基于JPEG2000的圖像隱寫分析研究.pdf

1、隱寫術(shù)是信息隱藏(Information Hiding)的一個主要分支，它主要研究如何實現(xiàn)隱密通信。通過使用隱寫技術(shù)，將秘密信息隱藏在可公開的載體中進(jìn)行傳送，掩蓋了真正的通信目的和通信發(fā)生的事實。隱寫術(shù)與加密技術(shù)結(jié)合起來，能夠大大提高隱密通信的安全性。但任何技術(shù)都是一把雙刃劍，隱寫術(shù)也不例外。隱寫技術(shù)一方面保證了使用者通信的安全性。但另一方面也給敵對勢力和非法團(tuán)伙提供了進(jìn)行隱密通信的手段和工具。因此，各國軍方和安全部門都對能檢測和監(jiān)控隱

2、密信息傳播的技術(shù)表現(xiàn)出了十分迫切的要求，針對隱寫術(shù)進(jìn)行分析的研究應(yīng)運(yùn)而生，稱之為隱寫分析。隱寫分析的目的是檢測隱密信息的存在性、估算隱密信息的長度直至提取隱密信息。本文主要研究基于JPEG2000圖像格式的隱寫分析技術(shù)。 JPEG2000 Lazy-mode隱寫術(shù)是一種針對JPEG2000壓縮碼流結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)而提出的隱寫算法。它使用后向嵌入策略,簡單高效地在JPEG2000輸出碼流中嵌入隱密信息。本文提出了一種針對JPEG200

3、0 Lazy-mode隱寫術(shù)的隱寫檢測算法。該隱寫檢測算法的關(guān)鍵在于針對掩密圖像和非掩密含噪圖像生成的代碼塊噪聲方差序列進(jìn)行基于Hilbert-Huang變換的序列分析。在分析中．通過對方差序列進(jìn)行經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸?，?gòu)建了基于Hilbert譜的特征向量。實驗表明，基于該特征向量的SVM分類器能以平均90.6﹪的正確率識別掩密圖像。該隱寫分析方法不僅首次成功實現(xiàn)了對JPEG2000 Lazy-mode隱寫術(shù)的可靠檢測,突破了傳統(tǒng)的序列分析法的

4、局限，更為Hilbert-Huang變換在隱寫分析上的應(yīng)用作出了第一步探索。 BPCS隱寫術(shù)是一種著名的大容量隱寫術(shù)。它基于人類視覺特點(diǎn)，把隱密信息隱藏在高復(fù)雜度的位平面區(qū)域中。這種隱寫術(shù)具有高度的可定制性，實現(xiàn)簡單，實用性強(qiáng)。作為BPCS隱寫術(shù)的一個變種，Noda等人通過把位平面復(fù)雜度嵌入技術(shù)與JPEG2000壓縮技術(shù)結(jié)合起來，提出了JPEG2000-BPCSI隱寫術(shù)。這是第一種可用于JPEG2000圖像格式的隱寫術(shù)。傳統(tǒng)的

5、BPCS隱寫術(shù)會導(dǎo)致掩密圖像復(fù)雜度統(tǒng)計特征上的失真。為了彌補(bǔ)傳統(tǒng)BPCS隱寫術(shù)的這一缺陷，Niimi等人提出了EBPCS隱寫術(shù)。本文對EBPCS隱寫術(shù)提出了挑戰(zhàn)，證實它同樣會導(dǎo)致掩密圖像復(fù)雜度統(tǒng)計特征上的失真。本文所提出的隱寫檢測算法的關(guān)鍵在于針對掩密圖像和普通載體圖像生成的位平面比特塊復(fù)雜度差分序列進(jìn)行基于Hilbert-Huang變換的序列分析。在分析中，通過對方差序列進(jìn)行經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸?，?gòu)建了基于Hilbert譜的特征向量。在此基礎(chǔ)

6、上構(gòu)建的SVM分類器能在空域和JPEG2000域上有效的對EBPCS隱寫術(shù)生成的掩密圖像進(jìn)行檢測，同時這種方法也能很方便的移植到別的載體媒體中。因此也能針對應(yīng)用于這些載體媒體的EBPCS隱寫術(shù)。 基于JPEG2000圖像格式的隱寫與隱寫分析的對抗還處于發(fā)展的初級階段。目前可用于JPEG2000圖像的隱寫算法只有三種，包括JPEG2000 Lazy-mode隱寫術(shù)、JPEG2000-BPCS隱寫術(shù)和廣義的LSB隱寫術(shù)。本文嘗試對于

7、現(xiàn)有這三種JPEG2000隱寫術(shù)，提出一種有效的通用型隱寫分析方法。這種方法的關(guān)鍵在于通過使用二維隱馬爾可夫樹模型對JPEG2000壓縮編碼過程生成的量化后的小波系數(shù)進(jìn)行建模。使用JPEG2000普通載體圖像生成的隱馬爾可夫樹對模型進(jìn)行訓(xùn)練。利用得到的模型參數(shù)對目標(biāo)圖像中的每棵隱馬爾可夫樹進(jìn)行似然估計，得到一個最大似然值的集合。以它作為待檢JPEG2000圖像的基于二維小波域HMT模型的特征向量。構(gòu)建了基于支持向量機(jī)的分類器。實驗表明，