分类与分割相结合的JPEG图像隐写分析

目的 隐写分析研究现状表明,与秘密信息的嵌入过程相比,图像内容和统计特性差异对隐写检测特征分布会造成更大的影响,这导致图像隐写分析成为了一个"相同类内特征分布分散、不同类间特征混淆严重"的分类问题。针对此问题,提出了一种更加有效的JPEG图像隐写检测模型。方法 通过对隐写检测常用的分类器进行分析,从降低隐写检测特征类内离散度的角度入手,将基于图像内容复杂度的预分类和图像分割相结合,根据图像内容复杂度对图像进行分类、分割,然后分别对每一类子图像提取高维富模型隐写检测特征,构建分类器进行训练和测试,并通过加权融合得到最终的检测结果。结果 在实验部分,对具有代表性的隐写检测特征集提取了两类可分性判据,对本文算法的各类别、区域所提取特征的可分性均得到明显提高,证明了模型的有效性。同时在训练、测试图像库匹配和不匹配的情况下,对算法进行了二分类测试,并与其他算法进行了性能比较,本文算法的检测性能均有所提高,性能提升最高接近10%。结论 本文算法能够有效提高隐写检测性能,尤其是在训练、测试图像库统计特性不匹配的情况下,本文算法性能提升更加明显,更适合于实际复杂网络下的应用。     

一种针对小波域隐匿图像的隐写分析方法

通过对图像小波域差分直方图的统计观察,提出一种针对小波域信息隐藏的隐写分析方法.该方法对图像进行小波分解,得到每个小波子图的水平方向系数差分直方图,通过对该差分直方图频谱的分析,发现小波域隐写图像的差分直方图频谱的分布规律与未隐写图像有明显差别,据此实现对小波域隐写图像的检测,并可估算隐写信息长度.实验结果表明该方法检测正确率高、检测速度快,实用性强.     

基于噪声模型和特征联合的PS图像与隐写图像检测

为了有效区分PS图像(经过常见图像处理操作得到的图像)和隐写图像,提高隐写检测的正确率,该文分析了隐写和PS这两类操作不同的噪声模型,并给出了一类基于图像噪声模型和特征联合的检测算法.该算法基于小波分解和小波滤波,分别得到待检测图像的小波系数子带和噪声小波系数子带,从这两类子带中分别提取直方图特征函数绝对矩,并将这两部分统计矩联合作为特征,最后采用BP神经网络分类器进行图像分类.在特征选取方面,文中对两类常用典型特征:概率密度函数矩和特征函数矩,基于高斯分布模型证明了对噪声小波子带系数,提取特征函数绝对矩优于概率密度函数绝对矩.基于LSB、LTSB、SLSB、PMK等隐写图像和锐化、对比度增强、添加标签等类型PS图像的实验表明:该算法能够有效区分原始图像和非原始图像,并能对PS图像和隐写图像进行较为可靠的分类检测.     

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...     

一种用于隐写测评的图像纹理复杂度估计方法

在评估图像隐写算法安全性及隐写分析性能时,隐写嵌入率等参数是重要的评价指标,而图像纹理差异对评价的影响很容易被忽略。为此,基于图像高维统计模型,提出一种新的针对隐写应用的图像纹理复杂度度量方法,用于衡量图像间的纹理差异。根据纹理复杂度对图像进行分类,单独在每一类不同纹理复杂度的图像集上评估隐写分析的检测性能。实验结果表明,该方法能有效地评价隐写的安 全性。     

基于图像复杂度和分类器融合的通用盲检测

现有通用盲检测方法大多没有考虑图像内容对隐写分析性能的影响,对此提出一种利用图像内容复杂度进行预分类和多分类器融合的隐写分析方法。在训练阶段,首先根据图像复杂度把图像分为若干类,然后针对每一类别训练分类器,并计算其模糊测度。在测试阶段,先判断待测图像的类别,然后将其送入到已训练好的各个分类器中,得到多个局部决策值,之后对其进行模糊积分融合得到最终的检测结果。实验结果表明,所提方法提升了通用盲检测算法在混合图像库中的检测性能。     

基于图像复杂度和分类器融合的通用盲检测

现有通用盲检测方法大多没有考虑图像内容对隐写分析性能的影响,对此提出一种利用图像内容复杂度进行预分类和多分类器融合的隐写分析方法。在训练阶段,首先根据图像复杂度把图像分为若干类,然后针对每一类别训练分类器,并计算其模糊测度。在测试阶段,先判断待测图像的类别,然后将其送入到已训练好的各个分类器中,得到多个局部决策值,之后对其进行模糊积分融合得到最终的检测结果。实验结果表明,所提方法提升了通用盲检测算法在混合图像库中的检测性能。     

一种基于自适应量化嵌入器的隐写方法

感知质量和容量一直是图像隐写算法设计中难以折中的两个要素,如何取得更好的综合性能已吸引了很多研究者的兴趣.提出一种基于自适应量化嵌入器的隐写方法.这一方法通过改变某一载体信号所在子空间的索引来调制秘密信息,自适应特性体现在决定着子空间尺寸的分割码本的设计上.将这种隐写方法用于以2×2图像块为单元的数字图像隐写算法设计中,并将分割码本设计得具备HVS特性以取得较好的折中效果.实验表明,算法在感知质量和容量方面具有较好的综合性能.     

基于混合自适应小波基的织物疵点检测算法

为了改进具有复杂纹理织物的疵点检测效果,提出了一种基于混合自适应小波基的织物疵点检测算法,采用各自优化的自适应小波基实现对不同层织物图像的分解变换;首先对正常图像和其经一层小波分解后的低频子图像优化得到混合自适应小波基,然后用该小波基将织物疵点图像进行二层小波分解,最后采用阈值法对径向子图像进行分割得到检测结果;实验结果证明,文章提出的算法能有效实现疵点检测,具有较好的疵点分割和定位结果.     

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。     

一种有效的基于小波信息分布熵的图像检索技术

在分析基于小波域图像索引技术的缺点后,提出一种基于小波信息分布熵的图像检索新方法.该方法首先将图像分割成若干个子图像,然后对这些子图像进行三层小波变换,并对小波变换后的各个子带图像进行处理以获取纹理图像,从而大大减少了计算的复杂性.最后以小波纹理直方图为概率密度函数,计算各个子图像的信息分布熵,不但使图像特征有紧密表示,而且也使图像检索的速度大大加快.实验结果表明,该方法对图像检索是有效的.     

基于提升小波的图像检索算法

提升小波具有高效性和多分辨率等优点,本文提出了基于提升小波的图像检索算法。该算法首先对图像进行提升小波变换,得到每层的低频子图像和高频子图像;然后分别提取低频子图像的形状特征和高频子图像的纹理特征;最后通过计算特征向量之间的欧式距离,检索出相似的图像。实验结果表明,此算法的检索效率高于其他算法,具有一定的优越性和通用性。     

地统计关联特征与多子集匹配的缺失指纹识别算法

针对主流指纹识别算法对缺失指纹图像识别率非常低的问题,提出了一种地统计关联特征与多子集匹配的算法（GS-MS）。首先对指纹图像进行Gabor滤波增强以及二值化、细化预处理,然后将图像均匀划分为N个子集,分别提取各子集的地统计学关联特征与分叉点、端点等细节特征点,最后以待识别指纹图像子集为基准,与指纹库子集进行匹配识别。采用完整与缺失两种指纹数据集进行测试,GS-MS算法均取得了较优的识别精度,而且没有大幅度增加运行时间。     

织物纹理疵点快速检测方法

根据小波在奇异信号分解中的特点,提出了一种疵点快速检测新方法.首先通过对被检测图像进行小波提升分解,获得相应的子图.然后把高频子图分割成若干子窗口,统计子窗口能量的标准差与均值加权和作为提取的特征.最后把高频子图中的特征均值与正常子图特征均值相比较,判断疵点是否存在.实验结果表明,该检测方法能快速有效的检测疵点.     

基于谱图理论的自适应纹理图像检索

将谱图理论引入图像检索领域,将原图像按照灰度级进行划分,针对各个图像灰度分布的差异提出自适应划分方法,把图像的每个划分都看作一个子图,利用谱图理论计算各个子图之间的Normalized cut（Ncut）,生成一个Ncut矩阵,在生成的Ncut矩阵中,计算每一个子图与其余子图的相似关系,提取原图像的特征向量,达到检索的目的。实验结果表明,该方法优于传统方法。     

一种结合小波变换与二维最大熵法的图像阈值分割方法

基于小波变换与二维最大熵原理,提出一种新的图像分割方法.该方法首先对图像进行n级小波变换,在第n层低频子图上应用二维最大熵阈值法求得分割阈值,结合其他反映边缘的高频子图,对子图实施分割,并计算分割后的目标物体能量占子图总能量的百分比;然后以该阈值为初始种子值分割全图,通过调整阈值使全图分割出来的目标物能量与全图总能量的比值在误差范围内等于分割子图得到的能量比,最终得到的阈值就是要求的最优分割阈值.实验表明,本算法具有较强的适应能力,在任何情况下都能取得较好的分割结果,而且分割效率较比直接对整幅图像应用二维最大熵阈值法有一定提高.     

小波变换与纹理合成相结合的图像修复

目的 为了克服传统的图像修复算法在结构和纹理边界的错误修复,利用小波变换域的系数特征,探讨了一种基于小波变换与纹理合成相结合的修复算法。方法 算法先利用小波变换将待修复图像分解成具有不同分辨率的低频子图和高频子图,然后根据不同子图各自的特征分别进行修复。对代表图像结构信息的低频子图,采用FMM(fast marching method)算法进行修复;对代表图像纹理信息的高频子图,根据各子图中小波系数的特征,利用纹理合成方法进行修复。结果 分层、分类修复方法对边缘破损具有良好的修复效果,其峰值信噪比相比于传统算法提高了1~2 dB。结论 与相关算法相比,本文算法的综合修复能力较好,可以有效修复具有较强边缘和丰富纹理的破损图像,尤其对破损自然图像的修复,修复后图像质量得到较大提升,修复效果更符合人眼视觉效应。     

支票容错识别系统预处理的设计与实现

文章在支票容错识别系统的基础上,介绍了预处理算法的设计与实现,包括软件定位、各单元子图的提取与背景去除、倾斜校正处理、方格去除和字符串分割等.其中的重点是软件定位和倾斜校正两个预处理算法.     

抗几何攻击的空间域图像数字水印算法

当前已有的水印算法多数无法抵抗几何攻击, 而现有抗几何攻击的水印算法大多数只能抵抗一定程度内的几何攻击. 本文提出了一个新的抗几何攻击的图像数字水印算法. 该算法在水印嵌入时, 先对原始图像进行分块, 然后对各个子块图像根据量化策略重复嵌入相应的 1bit 水印信息; 在水印提取时, 先将含水印图像进行分块, 然后对从各个子块图像中提取出的水印信息根据多数原则判定相应子块图像所含的 1bit 水印信息. 该算法简单、快速, 所能嵌入的水印信息量大, 并且在提取水印时无需原始图像. 实验结果表明, 该算法能够有效地抵抗很大程度的几何攻击及其组合攻击, 对常规的图像处理攻击也具有很强的稳健性.