifies offsets and patterns for data embedding. By performing the key-sensitivity analysis and exploiting image pixel correlation, it is shown in the present paper that the secret data can be easily revealed. Simulation results demonstrate that just 11 bits out of the 27-bit secret key are sufficient to reveal the data. To overcome the problem, an improvement is suggested in the data embedding pattern that demonstrates high data security. Bitwise analysis of the secret key used in the modified approach exhibits high sensitivity to change in the key.     

LSB扩展的图像自嵌入方法

本文描述了一种基于LSB扩展的图像自嵌入方法.该方法在使用LSB数据隐藏的同时,对图像的高层位平面采用无损数据嵌入方法,将图像的压缩信息与认证信息嵌入到图像自身中.当原图像有缺损或被篡改时,使用认证信息可较准确地定位受损位置;使用从偏移图像子块中提取的数据,可近似地恢复原图像的受损部分;同时图像的高层位平面还可无损恢复.该方法增加了数据嵌入的容量,提高了恢复图像的质量.     

New LSB-based colour image steganography method to enhance the efficiency in payload capacity,security and integrity check

Steganography is the technique for hiding information within a carrier file so that it is imperceptible for unauthorized parties. In this study, it is intended to combine many techniques to gather a new method for colour image steganography to obtain enhanced efficiency, attain increased payload capacity, posses integrity check and security with cryptography at the same time. Proposed work supports many different formats as payload. In the proposed method, the codeword is firstly formed with secret data and its CRC-32 checksum, then the codeword is compressed by Gzip just before encrypting it by AES, and it is finally added to encrypted header information for further process and then embedded into the cover image. Embedding the encrypted data and header information process utilizes Fisher-Yates Shuffle algorithm for selecting next pixel location. To hide one byte, different LSB (least significant bits) of all colour channels of the selected pixel is exploited. In order to evaluate the proposed method, comparative performance tests are carried out against different spatial image steganographic techniques using some of the well-known image quality metrics. For security analysis, histogram, enhanced LSB and Chi-square analyses are carried out. The results indicate that with the proposed method has an improved payload capacity, security and integrity check for common problems of simple LSB method. Moreover, it has been shown that the proposed method increases the visual quality of the stego image when compared to other studied methods, and makes the secret message difficult to be discovered.     

基于嵌入式小波编码的DEM快速无损压缩算法

为减少网络地理信息系统(GIS)海量数字高程模型(DEM)数据的存储与传输数据量,提出了一种基于嵌入式小波编码的DEM快速无损压缩算法--FEC算法,此算法编解码快速,压缩位流具有分辨率嵌入、感兴趣区域嵌入和质量嵌入特点.对2/6可逆整数小波变换系数的每级分辨率数据按照区域划分分区,利用时空邻居关系挖掘每个分区子带的数据冗余,对其系数的每一个位面在一次扫描中完成三个子编码过程的系数建模重组与自适应二进制游程Golomb_Rice熵编码.实验数据表明,FFC算法与JPEG2000算法相比,编码、解码时间分别减少了36.04%和44.49%,而压缩比仅仅降低了8.05%;与SPIHT算法相比,编码、解码时间分别减少了32.28%和37.49%,而压缩比仅仅降低了4.58%;与GZIP算法相比,压缩比提高了79.63%;与n点最优预测算法相比,压缩比提高了9.23%.FEC算法在保持良好的压缩性能的同时,大幅度减少了编解码时间.