小波域最小嵌入失真函数设计及其在隐写中的应用

为了提高隐写方案的安全性,提出一种基于最小嵌入失真原理和网格码的图像隐写算法。首先在离散小波域结合人眼视觉特性和整数提升小波变换设计了失真测度函数,主要考虑了亮度、频率和纹理掩蔽因子对载体失真的影响。然后结合网格码设计了隐写算法,将嵌入信息对载体的修改最小化并且集中在人眼不敏感区域。实验结果显示,方案具有良好的视觉不可见性,且能抵抗空域、小波域等隐写分析的攻击,安全容量达到0.4 bits/pixel。     

基于小波系数相关性的图像自适应空域隐写术

定义图像中像素的嵌入失真是图像自适应隐写中的关键。为提高图像自适应隐写的安全性,根据最小化嵌入失真原则,提出了一种基于小波系数相关性的图像自适应空域隐写术。首先以一维高通、低通滤波器为工具构造方向滤波器;然后沿水平、垂直、对角线方向对图像进行方向滤波,并根据小波系数与其邻域系数的相关性对失真函数进行设计;最后根据像素的嵌入失真值,利用网格码(STC)对秘密信息进行嵌入。实验结果表明,该隐写术能够将嵌入区域集中在内容复杂的纹理区域,且能够有效抵抗通用隐写检测算法的分析。     

结合失真函数的稀疏域图像隐写算法

稀疏域图像隐写利用稀疏表示在载体图像中嵌入秘密信息。提出设计稀疏域图像隐写的失真函数,通过选择使失真函数最小的修改方式进行秘密嵌入,从而减小秘密信息嵌入对载体的影响。实验结果表明,该算法可以在保持图像视觉效果的同时,更有效地抵抗现有的隐写分析算法。     

基于多尺度滤波器的空域图像隐写增强算法

隐写是一种利用图像、视频、音频等多媒体载体实现隐蔽传输的技术.如何在尽可能减少对载体影响的情况下嵌入尽可能多的信息一直是隐写算法的研究重点.随着双层校验格码(syndrome tellis codes, STC)的引入,隐写算法的嵌入效率能够达到理论上界.因此,隐写算法的设计重心变为了设计用于衡量图像像素嵌入安全性的失真函数.失真函数是自适应隐写算法的核心.对于空域图像隐写而言,失真函数通常是基于图像的复杂性原则,即载体图像中的纹理区域通常具有较低的失真代价,而平坦区域通常具有更高的失真代价.然而,基于图像内容的多样性,这种准则并不能适用于一幅图像中的所有像素点.提出了一种适用于空域隐写算法的隐写增强算法,通过多尺度滤波器对载体图像进行增强,使得在增强不同尺度的纹理区域的同时减少对图像平坦区域的增强.增强后的失真代价遵循了复杂性原则,并解决了失真代价分配不当的问题.实验结果表明：所提出的算法能够适用于现有的空域隐写算法,并且能够提升它们的抗隐写分析检测能力.     

博弈论模型下基于运动矢量的视频隐写算法

针对目前大多数视频隐写算法不满足Kerckhoffs准则进行了研究,在博弈论隐写模型的基础上,提出了一种新的基于运动矢量修改的H.264视频隐写算法.该算法利用人眼视觉特性中对运动矢量的方向和速度特性敏感程度不同计算失真代价函数,再根据博弈论相关理论结合失真代价函数得到每个运动矢量的嵌入概率,实现了一种在理论上满足Kerckhoffs准则的视频隐写算法.实验结果表明,与同类型视频隐写算法相比,在满嵌时该算法的PSNR和SSIM的平均变化值分别降低了18.5％和12％,具有较好的安全性和不可感知性.     

应用DCT块标准差的自适应隐写算法

目的为提高隐写方案的安全性,提出一种基于DCT(discrete cosine transform)块标准差的JPEG图像自适应隐写算法。方法 DCT块标准差可以反映图像各区域的复杂情况,为此根据取整失真、量化步长以及标准差设计了失真函数,然后结合STC(syndrome-trellis code)编码设计了隐写算法。结果引入DCT块标准差可使失真函数定义更合理,因此图像经隐写后总体失真减小,安全性能得到提高。结论实验结果表明,本文算法与其他同类算法相比具有更强的抵抗隐写检测能力,在质量因子为75时安全容量可达到0.35(嵌入总量和非零AC(交流)DCT系数个数之比)。     

Canny-Gauss通用域图像隐写算法

自适应图像隐写算法是一种以图像为载体,通过手工设计嵌入失真代价,指导隐写码在图像载体中嵌入秘密消息的信息隐藏算法.长期以来,这类算法将秘密消息尽可能隐藏在图像纹理更深更复杂的位置以对抗基于富特征的隐写分析检测.然而,伴随着深度学习在隐写分析领域的快速发展,人工设计的自适应算法受到严重挑战.此外,基于加性失真的隐写编码在嵌入消息时,复杂纹理向边界聚集所产生的统计异常问题也亟待解决.因此,本文总结了各类人工失真代价的优势和不足,归纳出当前自适应算法在空域的设计范式,并结合UNIWARD在各嵌入域的转换规则,提出基于嵌入失真代价ρ的通用域隐写转换公式.然后,从隐写嵌入失真代价与图像纹理稀疏关系的角度出发,以Canny算子划分纹理、Gauss模糊缩放轮廓、AutoML搜索阈值的方式,提出了一种通用域隐写算法Canny Gauss.实验结果表明,本文所提通用域隐写转换公式能够有效应用于现有主流算法.同时,在UNIWARD所有可行嵌入域中,本文所提算法表达出更高嵌入失真代价稳定性和隐写隐蔽性,在第三方权重加持下的深度隐写分析表现与UNIWARD相比至少提升2.6%、最高提升14.6%.这为自适应隐...     

基于分层嵌入的二值图像隐写方法

提出了一种非加性失真的二值图像隐写方法,该方法对载体图像进行分割,生成两张子图,通过传递影响因子更新失真,并使用最小化失真隐写编码实现消息嵌入。相较于固定失真不变的加性失真隐写方法,所提方法结合了二值图像只有黑色和白色两种像素的特性,使其能够捕捉像素点间修改的相关性,实现动态修改失真,从而提高了二值图像隐写的视觉质量和隐写安全性。     

融合最小化失真与模型保持的隐写算法

目的 为了保证载密图像的抗统计分析能力同时避免对特定载体模型的过度优化,提出一种以最小化失真为目标的隐写算法。方法 算法以各方向元素基团为基本单元定义失真函数,以Fisher准则函数的极大值为标准对失真参数进行优化,将失真函数与统计特征相关联。在秘密信息的嵌入过程中,首先依据邻域系统将图像载体分为若干元素阵列,令不同的阵列对应不同的特征子集,再利用Gibbs抽样和STC(Syndrome-trellis code)编码实现对这些有所差异的特征子集的集成,从而在最小化失真的同时保持载体的统计特征。结果 在3组不同维数的检测算法下比较该算法与同类算法的分类误差。结果表明,该算法能更好地保持统计模型,嵌入率为0.5 bit/pixle时相应特征集的检测误差仍高于0.4,面临高维检测时算法同样具有较高的安全性。结论 该算法借助最小失真思想实现了隐写前后统计特征的保持,且有效避免了在不完整模型上的过度优化,拥有比同类算法更好的适应性和安全性。     

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。