一种基于补丁算法改进的图像隐写方法

针对经典补丁算法进行信息隐藏时嵌入容量极低的缺陷,基于图像置乱和分块的方法,提出一种改进的图像隐写算法。首先将载体图像进行恰当分块并进行充分置乱,置乱程度以分块的均方差来衡量,然后在置乱图中选择分块对进行信息嵌入。实验结果表明,该方法可将载体图像的嵌入容量由1比特扩展到数百比特,同时具有视觉不可觉察性,对JPEG压缩和噪声攻击有较好的鲁棒性,可抵御卡方、RS和SPA分析等平面域的经典隐写分析算法。     

基于图像混沌块置乱和DWT变换的无载体信息隐藏研究

无载体隐写通过提取载体特征,与信息序列进行映射,从而无需修改载体即可实现对秘密信息的隐藏,因此,具有极强的抗隐写分析能力,但是已有算法在隐藏容量方面仍然有限,且大多需要构建大样本图像库.本文提出一种基于混沌块置乱和离散小波变换(Discrete wavelet transform,DWT)的无载体信息隐藏算法,从秘钥中...     

改进的Fibonacci双置乱图像加密算法

图像置乱是实现图像加密的重要手段之一,其最终目的是改变图像像素的位置关系或者灰度值信息,改变图 像的统计信息,从而达到图像加密的目的。为提升图像置乱效果和置乱性能,从均匀分块的角度出发,提出了一种改 进的Fibonacci双置乱图像加密算法。首先采用均匀分块算法对原图像进行分块,使每个分块图像内的所有像素充分 扩散到其他各个图像块中,以有效地}i}J弱图像相部像素的相关性;然后对每个图像块利用Fibonacci算法做像素位置 置乱,以解除图像块的空间相关性;最后对整幅图像采用Fibonacci算法做像素值置乱,解除图像的色彩相关性。实验 结果表明,该算法从本质上降低了图像内部相邻像素的相关性,有较强的抵御裁剪和常见噪声攻击的能力,利用双密 钥提高了加密系统的安全性。     

一种基于LSB灰度图像信息隐写的改进算法

笔者介绍了LSB算法和Logistic映射原理,提出了一种新的基于LSB的图像信息隐藏改进算法,该算法利用logistic映射的混沌特性置乱图像,并利用logistic参数u使图像产生两个序列,两个序列进行运算与秘密信息对比并决定是否修改LSB位从而实现信息的隐写。算法充分利用了图像像素高比特位信息,自适应性较强。实验结果表明,该算法图像失真少,安全性较好。     

一种基于分块和混沌网的图像置乱方法

图像置乱是实现图像加密的重要手段之一。由于混沌系统具有非周期性、遍历性、伪随机性和对初值的高度敏感性,因而已被广泛应用于图像置乱。为提升图像置乱效果和置乱性能,现提出了一种图像分块与混沌网相结合的图像置乱方法。该方法首先利用一种分块思想将图像进行置乱,进而构造一种混沌网,并将其应用于分块置乱的结果。实验结果表明,该方法不仅可取得良好的置乱效果,并具有较强的抗攻击性能。     

基于分块技术的置乱算法

置乱算法在数字水印的研究中,具有重要的作用,是水印图像预处理的重要组成部分。置乱效果的好坏、安全性将影响到数字水印算法的鲁棒性和安全性。对基于分块技术的随机均匀置乱算法提出改进,实现了安全性更高、置乱效果更好、更具一般性的基于分块技术的置乱算法。     

一种新算法在图像信息隐藏中的应用

在研究人类视觉特性和DCT变换的基础上,提出了一种基于图像DCT域的分块自适应隐藏算法.算法将经过幻方置乱的秘密图像转换为一维二进制流,并根据人类视觉特性将随机间隔法选择的载体图像子块分成三类,再分别采用不同的嵌入策略把秘密信息嵌入到子块中.对平滑块是通过调整两个量化系数相同的中频DCT系数的相对大小,来完成秘密信息的...     

基于隐写术的图像置乱算法

基于置乱技术在隐写术中的作用,一种新的置乱方法被提出,此方法置乱的对象是频域嵌入法中的小波系数.将图论中的笛卡儿积引入了进来,通过图论的方法来阐述置乱的过程.从系数应放置的位置入手,计算出可嵌入系数应放置的位置,对照该位置进行可嵌入系数的搬移来达到可嵌入系数的均匀分布.从理论和实验两方面对置乱效果进行验证,证明了此算法可以达到隐写术中均匀置乱的要求.     

基于二维Arnold变换的图像双置乱算法

Arnold变换在图像置乱中具有较为广泛的应用。对Arnold变换矩阵在图像置乱中的应用进行了分析,并在此基础上提出了基于二维Arnold变换的双置乱算法,其中将二维Arnold变换同时用于位置置乱和灰度置乱,既改变了图像的纹理信息又改变了图像的统计信息。实验结果表明,该算法简单、安全,在少量的置乱迭代次数下即可达到较好的置乱效果。     

一种索玛立方体方块匹配的图像置乱算法

针对图像已有置乱算法普遍存在的不足,提出了一种新的索玛立方体方块匹配的图像置乱算法.算法先将原始图像的位平面进行交换以改变图像的像素灰度值,然后按照索玛立方体将变换的图像进行分块,选择索玛立方体的任意两种拼接方式,其中一种看作是原始图像元素的拼接方式,另一种是置乱图像的拼接方式,将两种拼接方式对应转换,从而实现图像的置乱.置乱后的图像表现为白噪声,不存在周期性恢复的安全性问题,置乱较为稳定,能很快达到理想的置乱效果,并且置乱算法对图像尺寸没有要求.实验结果表明,算法能有效地实现对灰度图像的置乱,并且有良好的视觉效果和定量评价结果,能抵抗一定的几何攻击.     

自适应的密文彩色图像可逆数据隐藏算法

为了提高直方图平移算法嵌入率和图像感知质量,提出一种自适应的密文彩色图像可逆数据隐藏算法。利用Logistics混沌置乱加密算法对彩色图像进行加密;对加密后的图像块根据设定的波动阈值自适应地分成平滑块和陡峭块;对平滑块进行高平面位比特替换,对陡峭块进行直方图平移和多比特位嵌入来提升嵌入率和图像质量。实验结果表明,该算法具有较高嵌入容量且感知质量较好,当嵌入率为1.142bpp时,峰值信噪比可达35dB以上,并且抵抗噪声、剪切攻击时鲁棒性较好。     

基于Arnold变换与改进LSB嵌入方案的信息伪装算法

文章提出了一种基于二维Arnold变换与改进LSB嵌入方案的图像信息伪装算法,在对图像进行二维Arnold变换的基础上,采用改进的LSB嵌入方案嵌入数据,提取时只需提取Arnold变换图像的LSB即可。该算法结合了图像置乱技术和改进的LSB嵌入方案,对嵌入的数据形成了双层保护。实验结果表明,该算法的数据嵌入量及失真度与传统的LSB嵌入方式一致,同时能够有效地抵抗RS(RegularSingular)和SPA(SamplePairAnalysis)隐写分析,并保持了图像的直方图统计特征,此外,该方法适用于灰度图像和彩色图像,易于实现。     

JPEG比特流加密域大容量可逆数据隐藏

兼顾加密JPEG图像的隐藏容量和安全性,提出一种JPEG比特流加密域可逆数据隐藏新方法。该算法设计了一种块间置乱与块内加密相结合的JPEG比特流加密方法,不仅实现对图像块的伪随机置乱,还实现了熵编码块的霍夫曼编码和扩展位的全加密,降低信息泄露可能性的同时,提高了算法抵抗唯密文攻击的能力。同时,该算法生成的加密JPEG比特流与JPEG解码标准兼容,解码得到的加密图像类似随机噪声且与原始图像大小相同,所有图像块熵编码都可以用来隐藏附加信息,有效解决了隐藏容量与安全性之间的矛盾。对比分析了算法的安全性、文件大小和隐藏容量等性能。实验仿真结果表明本文算法能有效抵抗唯密文攻击,隐藏容量是现有最新同类算法的4倍以上。     

一种度量图像置乱加密程度的新算法

近年来,出现了许多有效的图像置乱加密算法,但却很难找到一种关于置乱加密效果的有效度量方法。对度量置乱加密效果的方法进行了深入的探讨,进而提出了“置乱加密度”的概念,能够客观地反映置乱算法的加密性能,同时兼顾人类的视觉特性,是一种有效的度量方法。算法的执行过程如下：首先,将原始图像和置乱加密后的图像按照同样的方法分割为许多子块;第二步,对于原始图像中的每一块,求出它与置乱加密后的图像各个子块的最小“距离”;最后,给出了“置乱加密度”的定义,用来度量图像的置乱加密程度。实验结果证实了“置乱加密度”能有效地反映算法的置乱加密效果。     

利用DCT变换进行图像置乱及其效果评价

提出了基于DCT变换的图像置乱效果评价新方法,以便真实地评价图像置乱效果的好坏。首先将置乱前后两图像分成大小相同的子块并对其进行DCT变换,其次利用置乱前后相同位置子块图像所对应频域系数来构造偏差矩阵并定义其离散概率分布,最后通过计算离散概率分布的信息能量作为图像置乱程度的评价。提出的评价方法能够很好地度量图像的置乱程度,反映了加密次数与置乱程度之间的关系,与人的视觉基本相符。而且对于不同的图像,该评价方法能在一定程度上反映所用的置乱变换在各置乱阶段的效果。     

一种新的基于概率距离的图像置乱评价方法

通过对图像的分块处理,提出一种评价图像置乱效果的方法。将原图像与加密图像进行相同的分块处理后,计算分块变换前后概率分布差异的Bhattacharyya系数,并以所有分块Bhattacharyya系数的平均值作为图像在置乱变换下具有的置乱程度。该方法计算简单、意义明确;实验结果表明,该方法可以有效地反映出图像在不同置乱变换下具有的置乱程度。     

云模型图像置乱算法

针对目前数字图像置乱算法在双重置乱方面的欠缺问题,提出一种新的云模型图像置乱算法。该算法利用三维云模型生成的函数值来改变图像像素位置和像素值,实现了双重置乱。经实验验证以及定量定性分析,置乱图像呈现白噪声,真正实现了图像置乱,并不存在周期性恢复的安全问题,该算法能较快达到理想的置乱效果,且能抵抗一定的剪切、加噪、滤波以及缩放攻击;证明了该算法的有效性和合理性,可以较好地应用于图像置乱。     

图像置乱度评估的层次分析法

目的：针对目前置乱度评估算法对同一图像置乱算法的评价结果存在多变性,对多个置乱算法不能同时评估的问题,本文提出基于层次分析法的图像置乱评估算法。方法：首先,计算置乱矩阵元素分布的均匀性和随机性程度,获得置乱像素位置分布的属性值,保证了同一置乱算法置乱度的恒定性。然后应用层次分析法,实现置乱度二维属性的整合和多个置乱算法的同时评估。结果：实验结果表明,该算法得到的置乱度只与置乱算法本身和置乱迭代次数相关,和置乱对象无关,结果具有稳定性和有效性,同时算法可给出任意数目置乱算法的置乱度排序。结论：总之,建议算法实现了客观、公平、高效的图像置乱度评估,不仅有利于信息隐藏领域设计者方便快速选择合适的置乱算法,同时也为置乱算法的开发提供了有力的反馈工具。     

基于几何测度的图像置乱度算法研究

分析研究了现有的几种图像置乱度衡量算法,从图像置乱前后相邻像素之间的距离偏移和方向偏移两个方面考虑,提出了基于几何测度的图像置乱度算法;最后通过对比分析,证明该算法具有更好的实用性、有效性与优越性。