基于局部紋理特征的隱寫檢測研究.pdf

1、圖像隱寫是一種將信息隱藏于數(shù)字圖像載體中的技術(shù)，其主要的特點是隱蔽性，即別人無法察覺到圖像中隱藏了信息這一事實，而隱寫檢測算法試圖根據(jù)各種已知信息，分辨出一幅圖像是否包含隱藏信息。針對HUGO算法的研究是近年來隱寫領(lǐng)域的研究熱點之一，HUGO是一種空間域的自適應(yīng)隱寫算法，它使用高維度的SPAM特征來分析載體圖像不同位置上隱藏信息的代價，然后挑選出一部分圖像像素進行修改，因此能夠抵抗大部分已知隱寫檢測方法的攻擊。
　　本文介紹并分析

2、了目前針對HUGO算法的三種檢測算法的優(yōu)點，再結(jié)合隱寫算法的特點，提出了一種基于改進局部紋理特征的隱寫檢測算法。該算法在原始圖像、差分圖像以及預(yù)測誤差圖像上提取了LOCP和LPQ這兩種局部紋理特征，隨后將它們組合應(yīng)用。由于組合后的特征維度很高，因此選用了組合學(xué)習(xí)分類器進行訓(xùn)練與測試，并運用了適當?shù)姆椒ń档吞卣骶S度。在BossBase1.0圖像庫上的實驗顯示，本文提出的隱寫檢測算法能夠比原有的檢測算法更準確地區(qū)分出載體圖像和隱寫圖像，使用