一种安全图像小波域密写方案

提出了小波域在中频可调节系数范围δ和θ之间保持直方图统计特性不变的安全密写方案。该方案不仅能抵抗直方图统计分析,还能抵抗压缩编码。实验对比表明,安全性明显提高。     

新的基于小波对比度的LSB密写

利用图像块的小波对比度可以判定图像各像素的LSB（Least Significant Bit）嵌入深度,以提高嵌入容量并保持载密图像的质量。提出了一种新的基于小波对比度的密写方案,将图像块像素的低4位置0后进行小波变换并计算小波对比度作为嵌入深度的判决信息,由嵌入深度逐块逐像素密写。实验结果表明,该方法不仅保持了较高的嵌入容量,而且提取秘密信息时不需任何附加信息。     

HVS和DWT相结合的数字密写技术研究与实现

提出一种基于人眼视觉系统（HVS）和离散小波变换（DWT）的数字密写算法,结合人眼对遮掩特性的差异,将秘密信息分段嵌入到R、G、B三层的小波中高频系数中,嵌入的顺序按照频带的重要性由低到高嵌入,实验证明,该算法有较好的隐蔽性和较高的嵌入量,通过对彩色图片的数字密写来进行文本信息传输,较好地解决了在互联网上信息传输的通信安全问题。     

基于自组织竞争神经网络和小波变换的密写

依照人眼视觉特性对边缘和较暗区域不敏感的特点,提出基于自组织竞争神经网络和小波变换的图像密写方法.该方法将载体图像分成若干固定大小的子块,对各子块进行一级小波分解后计算小波对比度和大幅值小波系数的数量,利用自组织竞争神经网络将各子块分为三类,并采用模算子技术嵌入秘密信息.实验结果表明,该方法在较好地保持原载密图像视觉效果的同时可以嵌入更多的秘密信息.     

小波统计量和多类支持向量机的密写检测算法

提出了一种基于小波统计量和多类支持向量机的彩色图像密写检测算法。为克服以往将彩色图像转化为灰度图像引起的各颜色通道相关性损失的不足,算法建立了彩色图像统计模型。对彩色图像每个颜色通道分别进行小波分解,根据小波分解系数绝对值和绝对值线性预测的对数误差生成特征向量,并采用多类支持向量机进行模式分类。在特定嵌入率下对几种常见的密写软件生成的密写图像进行测试。实验表明此算法具有一定的通用性,对密写图像具有较高的识别率。     

基于小波系数相关性的图像隐写分析

提出了一种基于小波包分解和小波系数相关性的通用型图像隐写分析方法。对差分处理后的图像进行小波包分解,提取图像及其小波子带的高阶统计量作为特征。利用图像小波系数在尺度方向和空间方向的相关性,使用马尔可夫模型挖掘小波系数层内和层间相关性,提取转移概率矩阵作为特征。针对H4PGP、F5和OutGuess隐写算法的实验表明,方法对上述三种隐写算法具有较好的检测效果。     

抗差值直方图分析的边缘匹配密写

边缘匹配(SM)密写法会引起像素灰度差值直方图统计特性的异常,使灰度差值直方图中出现阶梯,分析者据此可以察觉秘密信息的存在。为加强安全性,提出一种改进的方案,即动态地划分差值|d|的区间,以消除阶梯效应。并在对d进行调整时,在多个候选值中选择一个与原始值最接近的,有效地减小了失真,取得了更好的视觉隐蔽性。实验证明了该方法的有效性。     

SOM和小波对比度在密写中的应用

为了提供较大的秘密信息嵌入量和保持较好的载密图像质量,提出了一种基于自组织特征映射神经网络和小波对比度的图像密写。该方法先将载体图像分成固定大小的小块,对每一小块进行小波一级分解后计算小波对比度。然后,利用自组织特征映射神经网络将小块分为三类。最后,采用模算子技术嵌入秘密信息。实验结果表明,与WCL算法相比,该算法有更大的嵌入量并保持了良好的载密图像质量。     

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.     

基于图像统计特征的小波变换插值方法

针对一般图像插值方法常见的两个缺点:边缘锯齿、细节模糊,提出了一种基于图像统计特征的小波变换插值方法,该方法利用图像插值前后边缘统计特征的相似性,从低分辨率图像中获取估算高分辨率图像所需的协方差矩阵和向量,保持了边缘光滑性。同时利用小波分解与重构,将图像非边缘的细节特征进行了增强。该方法无需迭代运算,计算量较小。实验结果表明了用该方法获取高分辨率图像的有效性和可行性。     

基于随机性统计特征的隐密分析研究

隐密分析技术作为检验隐密术性能和挫败非法信息传播的重要手段,其研究日益受到人们的关注。通过对主要隐密分析方法的研究与比较,指出以随机性统计特征为基础的统计攻击是目前的主流,称为RSS分析。描述了RSS分析的基本假设,即加密压缩后的信息具有比载体隐密区域更强的随机性。从基本条件、统计特征、判决规则、隐密信息长度估计等方面分析了一些具有代表性的RSS分析的原理及其各自的优缺点。在此基础上讨论了RSS分析的基本假设普遍存在的问题,并指出应从理论研究和方法创新等方面进行进一步的研究。     

小波包域灰度级双水印技术

数字水印由于在数字产品版权保护方面的潜在作用而引起人们的重视。目前广泛采用的是在图像的时空域或变换域中感知重要的部分嵌入一个水印。然而感知重要的部分通常是图像的低频部分,当图像经历诸如对比度调整、亮度调整等操作时,从低频提取的水印视觉效果会很差,某些恶意的攻击者会采用这些操作使得正版的数字产品由于提取不到水印而遭到拒绝。文章提出了一种基于小波包域的双水印技术,结合人类视觉系统同时在低频部分和高频部分分别嵌入一个水印。试验结果证明结合人类视觉系统的双水印技术可以有更广泛的适应性和更强的稳健性。     

基于小波变换的多功能数字水印

提出一种基于小波域的多功能数字水印算法,根据人类视觉特性和原始图像的自身内容确定可见水印在低频子带和各高频子带的拉伸系数。对嵌入可见水印图像的低频小波系数进行量化,并将合适的量化步长嵌入不可见水印。实验结果表明,该算法生成的水印图像满足可见水印的要求,且不可见水印对一般的图像处理和攻击具有很好的鲁棒性,可以同时实现版权通知和版权保护。     

基于人眼视觉特性的小波域分形图像编码方法

利用小波系数的相似性,提出一种基于人眼视觉特性的小波域分形混合图像编码方法。该方法是将图像进行小波分解,按照人眼对于图像边缘区、平滑区、纹理区敏感程度的不同,给这三种不同区域内图像信息所对应的小波系数赋予不同视觉权值,并分别进行分形编码。实验结果表明在保证优先编码视觉上最重要系数的同时,能够进一步提高图像复原质量。     

基于双树复小波二元统计模型的图像去噪方法

为了更有效地进行图像去噪,提出了一种基于双树复小波二元统计模型的图像去噪方法,该方法先用带参数的二元广义高斯分布(GGD)来模拟原图双树复小波系数的统计分布;然后结合最大似然估计(MLE)得到优化的参数估计;最后在此先验分布的基础上,运用最大后验概率(MAP)来估计从噪声图的小波系数中恢复原图的系数,从而达到去噪的目的。实验表明该新方法不仅可以干净地去除图像的噪声,还可以有效地保留图像细节,取得了良好的去噪效果,尤其是去噪图像的视觉效果要明显优于目前的很多算法。     

基于小波变换的音频扩频掩密分析算法

提出一种基于小波去噪技术和小波突变点检测技术的音频扩频掩密分析算法。该算法利用小波去噪算法分离含密音频上的噪声信号,循环截取不同长度的噪声信号与剩余的噪声信号进行滑动相关计算,利用小波突变点检测技术检测计算得出的滑动相关值中的突变点,提取这些突变点特征对待检测的音频进行掩密分析。实验结果表明,在PN序列嵌入强度大于0.002时,算法的检测正确率达80%以上。     

基于小波域隐马尔可夫模型的小波隐写分析

基于精确描述图像小波系数间统计特性的小波域二维隐马尔可夫模型(HMM)参数集合,提出一种针对小波域信息隐藏算法的新型隐写分析技术。通过使用二维HMM对小波系数进行建模,对生成的HMT森林在隐写前后的参数集合构造隐写分类特征,采用SVM分类器进行隐写判别。实验表明该方法适用于小波域隐写术的检测,对小波域QIM、MFP和BPCS隐写有较好的检测性能。     

基于主成分分析进行特征融合的JPEG 隐写分析

为了解决现有JPEG隐写分析方法特征冗余度高和未能充分利用特征间互补关系的问题,提出了一种基于主成分分析(principal component analysis,简称PCA)进行特征融合的JPEG隐写分析方法,并分析所选特征之间的互补性.通过融合将互补特征结合在一起,更全面地反映载体和隐写信号间的统计差异,并用PCA分离出冗余成分,最终达到进一步提升准确率的目的.实验结果表明,在不同数据集和嵌入率情况下,该方法分析高隐蔽性隐写(如F5,MME和PQ)的准确率高于主要JPEG分析方法,在耗时上较现有特征层融合降维方法大为缩短.     

一种新颖的自适应水印算法

目前有很多基于离散小波变换(DWT)的水印算法,但结合分形编码技术的很少。提出并实现了一种新的自适应水印算法。该方法能利用人眼视觉特性和分形误差,自适应控制水印的嵌入位置,能有效地改善水印图像的视觉质量; 同时,也提高了水印系统的安全性。在低分辨率图像中嵌入水印,该方法效果较佳。实验结果表明,使用该方法嵌入的水印具有较好的不可感知性和鲁棒性,同时保证了较低的正向错误率。     

基于区域小波统计特征的遥感图像融合方法

提出一种基于区域小波统计特征的遥感图像融合方法,对多光谱图像的I分量与直方图匹配后的高分辨率图像进行小波变换融 合。对分解后的低频分量采用加权平均的融合规则,高频分量则根据其区域的小波系数特征,采用基于区域方差匹配度的融合规则。对 SPOT多光谱图像和高分辨率图像进行融合实验,并利用信息熵和相关系数对融合结果进行客观评价与比较分析。仿真实验结果表明,基于区域小波统计特征的融合方法能达到较好的融合效果。