利用纠错码的JPEG图像压缩域隐写算法

在对JPEG图像压缩域数据进行分析的基础上,提出了一种以JPEG图像为载体的隐写算法.算法利用纠错码信息隐藏的原理,以对共享密钥进行纠错编码得到的纠错码码字为载体码字,将对秘密信息进行映射编码得到的错误图样嵌入其中,得到载密码字;然后以块为单位,将载密纠错码码字嵌入到JPEG图像压缩域中幅值较大的AC系数中.实验及分析表明,算法在确保一定的嵌入容量的情况下,具有较好的视觉不可感知性和统计不可感知性,并且满足密码学中的"Kerchhoff准则".     

基于双边转移概率矩阵的JPEG图像隐写检测

针对当前基于JPEG图像的典型隐写算法,基于离散余弦变换(DCT)域分块内及分块间相邻系数之间的相关性进行分析,通过将相邻三个系数的中间位置的系数作为条件,统计两边系数的条件分布概率矩阵,将提取的所得矩阵作为隐写检测敏感特征,提出了一种基于DCT系数双边转移概率分布的JPEG图像隐写检测算法。实验结果表明,在不同嵌入率下,该算法的检测性能均优于已有检测算法。     

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。     

应用共生矩阵特征的改进自适应JPEG隐写

针对传统图像隐写算法抵抗通用盲检测能力不足的问题,提出一种基于共生矩阵特征的自适应JPEG隐写算法。该算法在分析图像直方图特征和分块效应特征的基础上,引入能够反映共生矩阵特征的块间系数相关性设计了失真函数,并结合网格码（STC）完成秘密信息的嵌入。实验结果表明,面对三种通用隐写检测算法,算法较以往隐写算法具有更强的安全性和抗检测普适性。     

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。     

基于直方图统计分类隐写检测算法设计

为了提高隐写检测算法的检测性能,提出基于直方图统计分类的隐写检测算法。通过对图片信息的直方图特征参数的提取,使用构建基于人工神经网络的分类模式,实现对嵌入隐写信息的图片准确判定。详细分析基于直方图统计分类隐写算法的设计原理和过程,最后构建实验测试环境。测试结果表明,该隐写检测算法的检测成功率和误检率均优于Ezsteg0检测工具。     

一种基于补丁算法改进的图像隐写方法简

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。     

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。     

基于流形学习的JPEG图像定量隐写分析算法

提出了一种基于DCT系数统计特性的JPEG图像定量隐写分析算法。该算法在对JPEG图像DCT系数的统计模型进行研究的基础上,提取了能够反映嵌入容量变化规律的特征参数[α]。以特征参数[α]为基础,提出了基于流形学习的特征提取算法,通过LIB-SVM分类器进行训练,估计隐写对DCT系数的更改比率。实验结果表明,与传统的定量分析算法相比,提出的算法具有更高的估计准确率和稳定性。