基于多載體圖像的通用隱寫分析方法研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，信息安全技術(shù)變得至關(guān)重要。信息隱藏技術(shù)經(jīng)歷了十余年的研究與發(fā)展，而今越來越受到人們的關(guān)注。隱寫分析和隱寫術(shù)是信息隱藏技術(shù)中最為重要的兩個(gè)分支，他們之間的關(guān)系既是相互矛盾又是相互促進(jìn)。
　　論文通過研究隱寫分析技術(shù)，針對多載體圖像為主要研究內(nèi)容，提出了與圖像格式無關(guān)性的通用隱寫分析方法和基于Rich模型的小嵌入率通用隱寫分析方法。論文主要工作包括以下兩個(gè)方面。
　　通過對JPEG、BMP、GIF三種圖像隱

2、寫術(shù)及現(xiàn)有文獻(xiàn)特征提取算法的研究，基于多域特征提取統(tǒng)計(jì)特征的方法，提出一種用于檢測多種格式圖像的通用隱寫分析方法。該方法首先從輪廓波域提取相應(yīng)特征，采用聯(lián)合概率密度來計(jì)算離散余弦變換系數(shù)間的相關(guān)性以及用共生矩陣來計(jì)算系數(shù)對在圖像中的分布狀態(tài)，并將其擴(kuò)展到空域，提取相應(yīng)特征值;進(jìn)而采用相同的方法提取校準(zhǔn)圖像的特征值，最后將二者的差值作為特征向量并對分類器進(jìn)行訓(xùn)練。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:與Jessica Fridrich提出的“對分析”檢測方法和羅

3、向陽提出的小波包變換方法相比，針對多種圖像格式進(jìn)行隱寫分析，該方法具有更好的平均檢測效果，平均檢測準(zhǔn)確率超過了75％。
　　針對目前文獻(xiàn)對嵌入量較小時(shí)檢測率偏低的問題，提出一種基于Rich模型的小嵌入率通用隱寫分析方法。該方法是基于噪聲分量模型和紋理分量模型提取相應(yīng)特征集，首先從輪廓波分析、鄰域線性預(yù)測、圖像去噪方面分析提取圖像的特征，并對得到的特征集進(jìn)行校準(zhǔn)，進(jìn)而形成特征集，最后利用集成分類器進(jìn)行分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:該方法與已有