二值文本图像信息隐藏分析

通过大量实验发现,基于块中心跳转的二值文本图像密写算法,其二值文本干净图像和密写图像的游程统计特性差别较大,而二值文本密写图像和二次密写图像的游程统计特性差别较小。基于该规律提出一种二值文本图像信息隐藏分析方法,对待测图像进行二次密写,计算待测图像和密写图像游程统计函数的差异值,当差异值大于门限时,待测图像是干净图像,否则是密写图像。通过分类实验的方法确定了几种典型字体的判决门限。实验结果表明,利用该方法和相关判决门限,密写检测率可达99．9％。     

一种基于二值图像的信息隐藏技术

在信息技术飞速发展的今天,人们对信息安全给予了更多关注。信息隐藏技术已经成为信息安全的焦点问题。因为每个Web站点以及网络通信都依赖于多媒体,如音频、视频和图像等。而信息隐藏这项技术将秘密信息嵌入到多媒体中,并且不损坏原有的载体。在没有专门检测工具的情况下,第三方既觉察不到秘密信息的存在,也不知道存在秘密信息。因此密钥、数字签名和私密信息都可以在Internet上安全的传送。本文讨论了一种如何通过二值图像完成对信息的隐藏传输的方法。     

一种大容量的二值图像信息隐藏算法

针对二值图像取值形式为二值和信息隐藏量少的特点,提出一种在能在各种二值图像中进行大容量信息隐藏的方法.该方法将二值图像分割成大小为2×2的图像块,再根据每个块黑白像素的个数的不同,自适应地确定可嵌入隐藏信息的比特数,以尽量减少对载体图像的修改痕迹,隐藏信息的提取不需原始载体图像及其它辅助信息,是一种完全的盲提取.实验表明该算法在不明显引入修改痕迹的情况下,可显著提高信息隐藏量,比常用的二值图像信息隐藏算法的隐藏容量大一倍以上.     

数字媒体背景下二值图像信息隐藏算法研究

传统信息隐藏技术应用目标为灰度和彩色图像,无法对二值图像信息进行隐藏,无法确保二值图像信息不受攻击者破坏,因此笔者提出数字媒体背景下二值图像信息隐藏算法研究。通过获取数字媒体背景下二值图像隐藏算法的信息,确定二值图像信息隐藏算法参数,结合二值图像的图像降噪处理,完成了提出的研究。仿真试验证明,提出的二值图像信息隐藏算法较传统信息隐藏技术,失真分值大幅提高,能有效保证二值图像信息的安全性。     

基于二值图像的信息隐藏算法

针对二值图像修改痕迹明显的特点,提出一种失真较小的二值图像信息隐藏算法.给出翻转点选择标准,定义二值图像所有适合翻转的像索点集合.考虑视觉特性,提出可翻转像素点修改得分的计算方法,设定可翻转点选取的门限值,将含有可修改像素点的图像块视为隐藏消息的载体块.对二值图像进行分块,利用STC编码,在载体块序列中选择一条信息嵌入...     

一种新的二值图像信息隐藏与提取算法

在各种形式的数字图像分析中,二值图像信息隐藏及提取的研究相对滞后。提出一种新的信息隐藏与提取算法,可以成功地检测基于分块嵌入的二值图像隐藏信息。结合图像边缘和失真度量两种方法的优点,在考虑块的失真度量的基础上只在图像的外边缘嵌入隐藏信息。实验结果表明,不但可以准确嵌入隐藏信息,嵌入和提取信息的时间短,而且图像失真度相对于两种方法都要大大减少。     

浅谈图像中的信息隐藏技术

随着互联网的发展,各种信息的数字化趋势,使用者可以大量地、毫无限制地复制、更改资料,而资料所有者的著作权受到很大的威胁,信息隐藏技术正在被用于解决这项严肃的课题。本文在介绍信息隐藏相关概念的基础上,提供了两种在图像中隐藏信息的技术,并加以比较。     

嵌入率可调和低修改率的二值图像密写算法

为了提供大而可调的二值图像信息隐藏容量和保持载密二值图像良好的视觉质量,提出一种基于分块和矩阵编码的二值图像信息隐藏算法.将二值图像划分为互不相交的2×2的图像子块,随机选择黑白相间的边缘子块作为可嵌子块,应用(1,n,k)矩阵编码实现最多只改变n块可嵌子块中一块的1个像素即可嵌入k比特信息,以及修改像素的规则.选择不同的矩阵编码方案,可以得到不同的嵌入率和像素修改率.理论分析和实验结果表明,本文算法具有信息嵌入量大,效率高,修改率低,安全性好;其信息嵌入率选择具有高度弹性,可以根据实际要求选择在嵌入率和载密图像质量都很理想的密写方案.     

作用于块奇偶性的二值图像数据隐藏算法研究

提出一种作用于奇偶性矩阵之上的二值图像数据隐藏算法.算法首先对原始图像进行分块,获取原图的奇偶性矩阵和标志矩阵;再对这些矩阵进行二次分决,使用标志矩阵衡量块的可嵌入性,选取可嵌入的奇偶性矩阵块并在其上修改至多一个值来嵌入数据.嵌入过程中,从要修改的奇偶性矩阵值对应的原始图像块中翻转可修改程度最高的像素,使得奇偶性矩阵块所代表的信息和嵌入信息相一致.文中对算法隐藏容量、数据嵌入后图像质量和安全性进行了分析.实验结果表明,该算法有图像质量好、修改像素少、嵌入容量大等优点,并能很好地应用于二值图像的认证中.     

基于小波压缩扩展技术的无损图象数据隐藏

文章提出了一种基于小波域压缩扩展技术的无损图象数据隐藏方法。该方法先对图象作整数小波变换;随后使用压缩扩展技术在小波高频子带系数上嵌入数据。小波高频系数的拉普拉斯分布特性不但便利了压缩扩展函数的选择,而且使嵌入较大容量数据后的水印图象仍保持良好的视觉效果。实验结果表明,该方法无论在嵌入容量上还是嵌入数据后的图象视觉效果上,均达到当前世界上最好水平。     

利用遗传算法实现交通控制系统优化的方法

在分析总结某些已有研究成果的基础上,利用遗传算法并结合美国联邦公路管理局负责研制开发的模拟软件,实现交通信号管理系统的优化,通过对城市中一段公路网交通状况的模拟,得到较为满意的试验结果。     

军事图像加密通信中数据隐藏算法研究与仿真

在对军事通信图像加密通信中的数据进行隐藏的过程中,数据融入方式是通过依据某种规律曲线的顺序扫描待隐藏数据的单元来实现的,导致传统的融合军事图像加密通信中数据隐藏算法,由于检测工具有规律可循,不容易逃脱检测,无法对军事图像数据进行有效的隐藏.提出一种采用随机融入方式的可逆数据隐藏算法,直接提取军事图像边缘特征,充分挖掘军事图像视觉屏蔽特性,通过军事图像分块方差对其边缘特性进行刻画,确保军事图像边缘的完整度,构建军事图像采样子图与参照子图间的军事差图,通过数据隐藏的提取方法,将隐藏军事图像差图数据合成相应的数据隐藏码流,完成所有军事差图的置乱操作,将置乱后的军事差图中的隐藏数据按照数据隐藏的正确率进行度量,实现军事图像加密通信中的数据隐藏.仿真结果表明,采用所提方法对军事图像加密通信中的数据进行隐藏的效果与隐藏容量均优于传统方法,验证了所提方法的有效性.     

一种有效的二值图像细化算法

基于对图像中目标边缘的分析,提出了一种行之有效的二值图像细化算法。实验证明,采用该算法细化后所得的图像骨架不仅对称性好,而且为单像素宽,并能够完整地保持原图像的连通性。     

基于中国剩余定理的高动态图像可逆数据隐藏

针对高动态图像可逆数据隐藏过程中传输安全性与传输效率差的问题,提出基于中国剩余定理的高动态图像可逆数据隐藏方法.依据中国剩余定理及NTICE方法加密和压缩原理,将高动态图像划分单元格,计算各单元格内像素的高4比特位和低4比特位数值,求解两者的同余方程组,对求解得到的两个通解集进行排序.对同步加密和压缩后的高动态图像进行...     

基于BMP图像数据的信息隐藏方法

提出了一种通过增加BMP图像数据实现信息隐藏的方法.BMP图像的显示是根据文件头数据来确定图像数据的,与文件中图像数据以后的数据没有关系,将秘密信息嵌入到图像数据以后的字节中,只是增加了BMP文件的大小,并不影响图像的显示,从而实现信息隐藏.按照秘密信息的数据大小,从载密图像中读出秘密信息的字节数据,即可恢复秘密信息.该算法简单易行,载密图像和原图像在视觉上没有任何差别,具有较强的隐蔽性.仿真结果证明了算法的可行性和有效性.     

利用四元树结构计算黑白二值图像周长的方法

相对于基于像素的算法,基于四元树数据结构的算法能极大地提高计算效率,计算黑白二值图像周长即是一例,但通常方法对内部有孔的图像计算不准,从边界追踪的角度提出了一种新方法.     

基于隐藏的信息安全技术

从Piftie—Hellman交换、散列算法和Shamir协议出发,提出了一种网络信息安全传输的解决方案,它在某种程度上解决了秘密消息的安全传输问题,取得了较好的仿真效果,具有较实际的应用前景.     

A New Algorithm for Hiding Gray Images Using Blocks

Abstract

As vast channels for communication, such as the Internet, become more popular, the security of digital media becomes a greater concern. Steganography is one of the techniques used to make detecting the transmitted data over channels more difficult, as hiding a message will reduce the probability of detecting this message. In this paper we suggest a new algorithm of steganography for hiding a gray image in one another. The cover is divided into blocks of equal sizes. Each block size equals the size of the embedding image.

The results drawn in this paper with the similarity equals 0.9717 are more improved and give the clear picture of the object.