基于校准DCT特征的JPEG图像隐写分析

提出一种基于校准DCT特征和支持向量机的JPEG图像隐写分析方法。在JPEG图像的DCT域,采用联合概率密度计算DCT系数块内和块间相关性,联合低频AC系数统计特征,利用校准技术提取243维特征,然后使用支持向量机进行训练和分类。对三种常见的JPEG图像隐写算法(F5、Outguess、MB1)进行了二分类实验。实验结果表明:在嵌入率较低的情况,该算法的检测率优于其他算法。     

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。     

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.     

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。     

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。     

基于统计特征的JPEG图像隐写分析技术

介绍一种新的基于特征统计的JPEG图像隐写分析技术.利用选择的特征组,进行多元回归分析设计一个线性分类器,可以精确地判定图像中隐藏信息的存在性.这种方法可以检测各种JPEG图像信息嵌入系统,如J-Steg,OutGuess和F5算法.相对于现有的基于图像质量度量(QM)的统计方法,新方法的检测准确率更高(对同一嵌入率,本方法准确性提高了至少10%)     

基于边缘计算的进化多目标优化图像隐写算法

边缘计算解决了终端因计算资源有限而不能运行复杂应用的弊端,在实际应用中可以支持计算资源受限的终端实现基于图像隐写的隐蔽通信.提出了一种适用于边缘计算场景的进化多目标优化图像隐写算法,首先将优化隐写不可察觉性和隐写安全性作为目标函数,给出了图像隐写的形式化定义;其次通过多个定向和非定向的高通滤波器对图像进行预处理,得到叠加的滤波残差作为秘密信息嵌入的候选位置;然后利用遗传算法中的基因操作,在候选位置中逐代寻找适应度高的个体以得到进化多目标优化问题的最优解;最后,在最优解对应的像素位置实现秘密信息的嵌入.通过和现有算法的仿真对比分析结果表明：提出的算法能够很好地保持图像质量,具有较好的抵抗隐写分析的能力.     

基于DCT域相关性的非对称JPEG隐写

目前用于JPEG隐写的失真代价函数对同一DCT系数的加一与减一操作分配相同的代价值。但由于JPEG图像中DCT域的相关性,加一与减一修改对图像内容的影响不同,因此其对应的代价值也理应不同。文中基于DCT域相关性,提出了一种适用于JPEG隐写的通用代价值优化方法,主要考虑JPEG图像中相邻DCT块相同位置上系数的相关性。利用八邻域块中相同位置的DCT系数求平均的方法给出当前DCT系数的预测值。对现有的JPEG失真代价函数,按照向预测值靠拢的原则区分加一和减一的代价值。经过调整的代价值能引导隐写修改后的DCT系数最大程度地向预测值靠拢,增强DCT域相关性,从而提高隐写的安全性。该方法可以与任何现有的JPEG隐写失真代价函数结合使用。实验表明,所提方法几乎不增加原始算法的时间复杂度,同时能有效提高现有JPEG隐写方法的安全性,可使当前隐写分析工具的测试误差平均提升2.4%。     

基于SVM的JPEG图像隐密分析研究

分析了JPEG图像的信息隐藏方法及各种攻击算法，提出了一种新的基于支持向量机（SVM）的目检测算法。通过分析研究与信息隐藏相关的多个图像统计特征量，设计了图像DCT系数的直方图、边界不连续性、相关差值、相关直方图等值组成特征向量，然后采用SVM方法进行分类，实现了一种新的图像隐密分析方法。实验结果表明，这是一种有效的、高精度的盲检测方法，能够准确识别出图像是否隐藏有秘密信息。     

基于统计特征和SVM的JPEG图像掩密分析

提出一种能够有效检测含密JPEG图像的掩密分析方法,利用图像的一阶和二阶统计特征分别提取原始图像和掩密图像的直方图特征以及图像块内和块间的部分统计特征,采用支持向量机对原始图像和掩密图像的特征进行训练、分类并建立模型,达到通用检测的目的。实验结果表明,该算法能够对Jsteg, F5, OutGuess和MB等掩密算法进行有效分析。     

基于图像位平面相关性的隐写分析*

通过对原始图像和经过LSB隐写的隐蔽图像的分析,信息的再次嵌入对隐蔽图像与其位平面之间相关性的影响很小,而对原始图像与其位平面之间相关性的影响很大。以此为基础,提出了一种基于图像和其位平面之间的线性相关性的隐写分析方法,实现了对图像是否载密的检测。实验表明,对于图像的LSB隐写,可以进行有效的检测。该方法也可以对图像的其他位平面的嵌入进行分析。     

彩色图像通用隐写分析的多类统计特征

提出了用于彩色图像通用隐写分析的3类统计特征。针对隐写所导致的图像DCT系数分布、空域像素值平坦性以及颜色空间一致性的改变,从系数分布模型背离程度、空域相关性和不同颜色分量间的相关性3个方面设计能够体现原始载体和含密图像差异的特征,提取了10维特征向量。这些特征对隐写行为较为敏感、涵盖面广,且维数低、计算方便。在这些特征的基础上,可利用支持向量机分析彩色JPEG图像是否含有秘密信息。实验结果表明,基于这些特征的通用隐写分析方法可以准确、高效地检测以Jstge、F5或MB隐写方法嵌入的秘密信息,辨别隐写方法种类,具有很好的通用性。     

基于多样性特征的JPEG图像隐写分析

随着隐写分析技术的发展,新的特征提取算法不断出现,但目前还没有一种较好的通用特征能对JPEG图像进行有效的隐写分析。针对上述问题,提出一种从多域空间提取特征的通用隐写分析算法。采用残差共生矩阵与直方图统计函数计算DCT域、空域、小波域各域系数(像素)之间的依赖性关系,并结合校准方式从中提取特征。对多样性特征维数高的问题,采用前向选择与穷举结合的方法对其降维,以提高分类精度与节约分类时间。对4种典型的JPEG隐写算法在小嵌入率下进行实验,结果表明,与已有的检测方法相比,多域空间提取的多样性特征检测准确率能提高2%以上,适应性更广。     

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。     

一种新的基于柱面和特征的图像拼接算法

当要获取大场景图像时,由于摄像设备视角的限制,不可能一次拍出,这时需要拼接技术将多幅连续图像拼接出一幅大图像.但是对于在不同角度下拍摄的不在同一平面的图像,直接拼接会在重合区域发生局部扭曲现象,因此提出了一种基于柱面和特征的图像拼接算法.将不在同一投影平面的图像映射到柱面后,结合边缘信息和近似最近邻的优先搜索算法查找可能特征匹配对,最后实现拼接.实验结果表明,该算法拼接效果比较理想,鲁棒性强,具有较高的使用价值.     

基于加权融合和马尔可夫矩阵的JPEG图像隐写分析

针对JPEG图像隐写方法,从特征加权融合的角度设计了一种分类器。该方案首先对DCT (discrete cosine transform)域块内系数分别进行横向、纵向和zigzag差分运算,使用马尔可夫转移矩阵挖掘差分系数间的关联,生成局部马尔可夫特征;依据各向特征对分类的贡献程度设置权重,生成加权平均特征并使用SVM (support vector machine)进行分类。实验结果验证了该方案的有效性,4∶4∶3加权平均特征对嵌入率为0.05时的四种隐写方法(Outguess、F5、Mb1和Mb2)其     

图像信息隐藏检测及其在互联网监管中的应用

本文分别从空间域、变换域分析了常用的图像信息隐藏技术和图像信息隐藏检测技术,研究了一种可对DFT域、DCT域和DWT域图像信息隐藏实现通用盲检测的基于频率域差分直方图能量分布分析的通用信息隐藏检测方法,并在此基础上设计了互联网内容监管网关中的图像信息隐藏检测模块,进行了功能性实验,表明该方法能有效检测图像信息隐藏。