基于多尺度滤波器的空域图像隐写增强算法

隐写是一种利用图像、视频、音频等多媒体载体实现隐蔽传输的技术.如何在尽可能减少对载体影响的情况下嵌入尽可能多的信息一直是隐写算法的研究重点.随着双层校验格码(syndrome tellis codes,STC)的引入,隐写算法的嵌入效率能够达到理论上界.因此,隐写算法的设计重心变为了设计用于衡量图像像素嵌入安全性的失真函数.失真函数是自适应隐写算法的核心.对于空域图像隐写而言,失真函数通常是基于图像的复杂性原则,即载体图像中的纹理区域通常具有较低的失真代价,而平坦区域通常具有更高的失真代价.然而,基于图像内容的多样性,这种准则并不能适用于一幅图像中的所有像素点.提出了一种适用于空域隐写算法的隐写增强算法,通过多尺度滤波器对载体图像进行增强,使得在增强不同尺度的纹理区域的同时减少对图像平坦区域的增强.增强后的失真代价遵循了复杂性原则,并解决了失真代价分配不当的问题.实验结果表明:所提出的算法能够适用于现有的空域隐写算法,并且能够提升它们的抗隐写分析检测能力.

基于噪声感知残差网络的JPEG隐写分析方法

为了进一步挖掘自适应JPEG隐写图像中隐写噪声信号特征,提出基于噪声感知残差网络的JPEG隐写分析方法。该方法由噪声感知、噪声分析和判断三部分组成。其中,噪声感知部分提取图像噪声,利用图像去噪网络,更加全面地捕获隐写引入的扰动;噪声分析部分获得噪声信息的统计特征;判断部分确定图像是否携带隐写信息。此外,网络中的残差连接有效融合多尺度特征,并防止训练中出现梯度消失和爆炸。多种条件下的对比实验结果表明,该方法相较于对比算法,能够提升针对JPEG自适应隐写的检测性能并具有更好的泛化能力。