一种基于母函数的JPEG2000隐写分析方法

针对JPEG2000图像小波系数一般统计特征在BPCS-JPEG2000隐写前后变化不明显的问题,提出了一种基于小波系数母函数的隐写分析方法。通过对JPEG2000图像三级小波系数低频子带进行主分量提取,计算出相应的母函数,分析它在隐写前后的变化,提取出九个母函数值作为特征向量输入到SVM分类器中。实验证明在嵌入比例为30%以上可得到80%以上的真阳性率,同时假阳性率很低。     

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。     

一种新的真彩色图像隐写分析方法

本文通过分析LSB隐写对真彩色图像像素分量和统计特性的影响,提出了一种基于分量和频率相关的24位真彩色图像检测方法。该方法根据对载密图像再次隐写后其分量和的频率相关量趋于均匀的统计特征,构造衡量相邻分量和频率相关性的统计量来判断隐秘信息的存在。实验结果表明,该方法可以获得优于RQP方法的检测性能与计算复杂度。     

JPEG图像的信息隐写术与隐写分析

信息隐藏和检测技术在当代信息社会中日趋重要,并且得到广泛应用.JPEG是目前最流行的图像文件格式标准之一.概述了隐写和隐写分析的原理,介绍了JPEG图像格式,重点分析JPEG图像的几种典型的隐写术和隐写分析算法,比较了几种隐写术和隐写分析算法的优缺点,并指出了隐写术和隐写分析技术的发展趋势.     

一种基于BMP图像相邻像素的隐写分析方法

首先介绍BMP文件结构及特点以及相邻像素相关的特性,基于此提出了一种新的隐写分析算法,该算法分别计算每个像素与其八个领域像素的异或值的和,再统计根据计算的值归类,以此扫描完成整个图像。最后统计图像中各个异或值和相同的数目,以此来判断是否含有隐秘信息。实验编程环境为VS2008,通过实验结果表明,此检测算法统计量小、实现简单,在隐秘信息嵌入量较多时具有较高检测率。     

一种基于BMP图像相邻像素的隐写分析方法

首先介绍BMP文件结构及特点以及相邻像素相关的特性,基于此提出了一种新的隐写分析算法,该算法分别计算每个像素与其八个领域像素的异或值的和,再统计根据计算的值归类,以此扫描完成整个图像。最后统计图像中各个异或值和相同的数目,以此来判断是否含有隐秘信息。实验编程环境为VS2008,通过实验结果表明,此检测算法统计量小、实现简单,在隐秘信息嵌入量较多时具有较高检测率。     

基于JPEG图像结构特征的隐写分析算法

该算法用来检测JPEG图像中是否藏有秘密信息。根据JPEG图像的结构特征,首先提取量化矩阵,然后根据图像与该量化矩阵的关系判断是否含有秘密信息。本文在理论上分析了算法的正确性,并在实验上验证了算法的有效性。     

基于噪声感知残差网络的JPEG隐写分析方法

为了进一步挖掘自适应JPEG隐写图像中隐写噪声信号特征,提出基于噪声感知残差网络的JPEG隐写分析方法.该方法由噪声感知、噪声分析和判断三部分组成.其中,噪声感知部分提取图像噪声,利用图像去噪网络,更加全面地捕获隐写引入的扰动;噪声分析部分获得噪声信息的统计特征;判断部分确定图像是否携带隐写信息.此外,网络中的残差连接有效融合多尺度特征,并防止训练中出现梯度消失和爆炸.多种条件下的对比实验结果表明,该方法相较于对比算法,能够提升针对JPEG自适应隐写的检测性能并具有更好的泛化能力.     

一种JPEG图像的DCT域隐写分析方法

提出了一种基于JPEG图像DCT系数差分矩阵统计特征的隐写分析方法。该算法保留了以往算法选用的DCT系数水平和竖直方向的差分矩阵相关特征,通过增加其主副对角线方向上差分矩阵来提取和计算特征向量,进而利用SVM分类器进行分类。实验结果表明,该方法能够有效地对JPEG图像进行检测,并且具有较高的检测正确率。     

JPEG图像隐写及隐写分析算法设计与实现

在介绍信息隐藏技术以及JPEG图像隐写发展现状的基础上,讨论了JPEG图像格式以及JPEG图像隐写算法,并实现了F5隐写算法。在实现F5算法的同时,还介绍实现了算法采用的混洗、矩阵编码等提高算法安全性的技术。     

一种基于线性规划特征选择和集成分类器的图像隐写分析方法

隐写分析是防范由隐写术进行信息隐藏所带来危害的有效方法。图像隐写分析方法主要用于检测图像是否被隐写术嵌入隐秘信息。通用型图像隐写分析能够针对广泛类型的隐写术进行检测,该类方法一般采用从图像提取的统计特征和分类器模型进行。当前的高性能隐写分析一般采用高维特征和集成分类器进行。高维特征能够较好地表达图像统计特性中被隐写术扰动的成分,但另一方面,高维特征具有较多的冗余和无效成分,因此进行特征选择能较好的提升效率。本文提出一种使用线性规划的特征选择模型,该模型可与集成分类器协同使用,同时考虑集成分类器中子分类器的检测精度和多个子分类器使用特征的多样性。实验证明,本文提出的方法对多个隐写术的检测性能有较好的提升。     

基于统计特征的JPEG图像通用隐写分析

分析了嵌入信息前后原始图像与隐密图像之间统计特征的差异,根据隐密图像,采用裁剪、重压缩的方法,得到图像F2来代替原始图像,利用15个向量函数提取出特征进行实验,并运用支持向量机(SVM)对待测图像分类,得到了较好的效果.     

基于少样本学习的通用隐写分析方法

近年来,深度学习在图像隐写分析任务中表现出了优越的性能.目前,大多数基于深度学习的图像隐写分析模型为专用型隐写分析模型,只适用于特定的某种隐写术.使用专用隐写分析模型对其他隐写算法的隐写图像进行检测,则需要该隐写算法的大量载密图像作为数据集对模型进行重新训练.但在实际的通用隐写分析任务中,隐写算法的大量载密图像数据集是难以得到的.如何在极少隐写图像样本的情况下训练通用隐写分析模型是一个极大的挑战.对此,受少样本学习领域研究成果的启发,提出了基于转导传播网络的通用隐写分析方法.首先,在已有的少样本学习分类框架上改进了特征提取部分,设计了多尺度特征融合网络,使少样本分类模型能够提取到更多的隐写分析特征,使其可用于基于秘密噪声残差等弱信息的分类任务;其次,针对少样本隐写分析模型难收敛的问题,提出了预训练初始化的方式得到具有先验知识的初始模型;然后,分别训练了频域和空域的少样本通用隐写分析模型,通过自测和交叉测试,结果表明,检测平均准确率在80%以上;接着,在此基础上,采用数据集增强的方式重新训练了频域、空域少样本通用隐写分析模型,使少样本通用隐写分析模型检测准确率与之前相比提高到87%以上;...     

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.     

基于卷积神经网络的JPEG图像隐写分析参照图像生成方法

基于深度学习的JPEG数字图像隐写分析模型检测能力已超越基于人工设计特征隐写分析模型,但检测能力仍存在提升空间.以进一步提升JPEG隐写分析模型的检测能力为目标,借助深度学习方法,为基于深度学习的JPEG隐写分析模型提供辅助信息,从数据输入角度,探索进一步提升隐写分析模型检测能力的途径.基于卷积神经网络,构建隐写分析参照图像生成模型,对待检测图像进行变换,从而获得对应参照图像.之后,将待检测图像与对应参照图像作为隐写分析模型的输入数据,进一步挖掘待检测图像中存在的隐写分析相关信息.为验证所提出算法的有效性,进行针对JPEG自适应隐写算法的对比实验.实验结果表明：所设计的参照图像生成模型能够提升现有基于深度学习的隐写分析模型检测能力,提升效果最多可达6个百分点.     

基于显著性检测的图像隐写分析方法

针对图像隐写分析难度大、现有的检测模型难以对图像隐写区域进行针对性检测的问题,提出了一种基于显著性检测的图像隐写分析方法.该方法利用显著性检测技术引导隐写分析模型更加关注图像隐写区域的特征.首先,显著性检测模块生成图像的显著性区域;其次,区域筛选模块筛选出与隐写区域重合度较高的显著性图,利用图像融合技术与原始图像进行融...     

一种基于统计的LSB隐写分析方法

本文提出了一种基于统计的LSB隐写分析方法,这种方法根据隐写所引起的像素灰度直方图的异常来判断秘密信息的有无,估计了各种情况下的漏检概率和虚警概率.实验结果表明,当秘密信息量较大时,两类错误概率都可以得到有效控制.     

一种基于相邻像素差值的隐写分析方法

首先介绍BMP文件结构及特点,基于相邻像素相关的特性,提出了一种新的针对LSB替换的隐写分析算法．分别从横向和纵向扫描图像像素并统计相邻像素之间差值,然后根据差值奇偶和的比值对图像是否含有隐秘信息进行判断．实验编程环境为VS2008,实验结果表明此检测算法统计量小、实现简单,在隐秘信息嵌入量较多时具有较高检测率．     

基于Boosting算法融合的图像隐写分析方法

现有盲检测技术在实际检测中,由于嵌入算法未知导致检测困难。为此,提出一种基于Boosting算法融合的图像隐写分析方法。通过训练分类器建立不同隐写算法下的分类器模型,利用Boosting算法计算各分类器的分类性能,对各分类器的概率输出进行融合,得到最终检测结果。基于典型空间域隐写算法和JPEG隐写算法的实验结果表明,该方法实现了对多种隐写算法的有效检测,应用Boosting算法融合后整体检测性能提升了约2％。     

基于DCT域共生矩阵的JPEG图像隐写分析

提出一种新的针对JPEG图像的通用隐写分析方法,该方法直接提取DCT系数,利用共生矩阵去挖掘出块中低频系数的相关性,最后形成120维特征并用SVM进行分类。针对4种公认的安全性较高的JPEG类嵌入方法F5、Outguess、MB（未去除分块特性MB1,去除分块特性MB2）,对CorelDraw1096张图库进行了实验,结果表明,该方法的识别率和运算速度明显优于现有算法。