基于小波估计和直方图特征的LSB匹配分析

针对隐写分析中的难点——空域LSB匹配隐写进行检测和分析,描述LSB匹配加性隐写的特点,将匹配隐写建模为图像受到一定强度的脉冲噪声干扰,采用小波变换对退化的图像进行恢复作为载体的估计。对检测图像和恢复图像提取多个直方图特征比值作为特征向量,利用支持向量机对500幅高质量未压缩的自然图像组成的载体、载密图像库进行检测,结果证明该算法在低嵌入率下可获得较好的检测效果。     

基于离散小波分解和频率脊线分析的CPM信号符号速率盲估计

非合作接收条件下,连续相位调制（CPM,Continuous Phase Modulation）信号多变未知的信号体制使其符号速率盲估计一直是分析该类信号的难点之一.现有的算法大多直接基于信号的瞬时频率或循环平稳性,存在抗噪性能差,不适用于多指数CPM信号等问题.针对该问题,本文通过分析小波变换在信号分解和时频分析中的优势,提出一种综合利用离散小波（DWT,Discrete Wavelet Transform）分解和频率脊线提取的CPM信号符号速率估计的新算法.算法对比分析表明,所提算法具有更好的抗噪性能且在小数据量时也能达到较好的估计性能.     

基于四叉树分割的JPEG隐写分析

当前主要的隐写分析方法都是对整幅图像进行特征提取,而忽略了图像的内容差异。该文提出一种基于四叉树分割的JPEG隐写分析方法,该方法根据图像块的纹理复杂度进行图像分割,对具有相同统计特性的子图像分别进行隐写检测特征的提取,并构造相应的分类器,通过加权融合得到最终的检测结果。实验结果表明该方法具有良好的性能,尤其是在训练与测试图像的统计特性具有较大差异时,该算法的检测准确率提高更加明显。     

基于分割的空域图像隐写分析

提出一种基于图像内容的空域隐写分析方法, 该方法对图像进行分割, 使分割得到的每一类子图像具有相同的统计特性, 并对每一类子图像提取更加敏感的隐写分析特征, 分别构造分类器进行训练和测试, 由此对分割所得到的每一幅子图像都可以得到一个检测结果. 对整幅图像的判决结果通过加权融合得到. 实验结果表明,该方法具有良好的性能, 尤其是针对自适应隐写方法, 该算法的检测准确率提高更加明显.     

一种基于第二代小波变换 的纹理分类新方法

本文提出了一种基于第二代小波变换的纹理分类新算法。该算法提取纹理图象二层第二代小波分解后的各频率子图的图象熵作为纹理特征进行纹理分类。对由108类Brodatz纹理图象构成的图象库进行分类测试，并与基于灰度共生矩阵、Law’s纹理能量、Gabor滤波等纹理分类方法进行了比较，结果显示此算法性能良好。     

基于谱直方图和SOFM网络的纹理分类

提出了一种基于纹理谱直方图和自组织特征映射网络的纹理分类方法。引入像素的八近邻离散付氏变换犤5犦,随机选取局部纹理区域,计算所选纹理区域的纹理谱并量化得到谱直方图,将其作为自组织特征映射(SOFM)网络的特征模式输入并训练网络。训练结束后的拓扑输出层对应于纹理的不同类别。算法简单有效,对6类Brodatz纹理进行测试,得到了良好的分类效果。     

取邻抽取任意倍数采样率变换算法性能研究

定量分析了取邻抽取任意倍数采样率变换算法的取邻误差.首先基于分数倍采样率变换结构,从取邻抽取的角度阐述了软件无线电中的任意倍数采样率变换算法,推导了其实现结构和计算量.在此基础上,详细地定量分析了取邻误差,将取邻抽取的影响等价为信噪比的降低,并以此为指导选取算法参数.结果表明,这种取邻抽取任意倍数采样率变换算法具有通用性和高效性的优势,通用性表现为以统一的算法结构来实现任意倍数的采样率变换,高效性表现为在同样性能要求下其计算量与传统方法相当.     

一种利用相邻像素相关的隐写分析算法

自然图像在一定邻域内具有相关性,且相关性的大小随着像素间距离的增大而减小。基于图像的这种统计特性,提出一种隐写分析方法。对图像LSB(the least significant bit)序列间隔1、间隔2进行按位异或运算,统计运算结果中“1”的数目,根据图像LSB序列和嵌入的秘密消息序列的统计差异,利用统计结果通过卡方显著性检验判断图像中是否嵌入有隐秘消息。实验结果表明,在有效控制虚警概率的前提下本算法对LSB匹配隐写有良好的检测性能。另外算法从图像像素的相关特性着手进行隐写分析,在检测过程中不针对具体隐写算法,具有较强通用性。     

空域LSB信息伪装及其隐写分析

介绍了最不重要比特(LSB)替换和LSB匹配2种典型的基于图像的信息伪装算法,阐述了两者的隐藏原理及优缺点。分类论述了各类隐写分析算法,分析其检测原理,给出了各类算法的适用范围和优缺点,对每类算法中的典型分析方法进行评价。根据信息嵌入过程对载体图像的影响分析得出LSB匹配信息伪装算法的安全性要高于LSB替换信息伪装算法的结论。指出了提高隐藏信息安全性的途径和努力方向。     

基于互补对称滤波器的APCMA信号的盲分离算法

针对小站信号带宽大于主站信号的新非对称成对载波多址（Asymmetric Paired Carrier Multiple Access,APCMA）信号背景,在一种低复杂度的盲抵消结构基础上,提出基于互补对称滤波器的盲分离算法.该算法采用互补对称滤波器从时频域上将混合信号分解为同时含主站信号与小站信号,以及只含小站信号的两路分量信号,在保证采样率不变的情况下对含主站信号的信号分量做进一步的信号分离,通过两路分量信号的同步处理确保了分离之后的两路信号分量中小站信号的可加性和完整性.仿真结果表明,与原低复杂度算法相比,本文算法有效地提升了混合信号的分离性能.此外,本文提出的具有信息不变性的互补对称滤波器有较广泛的应用前景,可用于宽带多信号抵消、信道估计以及隐蔽传输下的扩频检测等问题中.