图像及音频信号中隐蔽嵌入信息存在性的统计检验

作为对信息隐藏攻击和反攻击研究的一个环节,正确判断数字图像和音频信号中是否存在隐蔽嵌入信息具有重要意义。该文提出一种统计分析方法,基于数据的时(空)域局部相关特性给出3个性能互补的判别准则,用来对视听觉无差异的两个样本进行检验,以辨别其中哪一个可能携带有隐蔽信息。实验结果表明,判别准确率令人满意。     

改革课程体系培养跨世纪电子信息人才

本文就高等学校为培养跨世纪的电子信息人才应加大教学改革的力度提出了一些看法，并介绍了上海大学按所处的特殊地理位置而提出的教学改革思路和实施计划概要。     

基于小波变换的硬拷贝全息水印

提出一种基于离散小波变换的硬拷贝数字全息水印方法。首先利用共轭对称延拓傅里叶计算全息生成水印全息图;然后对其进行小波分解,将包含全部水印信息的高频分量嵌入到载体图像小波分解的中频区域以实现信息隐藏。由于全息图的频谱可控性和不可撕毁性,本文全息水印方法具有很好的不可见性,可以实现水印盲提取,不仅能够抵抗剪切、噪声、滤波和...     

基于像素交换的无损信息隐藏

提出一种无损信息隐藏方法,接收端不但可以提取额外嵌入的秘密信息,而且可以无损恢复原始图像。该方法利用了相邻像素变化趋势往往一致的特性,对刻划这种特性的数据进行压缩以产生冗余空间用于携带额外的秘密信息,并使用像素值互换操作将额外信息及用于图像恢复所需数据一同嵌入到载体图像中。由于该方法顾及了人眼视觉特性,仅将数据嵌入在纹理区域,因此含密图像具有较好的视觉效果。     

抗PCM A/μ律压缩及其转换的语音密写

该文提出一种在数字语音信号中嵌入隐蔽信息的方法.根据PCM A/μ律压缩及其转换特性,采用对某些宿主语音样本预修改和动态选择嵌入比特位的方法,使密写信号不仅没有感知失真,而且经A/μ律压缩及其相互转换处理后仍可无误提取嵌入的隐蔽数据,因此含密语音信号不仅可在Internet上传输,还可在跨国PSTN中传输.实验结果表明了该方法的有效性.     

消除图像伪轮廓的各向异性自适应滤波

摘要：目的：图像反差增强、重复量化、有损压缩等操作容易造成伪轮廓瑕疵,使原本平滑的区域呈现不真实的亮度和颜色跳变,损害图像质量。针对这一问题提出一种各向异性自适应滤波方法,用于消除伪轮廓．方法：首先检测图像中的边缘和平坦区,若边缘位于平坦区域则判定其为伪轮廓,得到一幅伪轮廓分布图．对伪轮廓上每一点计算两个特性：伪轮廓走向和分布密度,量化为8个方向和6种尺度,据此确定不同方向特性和不同尺度的滤波参数,选择相应的滤波器．为保护目标边缘不受损伤,在含有伪轮廓的图像中提取强度超过指定阈值的边缘,对其进行膨胀生成模板用以屏蔽滤波效果．结果：该方法能有效消除伪轮廓并保护真实边缘不受损伤。实验中采用峰值信噪比（PSNR）和结构相似度（SSIM）评估图像质量,结果表明,各向异性自适应滤波器特性优于其他方法．结论：消除伪轮廓的自适应图像滤波方法能消除因过度增强或不当量化造成的伪轮廓瑕疵,并保留真实边缘,提高图像的视觉质量.     

利用语音非线性特征改进说话人识别的性能

分析说话人发音过程中的非线性现象,通过计算38个汉语音素的最大Lyapunov指数验证语音内含混沌性.从不同侧面讨论语音非线性特征量的物理意义和计算方法,包括Lyapunov指数、二阶熵和相关维数,并将这些非线性特征用于说话人识别.在Gauss混合模型的说话人识别系统中,基于MFCC参数得到识别结果的基础上,用最大Lyapunov指数、二阶熵和相关维数再进行说话人的二次辨认,提高说话人识别的性能.实验结果表明非线性特征参数中包含有说话人特征的信息,因此可用于改进基于MFCC的识别性能.     

针对Poisson方程图像编辑的篡改检测

给出一种针对Poisson图像编辑方法的被动认证方法.首先通过Poisson方程对图像分块粗略匹配以快速地检测出两个相似的克隆区域,再利用像素级精确匹配得到对应区域的精确边界.为了进一步推测篡改者的动机,估计原始图像的真实面貌,将两个对应区域边界上的Laplace值进行累加,比较两个相似区域在边界处的不连续性,可以确定边界具有较大Laplace累加值的区域为克隆目标区,从而实现对Poisson图像编辑的被动认证.实验结果表明,该方法能对同一幅图像中的克隆编辑进行可靠检测,并确定源区和克隆区,为数字图像的被动认证提供有效手段.     

利用分块相似系数构造感知图像Hash

提出一种基于图像分块相似系数的感知稳健图像Hash.先对图像预处理,再进行重叠分块,在密钥控制下,利用高斯低通滤波器生成伪随机参考图像块,分别计算每个分块与参考图像块的相关系数得到图像特征序列.依此将相邻两个分块特征值合并以缩短Hash长度,同时对压缩后的特征序列进行重排,进一步提高图像Hash的安全性.最后对归一化特征值进行量化,并运用Huffman方法对其编码,进一步压缩Hash长度.理论分析和实验结果表明,该图像Hash方法对JPEG压缩、适度的噪声干扰、水印嵌入、图像缩放以及高斯低通滤波等常见图像处理有较好的鲁棒性,能有效区分不同图像,冲突概率低,可用于图像篡改检测.