基于小波系数相关性的图像自适应空域隐写术

定义图像中像素的嵌入失真是图像自适应隐写中的关键。为提高图像自适应隐写的安全性,根据最小化嵌入失真原则,提出了一种基于小波系数相关性的图像自适应空域隐写术。首先以一维高通、低通滤波器为工具构造方向滤波器;然后沿水平、垂直、对角线方向对图像进行方向滤波,并根据小波系数与其邻域系数的相关性对失真函数进行设计;最后根据像素的嵌入失真值,利用网格码(STC)对秘密信息进行嵌入。实验结果表明,该隐写术能够将嵌入区域集中在内容复杂的纹理区域,且能够有效抵抗通用隐写检测算法的分析。     

基于分数阶小波变换的图像隐写分析

为了提高现有的图像隐写分析算法的检测性能,提出一种基于分数阶小波变换的图像隐写分析算法。该算法首先通过二维分数阶小波变换将图像映射到分数阶小波时频域内。然后在时频域内使用主成分分析提取隐写图像高频子带的主成分特征统计量、计算主成分的信息熵、构建敏感特征向量。最后采用支持向量机(SVM)对该算法所提特征进行分类。通过仿真实验利用所提算法分别对三种隐写算法下不同嵌入率的隐写结果进行检测,结果表明该算法可有效提高隐写分析准确率。     

基于多小波统计特征的通用隐写分析算法

针对现有隐写分析算法检测性能较差的问题,提出一种基于多小波统计特征的通用隐写分析算法。该算法采用多小波变换对样本图像进行多尺度分解,在各子带中提取广义高斯模型和多小波高阶统计特征,通过结合支持向量机分类器对大量图像样本进行隐写分析。结果表明,与经典的Farid算法相比,该算法提取的多小波统计特征更有效,且具有更高的检测率。     

基于奇异值的鲁棒图像隐写算法

为提高数字图像隐写算法的鲁棒性和透明性,提出一种基于奇异值分解和矩阵编码的图像隐写算法。分析奇异值分解的稳定性,采用EMD （exploiting modification direction）矩阵编码方法,将秘密信息嵌入在将图像块进行奇异值分解所得的奇异值向量中。图像块奇异值的稳定性保证隐写算法的鲁棒性,采用EM D编码算法嵌入秘密信息比特使得算法具有较高的嵌入效率。实验结果表明,该算法嵌入秘密信息后图像失真小,与原始 EM D算法相比,该算法具有更好的鲁棒性。该算法能够很好的应用于噪声环境下的图像隐写技术。     

基于噪声模型和特征联合的PS图像与隐写图像检测

为了有效区分PS图像(经过常见图像处理操作得到的图像)和隐写图像,提高隐写检测的正确率,该文分析了隐写和PS这两类操作不同的噪声模型,并给出了一类基于图像噪声模型和特征联合的检测算法.该算法基于小波分解和小波滤波,分别得到待检测图像的小波系数子带和噪声小波系数子带,从这两类子带中分别提取直方图特征函数绝对矩,并将这两部分统计矩联合作为特征,最后采用BP神经网络分类器进行图像分类.在特征选取方面,文中对两类常用典型特征:概率密度函数矩和特征函数矩,基于高斯分布模型证明了对噪声小波子带系数,提取特征函数绝对矩优于概率密度函数绝对矩.基于LSB、LTSB、SLSB、PMK等隐写图像和锐化、对比度增强、添加标签等类型PS图像的实验表明:该算法能够有效区分原始图像和非原始图像,并能对PS图像和隐写图像进行较为可靠的分类检测.     

基于图像校准的通用型JPEG隐写分析

对JPEG图像隐写分析而言,直接在嵌入域中提取特征一般会取得更好的效果.然而,在现有的JPEG隐写术中,由于所嵌入秘密信息的能量要远远小于载体图像本身所具有的能量,因而秘密信息嵌入所引起的载体图像微小失真很难直接从给定的待测图像中发现.基于此,文中在已有JPEG图像全局校准方案的基础上,提出了对JPEG图像进行局部校准的新思路.并在此基础上提出了一种全局与局部校准相结合的通用型JPEG隐写分析算法.通过从待测图像和局部校准图像量化后DCT系数的差分信号中提取特征、以及对从待测图像和全局校准图像分别提取的特征进行差分等方式,使得提取的特征对秘密信息的嵌入更为敏感.此外,文中应用Markov转移概率矩阵,分别提取块内以及横向和纵向块间量化后DCT系数在幅值和符号两个方面的相关性作为特征.仿真结果表明,与已有的JPEG隐写分析算法相比,文中所提出的算法具有更好的检测效果.     

一种图像隐写分析方法

针对现有隐写分析算法对彩色图像的检测效果不理想的问题,提出一种基于小波统计特征的隐写分析算法来分析嵌入信息前后载体图像与隐写图像之间的统计特征的差异。该算法首先将图像变换到YCbCr空间,其次通过小波分解提取预测子带的小波系数概率密度函数矩(PDF)和预测误差图像的子带系数直方图特征函数矩(CF),最后运用支持向量机(SVM)进行分类。实验表明,该方法对于流行的F5、OutGuess和Jphide&Seek隐写方法具有较强的检测能力。     

基于ICA模型的主动隐写分析

提出一种基于独立成分分析(ICA)模型的主动隐写分析方案。该方案假设秘密信息是独立同分布序列且统计独立于载体图像,将隐写分析过程视为ICA模型的求解问题。借助于最大后验概率估计器,该方案仅使用一幅隐写图像即能提取出秘密信息,克服了Chandramouli所提方案的局限性。仿真实验结果表明,该方案能提取大约80%的秘密信息,且性能随嵌入长度的增加而提高。     

几类典型隐写术分析算法的分析与评价

隐写术分析是检测、提取、破坏隐蔽载体中秘密信息的技术。检测方法可以分为对比检测和盲检测两类，由于通常得不到用于秘密通信的原始载体，因此一般使用盲检测方法。为使人们对基于图像的隐写术分析的研究现状和现有各种算法的优缺点有个概括了解，首先简要介绍了现有的多种图像隐写术分析方法，然后集中对分辨函数、χ^2检测和RS检测3种盲检测方法，从算法原理和实验结果两个方面进行了深入的分析，并且从算法的适用范围、检测效果等几个方面对这几种算法进行了比较。在保证误报率合理而尽量降低漏报率的前提下，给出了RS检测方法的置信区间。     

基于相关性的图像隐写术

根据图像间的相关性,提出一种新的隐写方法。将秘密图像和载体图像进行小波分解,并将秘密图像的小波域分块,对每一块采用多尺度块匹配机制在载体图像的小波域中寻找与其相似的块。根据相似块计算秘密图像小波域的替换图。用零树小波编码方法对替换图编码。将编码信息以及相似块的映射规则等嵌入载体图像的最低有效位。实验结果表明该方法优于相关文献方法。当以典型的F-16飞机图为秘密图像时,用该方法所提取的秘密图像质量至少提高3dB。     

基于CSR-ICA模型的隐写信息盲提取算法

针对加性隐写模型,提出一种基于CSR-ICA的隐写信息盲提取算法。算法仅需一幅隐写图像,在满足ICA模型线性约束条件下得到载体信号的估计信号,通过Contourlet稀疏性表示（CSR）对模型输入信号进行前置处理,优化选取归一化峭度性较大的信号作为模型输入信号,将归一化峭度作为分离算法学习的目标函数,避免异常值给分离算法带来的误差。算法具有较好的综合性能,并且克服了Chandramouli算法的局限性,提取正确率平均为90％。仿真实验结果给出了算法的有效性验证。     

基于小波对比度和模函数的安全密写算法

针对图像隐写中大容量、高保真度和安全性问题,依据人眼对变换剧烈及较暗区域均不敏感的视觉特点,结合模函数周期性运算,提出一种基于小波对比度和模函数运算的高保真图像隐写算法。该方法首先将载体图像按固定大小分块并计算其小波对比度,然后依据小波对比度确定各块嵌入深度,最后采用模函数运算嵌入秘密信息。实验结果表明,该方法能嵌入较多信息和保持良好的载密图像质量。     

小波细节信息的LSB隐写分析算法

为了准确地估计出隐藏图像的嵌入率,利用LSB隐写对图像小波细节信息影响较大这一特点,首先给出了图像的小波细节信息和小波细节信息能量的定义,同时利用LSB隐写图像计算出其原始图像的小波细节信息能量;然后根据隐写图像与原始图像的小波细节信息能量,估计出LSB隐写图像的嵌入率。实验证明,该方法在隐藏图像嵌入率不是很低的情况下,能够比较准确地估计出隐藏图像的嵌入率。     

一种基于ICA方法的数字水印技术

提出了一种新的水印方法,这种方法在宿主图像的小波域上嵌入另一幅数字图像,这个数字图像就是水印。在提取水印的过程中采用了独立成分分析(ICA)的技术。水印被插入到了中频子带中。用一个视觉掩蔽函数来修改水印图像,保证了嵌入水印后的宿主图像的视觉质量。在提取水印过程时盲检测过程不需要原始图像,其中采用了ICA方法。对于大部分主要的攻击,这种方法表现出了良好的性质。     

基于ICA和SVM的SAR图像特征提取与目标识别

提出一种利用独立分量分析和支持向量机的合成孔径雷达图像特征提取与目标识别方法。对图像小波分解后提取低频子带图像,对低频子带图像进行独立分量分析提取特征向量,利用支持向量机对特征向量分类完成目标识别。将该方法用于MSTAR数据中的3类目标识别,识别率最高可达96.92%。实验结果表明,该方法是一种有效的合成孔径雷达图像特征提取与目标识别方法。     

基于小波域的盲分离数字水印算法

提出了一种基于小波域和独立分量分析的盲分离数字水印算法.该算法将水印置乱并乘以相应的系数,将此信息嵌入到经过二级小波变换的原始图像的逼近子图中,提取时利用快速独立分量分析实现了原始图像和水印的盲分离.经过大量实验证明,重构后得到的水印图像具有良好的不可见性,对叠加了水印的图像经过多种干扰及信号处理后,能够有效地检测出水印的存在.     

一种基于ICA的脊波域数字水印算法

鲁棒性是数字水印的基本要求之一,水印嵌入的位置和强度直接影响到水印的鲁棒性。脊波变换是新型的多尺度分析方法。本文提出的脊波变换是图像在有限Radon变换(FRAT)的基础上进行二维小波变换,将Arnold置乱后的水印嵌入到图像的脊波系数中,利用独立成分分析(ICA)进行水印提取。实验结果表明,在强烈攻击的情况下,此方法具有良好的水印不可见性,对Gaussian、JPEG、Speckle攻击具有良好的鲁棒性。     

基于HVS和SOM的小波域隐写

为了提供较大的秘密信息嵌入量并保持良好的载密图像质量,提出一种基于SOM(自组织特征映射神经网络)和HVS(人眼视觉特性)的小波域图像隐写.该方法先将载体图像分成固定大小的小块,以小波对比度之和以及小波系数方差作为特征量.然后,利用SOM将小块分为三类.最后,采用模算子隐写将秘密信息嵌入到小波系数中.实验结果表明,与WHS算法相比,该算法有更大的嵌入量并保持了良好的载密图像质量.     

小波域彩色图像的掩密算法研究

提出一种新的文本保密算法,将秘密的文本信息经处理后隐藏在一幅可公开传送的普通彩色图像中,不易引起拦截者的注意。该算法将秘密信息藏到彩色图像各色彩分量的小波变换域,充分利用了图像资源,因此信息隐藏量优于同类的掩密软件,且具有良好的视觉效果。提取信息时不需要参考原图。仿真实验表明:该算法对噪声干扰及常见的图像处理技术具有较好的鲁棒性。     

一种基于混沌和独立成分分析的自适应多重数字水印算法

采用混沌和独立成分分析技术,提出了一种在小波域自适应嵌入多重数字水印的算法。首先根据一个混沌标签序列从原图像中抽取一子图像,并对其进行小波分解,然后将多个互相独立的混沌水印信号依次嵌入到子图像的中频小波系数中,并自适应确定嵌入强度。根据Newman-Pearson准则检测水印是否存在,若存在,采用独立成分分析的方法提取出水印并进一步判断是否为原始水印。水印的检测与提取过程都不需要原始图像。仿真结果表明该算法对各种常见的攻击有着良好的鲁棒性,有效地解决了数字产品的多著作权问题。