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隐写技术的不断发展,使得信息隐藏方式和数据类型得以多样化,隐蔽性和安全性也越来越高。目前,使用数字图像作为隐写载体的多种隐写技术不断被提出。然而,隐写技术是一把双刃剑,既可被用于军事秘密通信、工业界版权防伪等正当途径,也可被不法分子用于破坏社会安定等非法活动当中。通用隐写分析,主要是通过提取秘密信息嵌入前后图像发生变化的某些特征,基于监督学习,构建出一个基于特征的分类器,然后将待分类图像使用分类器进行分类,最后根据分类结果判定待检测图像是载体图像还是载密图像。为了应对前述情况,设计可检测多种基于数字图像的隐写术的通用隐写分析算法,是目前该方向的难点和热点之一。本文主要研究和设计可检测多种隐写术的通用隐写分析算法,从图像纹理、邻近像素(或系数)的相关性提取可用作隐写分析的通用特征,对待测图像进行隐写检测和判别。本文的主要贡献如下:1,提出了以图像纹理、邻近像素(或系数)的相关性特征和改进SPAM特征作为融合特征的空域隐写分析算法。大部分的空域隐写算法,都会在某种程度上破坏邻近像素或系数的相关性,使得图像的差分统计特征发生变化。SPAM模型在计算特征时,采用Markov转移概率矩阵,相较而言,联合概率分布矩阵能够更好地捕获邻近系数的相关性变化。本文基于像素差分矩阵和改进SPAM模型提取融合特征,用于空域隐写分析。实验仿真结果表明,本文提出的融合特征,相比于SPAM模型,具有更好的检测精度;在对部分隐写算法的检测中,相比于SRM,在相同的检测精度情况下,具有更低的时间复杂度。2,提出了基于Chen486模型的变换域隐写分析算法。原始的Chen486模型,在针对DCT系数子块时,仅提取了子块间特征,并未计算块内特征。本文在研究和分析原始Chen486模型的基础上,另外提取了 DCT域系数的一阶统计特征,增加了对DCT子块块内特征和DCT子块块间一阶统计特征的计算,构成融合特征。实验表明,本文提出的变换域融合特征,相比于原始Chen486模型,具有更好的检测精度。3,提出了基于彩色图源的通用隐写分析算法。本文将前述隐写分析算法应用到基于彩色图源的隐写算法的检测上。针对彩色空域隐写算法,本文构造了 3种不同的空域特征融合方式;针对彩色变换域隐写算法,本文构造了 2种不同的变换域特征融合方式。实验结果表明,原始针对灰度图像的隐写分析算法,通过设计合理的特征融合方式,可以被扩展到针对基于彩色图源的隐写算法的检测上。