基于HVS和SOM的小波域隐写

为了提供较大的秘密信息嵌入量并保持良好的载密图像质量,提出一种基于SOM(自组织特征映射神经网络)和HVS(人眼视觉特性)的小波域图像隐写.该方法先将载体图像分成固定大小的小块,以小波对比度之和以及小波系数方差作为特征量.然后,利用SOM将小块分为三类.最后,采用模算子隐写将秘密信息嵌入到小波系数中.实验结果表明,与WHS算法相比,该算法有更大的嵌入量并保持了良好的载密图像质量.     

SOM和小波对比度在密写中的应用

为了提供较大的秘密信息嵌入量和保持较好的载密图像质量,提出了一种基于自组织特征映射神经网络和小波对比度的图像密写。该方法先将载体图像分成固定大小的小块,对每一小块进行小波一级分解后计算小波对比度。然后,利用自组织特征映射神经网络将小块分为三类。最后,采用模算子技术嵌入秘密信息。实验结果表明,与WCL算法相比,该算法有更大的嵌入量并保持了良好的载密图像质量。     

基于小波对比度和神经网络的图像隐写方法

为使通信安全在传输过程中提供较大的秘密信息嵌入量,并保持较好的载密图像质量,提出一种基于自组织特征映射神经网络和小波对比度的图像隐写方法。将载体图像分成固定大小的小块,采用小波一级分解并计算其小波对比度,利用自组织特征映射神经网络将小块分为3类,采用模算子技术嵌入秘密信息。实验结果表明,该方法有较大的嵌入量并保持良好的载密图像质量。     

基于小波对比度和神经网络的图像隐写方法

为使通信安全在传输过程中提供较大的秘密信息嵌入量,并保持较好的载密图像质量,提出一种基于自组织特征映射神经网络和小波对比度的图像隐写方法。将载体图像分成固定大小的小块,采用小波一级分解并计算其小波对比度,利用自组织特征映射神经网络将小块分为3类,采用模算子技术嵌入秘密信息。实验结果表明,该方法有较大的嵌入量并保持良好的载密图像质量。     

基于自组织竞争神经网络和小波变换的密写

依照人眼视觉特性对边缘和较暗区域不敏感的特点,提出基于自组织竞争神经网络和小波变换的图像密写方法.该方法将载体图像分成若干固定大小的子块,对各子块进行一级小波分解后计算小波对比度和大幅值小波系数的数量,利用自组织竞争神经网络将各子块分为三类,并采用模算子技术嵌入秘密信息.实验结果表明,该方法在较好地保持原载密图像视觉效果的同时可以嵌入更多的秘密信息.     

HVS和DWT相结合的数字密写技术研究与实现

提出一种基于人眼视觉系统（HVS）和离散小波变换（DWT）的数字密写算法,结合人眼对遮掩特性的差异,将秘密信息分段嵌入到R、G、B三层的小波中高频系数中,嵌入的顺序按照频带的重要性由低到高嵌入,实验证明,该算法有较好的隐蔽性和较高的嵌入量,通过对彩色图片的数字密写来进行文本信息传输,较好地解决了在互联网上信息传输的通信安全问题。     

基于灰色关联分析的多小波域图像隐写算法

图像多小波系数在邻域内具有相关性,调整相关性大的系数会对图像视觉效果产生影响,为了减小这种影响,提出一种基于灰色关联分析的多小波域图像隐写方法。该方法运用灰色关联分析对邻域内多小波树组的中心树序列和外围树序列的几何曲线形状进行比较,描述它们之间的相关性,从而在矩阵中找出与相邻点相关性很小的系数树作为秘密信息的嵌入位置。结合多小波变换系数能量更分散的特点,使得含密图像的质量更好。实验结果表明,该隐写算法具有更好的隐蔽性和鲁棒性。     

基于小波域隐马尔可夫模型的小波隐写分析

基于精确描述图像小波系数间统计特性的小波域二维隐马尔可夫模型(HMM)参数集合,提出一种针对小波域信息隐藏算法的新型隐写分析技术。通过使用二维HMM对小波系数进行建模,对生成的HMT森林在隐写前后的参数集合构造隐写分类特征,采用SVM分类器进行隐写判别。实验表明该方法适用于小波域隐写术的检测,对小波域QIM、MFP和BPCS隐写有较好的检测性能。     

一种针对小波域隐匿图像的隐写分析方法

通过对图像小波域差分直方图的统计观察,提出一种针对小波域信息隐藏的隐写分析方法.该方法对图像进行小波分解,得到每个小波子图的水平方向系数差分直方图,通过对该差分直方图频谱的分析,发现小波域隐写图像的差分直方图频谱的分布规律与未隐写图像有明显差别,据此实现对小波域隐写图像的检测,并可估算隐写信息长度.实验结果表明该方法检测正确率高、检测速度快,实用性强.     

基于图像分类的动态阈值位平面复杂度分割密写算法

为提高位平面复杂度分割(BPCS)密写算法的安全性,提出了一种抗统计分析的BPCS密写算法。首先,将载体图像分块,计算图像块的信息熵和小波对比度;然后,利用模糊C-均值(FCM)对其进行分类,根据分类结果及随机数确定每个位面小块的复杂度阈值;最后,将载体和秘密数据位面小块相似程度小于0.5的秘密数据位面小块取反,再替换载体位面小块。实验结果表明,该方法能有效地抵抗复杂度直方图统计分析的检测,同时载密图像视觉不可感知性有了很大的提高。     

针对QIM信息隐藏的高效盲检测算法

提出一种基于频谱分析和神经网络分类的盲检测算法,该算法不仅较准确地判断出图像中是否存在隐藏信息,而且可以确定信息隐藏的位置。针对基于QIM方法的信息隐藏,检测时所使用的特征量分别从DCT域和小波域中提取。使用标准图像集所做的实验结果验证了该算法的有效性。     

改进的大容量多分辨率LSB音频隐写算法

算法将载体音频信号用可完全重构的滤波器组进行小波包分解,根据各子带的边际信号失真敏感度将其分组,然后用改进的LSB算法以不同的分辨率将秘密信息嵌入到选定子带的小波系数中。实验结果表明,在信噪比相同的情况下,该算法的隐写容量比传统时域LSB算法高160kbps～200kbps,同时可很好地保持不可感知性,并具有一定的不可检测性,能抵抗一类针对时域LSB算法的隐写分析算法。     

改进的小波高阶统计量的JPEG图像隐写分析

提出了一种针对JPEG图像隐写的盲检测改进方法。直接把JPEG图像的DCT系数分解到小波域,计算出各个子带小波系数的一系列高阶统计特征。对得到小波高阶统计特征进行校准,以使统计特征能更好地反映信息嵌入以后的变化。校准后的统计特征作为图像最后的特征。应用基于核技巧的支持向量机SVM作为分类器,判断图像是否含有隐藏信息。针对两种典型的JPEG类嵌入方法Outguess和JP Hide & Seek进行了实验,结果表明该方法有效地实现了信息隐藏的盲检测分析。     

图像隐写分析中小波系数相关性的研究与应用*

提出了一种针对空域图像隐写的盲检测方法。利用互信息分析秘密信息嵌入对图像小波系数在尺度方向和空间方向相关性的影响,使用马尔可夫模型挖掘小波系数层内和层间相关性,提取转移概率矩阵作为特征。针对LSB匹配和随机调制隐写算法的实验表明,此方法能有效检测未经JPEG压缩过的含密图像,相比现有空域盲检测方法,对低嵌入率含密图像的正确检测率提高约8%14% 。     

基于整数小波变换的医学图像易碎水印方法

为了对医学图像进行快速鲁棒的认证提出了一种基于整数小波变换的易碎水印算法.该算法首先利用小波分解后的四叉树结构结合树节点上的统计信息和密钥来选择嵌入水印的位置,然后对确定嵌入水印的位置只嵌入1bit的水印信息.该算法具有以下特点：（1）图像嵌入水印后具有较高的信噪比,适用于医学图像的认证;（2）结合小波系数的统计信息来选择嵌入水印的位置,可保证水印的易碎性;（3）小波分解在空频域的特性使得算法对篡改有很强的定位能力;（4）可利用密钥对本算法进行保护,即使算法公开,也能抵挡恶意攻击.实验结果表明,该算法适用于医学图像的认证,并且复杂度较低,实用性较强.     

分类与分割相结合的JPEG图像隐写分析

目的 隐写分析研究现状表明,与秘密信息的嵌入过程相比,图像内容和统计特性差异对隐写检测特征分布会造成更大的影响,这导致图像隐写分析成为了一个"相同类内特征分布分散、不同类间特征混淆严重"的分类问题。针对此问题,提出了一种更加有效的JPEG图像隐写检测模型。方法 通过对隐写检测常用的分类器进行分析,从降低隐写检测特征类内离散度的角度入手,将基于图像内容复杂度的预分类和图像分割相结合,根据图像内容复杂度对图像进行分类、分割,然后分别对每一类子图像提取高维富模型隐写检测特征,构建分类器进行训练和测试,并通过加权融合得到最终的检测结果。结果 在实验部分,对具有代表性的隐写检测特征集提取了两类可分性判据,对本文算法的各类别、区域所提取特征的可分性均得到明显提高,证明了模型的有效性。同时在训练、测试图像库匹配和不匹配的情况下,对算法进行了二分类测试,并与其他算法进行了性能比较,本文算法的检测性能均有所提高,性能提升最高接近10%。结论 本文算法能够有效提高隐写检测性能,尤其是在训练、测试图像库统计特性不匹配的情况下,本文算法性能提升更加明显,更适合于实际复杂网络下的应用。     

采用L-M算法的JPEG图像隐写分析

提出了一种针对JPEG图像的通用隐写分析系统。首先对实验图像提取其在小波域的细节部分和近似部分系数的特征函数矩和实验图像的第一层小波分解后的对角子带D₁再次进行分解所得到的细节部分和近似部分系数的特征函数矩作特征的有效性分析,通过对有效特征的选择和提取,得到一组训练集合,最后采用基于L-M算法的BP神经网络来进行分类。实验结果表明,这是一种有效的、高精度的盲检测方法,能够准确识别出JPEG图像是否含有隐密信息。     

图像混合和小波变换的双重彩色图像隐藏

传统信息隐藏方法是直接将秘密图像隐藏到载体图像中,隐藏深度不深、方法单一、容易分析,而且隐藏的信息量较小。提出了一种通过图像混合和小波变换两次隐藏将彩色秘密图像深度隐藏到彩色载体图像中的信息隐藏方法。仿真实验结果表明,该方法具有很好的隐蔽性,隐藏的信息量大,且能够有效抵抗直方图统计分析,隐藏方法复杂,分析困难。