【摘 要】
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互联网和多媒体信息技术的发展,为人们工作生活带来便利的同时也带来了各式各样的安全问题。在信息技术高速发展的今天,信息安全对于国家、政府和个人的重要性比以往任何时候都要重要。在这种背景下,人们对重要信息的保护提出了更高的要求,而隐写技术作为现代信息安全领域的重要研究方向受到国内外研究人员的广泛关注。同时由于图像在互联网上的广泛传播和使用,以图像为载体的隐写技术成为了研究人员的重点研究对象。本文主要研
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互联网和多媒体信息技术的发展,为人们工作生活带来便利的同时也带来了各式各样的安全问题。在信息技术高速发展的今天,信息安全对于国家、政府和个人的重要性比以往任何时候都要重要。在这种背景下,人们对重要信息的保护提出了更高的要求,而隐写技术作为现代信息安全领域的重要研究方向受到国内外研究人员的广泛关注。同时由于图像在互联网上的广泛传播和使用,以图像为载体的隐写技术成为了研究人员的重点研究对象。本文主要研究空域数字图像的自适应隐写算法,主要的工作内容分为两部分:基于克隆选择的自适应隐写算法和基于加性失真函数的自适应隐写算法。1)设计了一种基于克隆选择的自适应隐写算法,该算法借助人工免疫系统中抗体等概念,建立免疫信息隐藏模型。模型中先使用克隆选择算法和图像锐化对载体图像进行免疫优化处理生成免疫载体图像,免疫处理的目的是得到更加适合用于隐藏信息的载体图像,也就是在免疫载体图像上嵌入信息比在原始载体图像上嵌入信息更难被检测器准确检测到,实现提高隐写算法安全性的目的。免疫处理根据图像锐化参数设计合适的抗体,然后使用克隆选择算法针对不同的载体图像搜索出最优抗体,这个最优抗体对应图像锐化时的最佳参数值。然后用最佳参数值对载体图像进行锐化生成免疫载体图像,最后利用已有的自适应隐写算法在免疫载体图像上完成信息嵌入。实验表明所提出的方法可以在不降低隐藏容量的条件下提高现有算法的安全性,并且该方法可以与多种自适应隐写算法结合,具有较强的实用性。2)设计了一种基于加性失真函数的自适应隐写算法,该算法以最小化嵌入失真模型为基础设计新的加性失真函数。该失真函数计算像素的失真代价时综合考虑像素邻域在水平、垂直、对角方向的相关性,相关性越强失真代价越高。具体实现时,首先定义像素邻域的相关度对不同方向的相关性进行量化。对于某个像素邻域,用不同方向的相关度中最大的那个值代表该邻域的相关性强弱,并将这个最大值的倒数作为该像素的失真代价。同时,根据失真扩散原则,利用均值滤波器对计算得到的失真代价进行平滑。最后根据该失真代价在最小化嵌入失真框架下使用STC编码下完成信息嵌入。实验结果表明所提出的失真函数能有效避免将秘密信息嵌入到单一方向的边缘区域,面对SRM和max SRM两种高维统计特征检测时具有较高的安全性。
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