内容自适应图像隐写框架概述

在图像信息隐藏的正向研究领域,目前最流行的研究方向是基于内容自适应的最小嵌入失真图像隐写,该方法将图像隐写分成编码研究与图像模型研究。其中编码的研究主要基于既有的网格编码,而且发展比较成熟;图像模型主要研究如何描述图像中一个载体的改变对全局统计特性带来的影响。本文主要介绍了基于内容自适应的图像隐写的一般框架,以及图像模型研究的基本方法,为以后的图像隐写研究提供参考。     

基于GAN的跨领域图像隐写方案

针对信息隐藏中载体修改存在修改痕迹、载体选择困难且负载量过低的问题,在载体合成的基础上提出了一种基于GAN的跨领域图像隐写方案。在由秘密消息驱动而无需预设载体及类型的情况下,将所选样本直接构造为含密信息,进行图像跨领域转换,映射到"生成式"图像空间传递信息。这种方案符合"无载体"信息隐藏思想,可有效抵抗基于统计特性的隐写检测。基于CelebA数据集进行了实验,结果验证所了提方案的可行性和安全性。     

图像隐写分析中的分类器设计

针对互联网环境中的图像隐写，为解决训练样本和待检测样本的失配问题，提出了一种基于图像尺寸细分的隐写分析分类器设计思路。选取不同尺寸的图像构造训练样本库，提取图像特征后，使用支持向量机对图像特征进行训练，生成具有多尺寸检测能力的图像分类器。与使用单一尺寸图像得到的分类器相比，本文算法将能检测多种尺寸的隐写图像。     

一种复合加密的小波变换图像数字水印技术研究

研究图像数字水印技术,水印图像预处理对整个水印系统安全性起到至关重要的作用。提出一种基于Arnold置乱对原始水印图像复合加密的方法,首先对水印图像进行Arnold位置置乱,在此基础上再进行Logistic混沌序列加密,使水印信息具有双重的保密性;其次利用小波变换技术分解载体图像,将复合加密的水印信息嵌入到高频子带中,使嵌有水印的图像具有良好的透明性和鲁棒性,通过仿真实验,获得性能较优的水印算法。     

基于深度学习的多媒体信息隐藏技术

本文通过将现有的隐写研究与深度学习相结合,提出了两种图像、音频隐写的深度网络模型。深度网络模型由于其学习特点,在训练过程中可以通过对于内部参数的调整,使得网络达到最优的透明性或是鲁棒性指标——这是传统方案所不具有的优势,甚至在某些指标上能够超越现有方案,具有一定可行性与发展潜力。     

灰度图像的Gyrator变换加密研究

本文介绍了基于Gyrator变换的图像加密技术以及原理,利用该方法进行了Matlab灰度图像的加密与解密实验。结果表明,经过Gyrator变换加密后,原始图像完全被掩盖,利用加密图像的逆过程,并且使用正确的密钥,可以恢复原图像。而当使用错误密钥时,无法完成图像解密。说明Gyrator变换用于灰度图像加密领域,具有加密效果好,安全性高的特点。     

像素位置与比特双重置乱的混沌图像加密算法

分析当前流行的一类基于混沌序列置乱像素位置和像素值加密的混沌算法的安全性的不足,提出了一种抗选择明(密)文攻击的图像加密新算法。采用Kent混沌系统,根据明文像素值的特征和输入的密钥共同产生混沌系统的参数和预迭代次数,首先用混沌序列实现图像像素位置的全局置乱;其次,用另一个混沌序列实现对图像像素值中0、1比特位置乱。混沌序列的产生都与图像本身的内容自适应。仿真实验结果表明,该算法既克服了以往算法不能抵抗选择明(密)文攻击的缺陷,又具有良好的图像加密性能。     

MP3Stego嵌入密文长度估计

一种针对MP3Stego音频隐写工具的隐写分析算法被提出。它是一种主动隐写分析算法,结合突变点检测技术和排列组合方法对嵌入密文长度进行估计。其中,突变点检测技术是一种精确的数据分析方法,能精确检测出一组数值中的突变点,而排列组合方法的提出则与MP3Stego的嵌入算法紧密相关。实验证明,该方法能有效估计出嵌入MP3Stego的密文长度,估计的与实际的密文长度平均偏差仅为1.443%。     

基于JTC和像素置乱技术的光学图像加密

随着信息技术的迅猛发展,数据加密和安全认证等信息安全问题变得越来越重要.光学信息处理技术具有强大的并行数据处理能力、更多的自由度和高的数据安全性,因此,基于光学信息处理的加密系统得到了广泛的研究.提出了一种基于联合变换相关器和像素置乱技术的光学图像加密方法,此方法基于联合变换器的加密系统,将联合变换功率谱的像素置乱后作为加密图像,像素的排列顺序与随机相位板一起作为解密密钥.计算机模拟试验证实了这种方法的可行性和有效性.     

独立成分分析的多光谱图像融合算法

为解决图像空间信息的问题,文章提出了一种独立成分分析的多光谱图像融合算法,将多光谱图像的RGB 3个波段和近红外图像共4个波段进行独立成分分析变化,并对其做加权平均得到主图像信息,将主图像信息与全色图像加权求平均得到一副新的图像,然后将这幅图像还原到4个波段得到融合后的结果图像。