逐像素纹理合成的生成式信息隐藏

修改式信息隐藏会对嵌密载体视觉质量造成较大 影响且易留下修改痕迹;纹理构造式 信息隐藏生成的都是非自然纹理;纹理拼接式信息隐藏由给定样例图产生类自然纹理,通过 缝合线算法来拼接纹理小块,不可避免地会产生缝合痕迹和重复纹理模式,从而不能对秘密 信息进行掩盖。针对以上问题,提出逐像素纹理合成的生成式信息隐藏。在嵌密时,首先将 秘密信息编码为密钥图像上的坐标以避免秘密信息直接信道传输,其次引入多备份,将坐标 进一步编码为给定样例图像的高频颜色序列,并由密钥伪随机放置在空白待合成纹理图像上 ,最后按逐像素纹理合成策略来生成含密纹理图像。在提取时,根据密钥提取颜色序列,然 后结合多备份区间扩展策略由样例图像恢复坐标并依据密钥图像提取秘密信息。理论和实验 表明,所提方法通过逐像素纹理合成,不会留下明显拼接痕迹和重复模式且秘密信息完全依 赖于密钥,具备一定的抗攻击能力和较高的安全性。     

基于块容量标签的密文图像可逆数据隐藏方法

密文图像的可逆数据隐藏技术既能保证载体内容不被泄露,又能传递附加信息。本文提出了一种基于块容量标签(block capacity label, BCL)的高容量密文图像可逆数据隐藏算法。该方案在图像加密之前进行预处理,首先将图像分为两个区域：参考像素区域和预测像素区域。然后将预测像素区域分为不重叠的块,根据所提出的算法确定分块的BCL,在对图像进行加密之后嵌入BCL,生成加密图像;在秘密数据嵌入阶段,根据BCL和数据隐藏密钥嵌入秘密数据。实验测试了BOWS-2数据集,平均嵌入容量为3.806 8 bpp,与现有方法相比,该方法可以获得更高的秘密数据嵌入容量,并可以实现原始图像的完美重建。     

基于两通道深度卷积神经网络的图像隐藏方法

现有的基于深度卷积神经网络(DCNN)实现的图像信息隐藏方法存在图像视觉质量差和隐藏容量低的问题。针对此类问题,该文提出一种基于两通道深度卷积神经网络的图像隐藏方法。首先,与以往的隐藏框架不同,该文提出的隐藏方法中包含1个隐藏网络和2个结构相同的提取网络,实现了在1幅载体图像上同时对2幅全尺寸秘密图像进行有效的隐藏和提取;其次,为了提高图像的视觉质量,在隐藏网络和提取网络中加入了改进的金字塔池化模块和预处理模块。在多个数据集上的测试结果表明,所提方法较现有的图像信息隐藏方法在视觉质量上有显著提升,载体图像PSNR和SSIM分别提高了3.75 dB和3.61%,实现的相对容量为2,同时具有良好的泛化能力。     

一种基于混沌和小波变换的大容量音频信息隐藏算法

 音频信息隐藏的主要原理是利用人耳听觉系统的某些特性,将秘密信息隐藏到普通的音频数据流中以达到隐蔽通信的目的.提出了一种基于混沌和小波变换的大容量音频隐藏算法.该算法首先利用混沌序列良好的伪随机特性对秘密信息进行置乱加密预处理;然后利用人耳对音频的采样倒置并不敏感,可以通过倒置的方法改变载体信息小波系数正负极性的特点,将加密后的秘密信息通过一对一地变更小波域高低频部分对应位正负极性的方法隐藏到载体信息中.实验结果表明,该算法不仅具有良好的不可感知性和鲁棒性,能够抵御噪声攻击、重采样攻击、重量化攻击以及MP3压缩攻击等,而且信息隐藏容量大,可实现盲检测.     

一种基于支持向量机的车牌字符识别方法

针对车牌字符图像受客观条件影响较大、样本数量不是很大、分类识别相对容易等实际情况。提出了一种对经过预处理的车牌字符图像采用SVM算法进行识别的方法。该方法将图像数据转变为文本数据作为输入样本，方法简单快速，克服了提取图像特征过程中过分依赖字符结构和图像质量的不足。并通过使用参数归整、交叉校验、选择适当的核函数等方法寻求最优参数．避免欠学习、过学习问题的产生。通过使用高速公路收费口的实拍汽车图像进行实验，验证了算法的有效性。     

一种去除医学图像中金属伪影的新方法

基于图像中金属伪影的去除在对病患的诊断中被广泛应用,针对传统FBP图像混合重建算法对金属的投影数据不连续性敏感度不够的问题,提出了一种改进的OSEM迭代混合重建算法来去除金属伪影.该方法首先对含有金属伪影的图像采用自适应滤波器对其进行预处理,其次采用均值漂移和最大互信息熵差的方法分割出金属部分和伪影部分,然后使用FBP和改进的OSEM算法对两部分进行混合重建,最后通过实验结果表明该方法能够快速有效地对金属伪影进行抑制和去除.     

基于Tabu搜索的彩色图像可逆数据隐藏算法

针对当前算法对彩色图像进行可逆隐藏时无法获取最优嵌入数据，存在综合性能差以及加密性能差的问题，提出基于Tabu搜索的彩色图像可逆数据隐藏算法，首先对彩色图像进行加密，确定嵌入的位置，利用Tabu搜索算法提取出最优嵌入秘密数据，在加密图像时进行秘密数据的嵌入，对秘密信息以及图像进行预处理；其次接收者利用自带的密钥对已经嵌入数据的加密图像进行解密，同时对图像进行翻转恢复以及信息提取，实现彩色图像可逆数据隐藏。实验结果表明，所提算法的综合性能高以及加密性较好。     

三维元胞自动机和分数阶傅里叶变换图像隐藏

为了解决基于分数阶傅里叶变换(FRFT)图像隐藏中不可见性和鲁棒性的矛盾,提出基于三维元胞自动机和分数阶傅里叶变换的图像隐藏方法,利用三维元胞自动机机构的复杂性与雪崩效应,对秘密图像进行加密预处理,将加密后的图像进行分数阶傅里叶变换,隐藏到载体图像小波包分解后的低频部分。实验表明,该算法可用于图像信息的安全隐藏,对几何攻击具有较强的抵抗能力,并且具有较好的不可见性。     

基于编码压缩和加密的图像可逆信息隐藏算法

提出一种编码压缩和加密的图像可逆信息隐藏算 法。计算载体像素预测值与其像素值的差值, 对差值进行哈夫曼编码压缩,通过压缩数据和随机数据加密重构图像,得到载体数据。将哈 夫曼编码的码 表和秘密信息隐藏在载体数据中,实现信息隐藏。在载密数据中提取码表数据和秘密信息, 对加密压缩数 据进行解密,结合码表和预测方法恢复原始图像。实验结果表明,本文算法具有较大的隐藏 容量,不仅能 正确提取秘密信息,还能无损恢复原始图像。     

基于SVM和背景模型的显著性目标检测算法

针对显著性目标多样性和不确定性,机器学习算法无法检测没有先验信息的图像问题,提出了一种基于图像边缘信息构建背景模型结合SVM分类算法的显著性目标检测算法.该方法对输入图像进行超像素预处理,使像素级转化为超像素级,既抑制噪声,又提高了计算效率.利用图像边缘超像素构建图像的初始背景模型,得到初始显著图.基于SVM算法建立目...     

一种抗剪切信息隐藏算法

提出了一种基于拉丁方阵的抗剪切信息隐藏算法,通过载体图像隐藏容量和秘密信息的大小确定隐藏秘密信息的备份数,根据备份数确定隐藏信息的拉丁方阵模板,对秘密信息进行分组和编号,通过拉丁方阵模板按对应的编号,将秘密信息嵌入到载体图像中,实现信息隐藏.实验结果表明该算法能够实现大容量隐藏并且能够抵抗大面积的剪切攻击,具有较好的应用价值.     

基于迁移学习和SVM的糖网图像分类

为解决基于卷积神经网络(CNN)的糖尿病视网膜病变(DR)图像分类算法上普遍存在模型参数难以训练、易过拟合的问题,本文提出一种基于迁移学习和支持向量机(SVM)分类器的DR图像分类算法。首先,对DR图像进行预处理和数据扩增;其次,采用迁移学习方法预初始化深度学习分类算法中的经典框架VGGNet-16网络的模型参数,固定浅层网络参数不变,微调深层网络参数;最后,提取VGGNet-16最后一个隐藏层的特征向量训练支持向量机(SVM)分类器判定DR图像是否病变。实验结果表明,在Kaggle-DR公共数据集共35126张DR图像进行实验,在随机抽取的3500张作为测试集,分类准确率为0.931、敏感性为0.933、特异性为0.928,并能加快网络收敛和提高模型的泛化性。     

基于三维模型凹凸结构特征的多载体信息隐藏算法

针对单载体的信息隐藏算法的嵌入容量、不可见性和鲁棒性受载体数量限制无法进一步提升的问题,将载体体素化和秘密信息的嵌入结合三维模型凹凸结构特征,提出了一种基于三维模型凹凸结构特征的多载体信息隐藏算法。首先,对三维模型进行体素化,并根据体素化后获得的数据集提取三维模型的凹凸结构特征对载体库进行分类,转换得到凹凸度区间后对其编码;其次,根据载体分类数对秘密信息分段并进行置乱和优化,使载体和秘密信息的嵌入通过其分类及分段数有效地联系起来,分别通过凹凸度区间和体素化坐标点的编码数据双重嵌入秘密信息,进一步提升算法性能;最后,应用遗传算法对秘密信息进行最优调整后完成信息隐藏。实验表明,与基于单载体的高容量三维模型隐写算法相比,算法的不可见性、鲁棒性和容量性都有明显提升。     

光栅相衬CT中吸收信号环形伪影的去除方法

提出一种光栅X射线相衬断层扫描中吸收信号环形伪影的去除方法。该方法采用正弦图域和重建图域结合的处理算法。对于弱伪影,通过正弦图域的排序和滤波去除。而对于强伪影,首先根据环形伪影在极坐标系的表现,计算残差图像,转换到笛卡尔坐标系得到伪影像素和样品的边界;进而使用基于机器学习的图像分割方法获取每一类样品的分布,同时为了保护边界信息,通过形态学操作获得样本的内部区域;最后再利用残差图像的分布特征定位伪影像素,并使用临近非伪影像素均值替代。实验结果表明该方法可以在不破坏样品边界的前提下有效地去除图像中的环形伪影。     

基于最大互信息量熵差分割的CT金属伪影消除

 本文作者提出一种基于图像最大互信息量熵差分割的CT金属伪影消除算法.新算法首先利用各向异性高斯滤波对原始CT图像进行预处理,以抑制CT图像中的部分噪声和伪影;其后配合最大互信息量熵差分割算法,对预处理CT图像进行自适应多目标分割;接着通过对分割后的金属物图像及由金属引起的伪影进行正向投影,得到金属物的投影数据,并将此投影数据与原始CT图像的正向投影数据做"与"运算,以获取金属物投影在投影空间内的索引函数,再将原始CT投影数据减除金属物对应的投影数据部分,利用索引函数完成原始CT投影数据中的反馈式插值处理,得到修正的投影数据;最后对修正的投影数据采用滤波反投影完成CT图像重建.实验表明,本文算法对含有金属伪影的真实体模CT图像和临床CT图像的伪影消除均有尚佳表现.     

多级秘密信息隐藏方法

针对普通的一级秘密信息隐藏的方法具有安全性低,视觉效果差的问题,本文提出了一种多级别信息隐藏的方法.该方法使一级秘密信息在一级密钥作用下成为宿主图像,提高了信息隐藏的安全性,再将宿主图像分成3×3的图像块,在二级密钥的控制下成功将二级秘密信息嵌入.采用图像置乱和LSB算法的结合方法,并在两级秘密信息的作用下,使得载密图...     

基于DCT变换的图像伪装技术

该文提出一种频域的信息伪装技术,该技术具有以下几个优点:(1)隐藏效果好,人眼系统不能发觉隐藏了秘密图像的载体图像与原载体图像之间的差别;(2)口令控制,只有知晓伪装口令的人才能解密;(3)可以有效地抵抗JEPG等图像压缩编码的破坏;(4)利用载体图像的部分内容可以恢复原秘密图像;(5)该算法可以用于数字水印,而且可以将水印图像由二值图像扩展到灰度图像;(6)算法可以进行多址伪装,即在同一幅载体图像中隐藏多幅秘密图像。     

基于四方向搜索的自适应可逆秘密图像共享

图像共享是一种将秘密图像放入影图像中以保证图像安全的一种技术。将Huynh提出了基于利用有意义的影图像四个方向搜索的可逆秘密信息隐藏算法,算法信息容量高、修改少、计算效率高。为了针对不同容量的秘密图像共享,同时提高得峰值信噪比、减小像素改变率(NPCR),将秘密图像分为位置信息和嵌入信息,将位置信息转为进制信息,并利用贪婪算法进行编码,将编码表和嵌入信息嵌入到载体图像的不同位置。与Huynh等人的算法相比,不同嵌入率的影图像PSNR提高了2-5d B,像素改变率和统一平均变化度(UACI)都有了一定提高,证明了算法性能的提高,保证了图像完整性以及共享的安全性。     

一种改进的LSB彩色图像信息隐藏方法

为了提高信息隐藏容量,而又保证安全性和不可感知性,对传统基于LSB(Least Significant Bit)的信息隐藏方法进行了以下两方面改进:增加载体空间容量以提高信息隐藏量;引入混沌序列对秘密信息进行加密以提高信息隐藏的安全性.在经典Lena图像上对改进方法进行验证,结果表明该方法在保持载体图像视觉特性和纹理特性的同时,信息隐藏量由原来的12.5%提高到21%,混沌序列的引入不仅使得信息隐藏安全性得到保证,而且也消除了信息提取过程中对原载体的依赖.     

基于二级定位的编码信道信息隐藏算法

分析了以编码信道为载体的信息隐藏算法及容量,指出现有算法存在的问题,提出了一种结合容量上限判断的基于二级定位的信息隐藏算法。所提算法在秘密信息嵌入前首先计算系统隐藏容量上限,并判断是否超出;接着在嵌入位置选择过程中引入二级定位以及循环移位机制。仿真结果表明,相比已有算法,所提算法能较好地避免因隐藏容量过大而导致秘密通道暴露的风险;同时通过二级定位及循环移位机制提高嵌入位置的随机性,避免秘密信息相互覆盖,提升信息隐藏性能。