基于图像二级置乱的信息隐藏技术

随着计算机网络及各种数字作品制作技术的迅速发展，信息隐藏技术越来越受到人们的关注。本文在分析了已有置乱方法优缺点的基础上，提出了图像的二级置乱法。它改进了原有方法中变换矩阵的形式，分别对原始图像的位置和灰度级进行不同类型的置乱，既改变了图像的纹理信息又改变了图像的统计特性，使其仅经过一次迭代就可以达到满意的效果。与其他方法相比，其计算量相对较小，且增强了图像的保密性，提高了保密信息的迷惑性，减小了攻击者的注意力。通过仿真实验证明，该方法具有较好的实用性。     

一种基于置乱和融合的图像DCT域信息隐藏算法

提出了一种基于置乱和融合的DCT域图像信息隐藏算法,采取先置乱秘密图像然后在DCT域融合载体图像跟秘密图像的系数矩阵,从而提高隐密图像的不可感知性,也提高了嵌入的信息量。     

基于非交换小波变换的图像置乱算法

对非交换小波分解和重构算法进行了改进,提取出图像沿对角方向的两个低频分量与两个高频分量;提出了构造改进的Arnold变换的一种方法;利用改进的Arnold变换对非交换小波系数置乱,对置乱后的系数重构得到最终的置乱图像。扩充了密钥空间的大小,进一步增加了置乱图像的保密性。     

一种基于LSB图像信息隐藏的改进算法

介绍并分析了传统的LSB信息隐藏算法原理,详细阐述了图像置乱技术的原理和一种传统的混沌图像置乱方法。在此基础上,提出了一种新的图像信息隐藏算法：基于图像向量索引奇偶性进行信息隐藏的算法。试验结果及分析结果表明,该算法实现简单,有很好的视觉掩蔽性和较高的信息隐藏容量,并提高了信息隐藏的安全性。     

基于图像置乱预处理的小波域盲水印系统

在基于小波域的盲水印系统中，由于小波变换的局部性，致使水印的嵌入可能会给原始图像带来类似于图像压缩中产生的“块效应”。为了在保持强度不变的前提下进一步提高水印的不可视性，提出了一种基于图像置乱预处理的小波域盲水印算法，即先将原始图像置乱，而后再将水印嵌入到图像小波域中，以达到将水印所引入的“块效应”化整为零地分布到图像的不同部分的目的，从而在很大程度上提高了水印视觉上的“不可感知性”。试验证明，这种算法是有效的。另外，经过置乱操作的图像，小波变换后得到的小波高频系数服从高斯分布，这就使得线性相关检测在这个水印系统中能够达到最优。     

基于熵的自适应图像盲隐藏算法

基于图像的熵分析,提出将一幅灰度图像嵌入另一幅彩色图像的自适应盲隐藏算法,该算法简单易行,隐藏信息量大,使用方便,对常见的图像处理与攻击具有一定的抵抗能力.另外,通过基于混沌的置乱技术,对要隐藏的数据进行预处理,使隐藏到载体图像中的数据有非常好的伪随机特征,具有很高的安全性.     

基于小波域块分类的信息隐藏算法

提出一种新颖的基于混沌序列加密隐藏信息,并对载体图像进行小波域块分类的信息隐藏算法。包括混沌序列的生成、基于纹理掩蔽的块分类方法和信息嵌入与提取算法。利用Matlab实现信息隐藏的算法,计算载体图像的峰值信噪比和提取信息的相似度。实验证明,利用该算法隐藏信息更为方便、安全可靠,信息隐藏量大,在因特网通信中具有较好的应用前景和使用价值。     

基于模糊C-均值和自适应遗传算法的小波域彩色信息隐藏算法

基于人类视觉系统的纹理掩蔽特性,提出一种基于模糊C-均值(FCM)和自适应遗传算法小波域彩色信息隐藏算法。首先对彩色载体图像Y分量实施整数小波变换;然后结合视觉纹理特性,对低频进行FCM聚类分析,将其分成3类:平滑区、纹理区、边缘区,并在不同的区域确定不同的嵌入强度和位置;最后,利用自适应遗传算法对logistic混沌映射的初值进行寻优,使其找到合适的初值,从而使秘密图像对载体图像的影响较小。实验结果表明:该方法不仅具有较好的透明性,而且在嵌入量方面也有很大的提高。     

基于混沌的图像复合置乱和多级信息隐藏算法

提出一种基于混沌映射和灰度替换的图像复合置乱算法,算法采用了一维logistic混沌序列对图像的行列分别置乱,并与灰度替换相结合,实验表明其具有较高的安全性。利用人眼视觉系统（HVS）的特性,提出一种新的基于DCT的信息隐藏算法,通过选取频域变换后的适当系数,调整其尾数的奇偶,达到嵌入秘密信息的目的,并将其扩展为基于其他变换域的多级信息隐藏技术,实验证明其具有隐藏量大、鲁棒性较强、盲提取的优点。     

基于LZW压缩的图像信息隐藏方法

利用信息加密技术和信息隐藏技术中的相关思想,提出了一隐一密、先压缩后隐藏的优化信息隐藏技术的方法.首先采用LZW方法压缩秘密信息,并利用所设计的简单易行的信息嵌入算法进行信息隐藏,实现了利用图像进行信息压缩和隐藏的系统,取得良好的效果.     

基于小波包变换的多区域信息隐藏算法

提出一种基于小波包变换的多区域信息隐藏算法.为了提高秘密信息抗攻击的鲁棒性,算法引入小波包分解,通过修改小波域系数,将秘密信息同时嵌入到分解后的多个子区域.针对不同的子区域,自适应地设置相应的嵌入因子,从而保证了嵌入信息后的透明性.秘密信息的提取不需要原始图像,实验结果表明:对于一些常见的攻击,算法具有较好的鲁棒性且易于实现.     

基于小波变换及矢量量化的隐像术

提出了一种新的图像保密系统（称为隐像术）,它把有关秘密图像的信息加密隐藏在另一可以开传送的普通图像中,不易引起窃听者的注意,达到了保护秘密图像的目的。试验结果表明,恢复出的秘密图像的PSNR值可达22．83dB,证明了隐像术有着令人满意的恢复质量。隐像术的优点是：用可公开传送的普通图像隐藏秘密图像,不易为窃听者所察觉;有效地压缩了所需保密和数据,一幅可公开传送的普通图像中可隐藏数幅秘密图像;秘密图像的信息是用DES算法加密的,确保了整个系统的安全性。     

基于小波变换的抗退化混沌图像加密算法

针对图像加密普遍存在高复杂度和安全性差的问题,结合抗退化混沌系统和小波变换,设计一种图像加密算法。利用Lorenz混沌系统,进行抗退化处理,生成混沌序列;使用小波变换,通过混沌序列对各子带系数进行置乱处理,同时对低频子带系数做扩散处理,小波逆变换后得到初始加密图像;对初始加密图像进行像素值的扩散和像素间耦合加密得到最终加密图像。仿真结果表明,该算法的密钥空间大,密钥敏感性强,可以抵抗各种攻击,具有较高的安全性和实用性。     

基于小波分频和二次均衡的图像增强算法

传统的图像增强算法在增强图像的同时也增强了图像的噪声信号,导致信息熵下降.结合小波变换多尺度、多分辨率的特点和直方图均衡的优势,提出一种基于小波分频和二次均衡的高亮度图像增强算法.首先利用小波变换将图像分解为低频分量和高频分量,然后仅对低频分量作直方图均衡处理,再由均衡后的低频分量与各高频分量进行小波重构,最后对重构的图像再次进行直方图均衡处理.实验结果表明,该算法对于亮度较高的灰度图像有较好的增强效果.     

基于小波变换的两级信息隐藏及其实现

针对信息隐藏中可能出现的第三方发送假的信息的情况,给出了以数字图像作为掩护媒体的基于离散小波变换DWT(Discrete Wavelet Transform)的二级信息隐藏算法.首先将发送方的标志信息隐藏在秘密信息中,然后将秘密信息隐藏在载体图像的中、高频系数中,算法既可以用于隐藏二值图像,也可以隐藏文字信息;既达到了隐藏秘密信息的目的,又能验证信息的真伪.并且检测与提取秘密信息时不需要原载体图像.实验结果表明,算法很好地实现了信息隐藏功能,且具有很高的鲁棒性.     

一种基于提升小波变换的图像融合改进算法

提出一种基于提升小波变换的图像融合算法.对小波分解后的图像低频子带采用平均融合算子处理,在高频子带的融合中依据小波系数树状结构特点提出了一种新的自适应融合方法,最后经过小波逆变换得到融合图像.仿真实验结果表明该算法能有效地减少融合图像的失真,是一种有效的图像融合算法.     

一种新的基于小波变换的图像放大算法

图像放大技术的主要难点在于如何使放大后的图像尽可能保持原始图像的清晰度.传统的内插法存在着一定的缺陷.提出了一种新的图像放大算法,该算法以小波变换为基础,采用分段样条插值法进行高频系数放大,通过对变换系数进行非线性增强保证放大图像的清晰度.实验证明,该方法具有很好的放大效果.     

基于置乱与融合的数字图像隐藏技术及其应用

基于数字图像的置乱与融合,提出一种新数字图像隐藏方法.对多幅数字图像采用先融合后置乱的处理,然后再基于DCT变换把置乱后的混合图像嵌入到公开图像之中.数值实验表明,所给方法实现简便,并且具有一定程度的鲁棒性.     

基于小波变换的CT和MR图像融合

在临床医学上,CT图像和MR图像分别从不同的角度反映人体信息,将两者融合到一张图像上全面反映人体信息有很大的实用价值.提出了基于小波变换的区域平均梯度最大值融合方法,用实验结果对该方法和其它常用的几个基于小波变换的融合方法进行了比较,并从主观和客观两个方面进行评价,结果表明运用该融合方法进行图像融合取得了良好的效果,融合图像的质量要高于其它几种方法的融合质量.