一种基于BPCS的高容量可逆信息隐藏算法

提出了一种基于位面复杂度的高容量可逆信息隐藏方法。首先通过计算低位平面中位平面复杂度分割(BPCS)复杂度筛选出最佳位平面,其次将筛选出的位平面进行实块和非实块划分,对块进行重构组成新的位平面,将辅助信息和秘密信息嵌入,最后通过块置乱、像素置乱和混沌加密对图像进行加密。基于这种算法,一定程度上优化了位平面嵌入选择,可以实现高容量的信息嵌入和图像恢复。

对空域BPCS密写的统计分析

位面复杂度分割(BPCS)密写法将复杂度较高的位平面小块用秘密信息替换,可以嵌入较多的秘密信息并维持较好的隐蔽性,但含密图像的位平面小块复杂度直方图中存在两个明显的不连续点·据此,提出了针对BPCS密写的分析方法,由复杂度直方图的不连续性可以判断秘密信息的存在性,并确定秘密信息块的复杂度范围,准确测算秘密信息嵌入量·这种分析方法的原理同样适用于变换域位面复杂度分割密写·

抗统计分析的BPCS隐写

基于复杂度直方图的隐写统计分析法能有效地察觉以BPCS隐写的秘密信息的存在,因此为提高隐写算法的安全性,本文提出了一种改进的BPCS隐写算法,即在不同位平面设置不同的复杂度阈值;并构造一个二次函数来衡量区域的明暗度,利用小块所处区域的明暗度和复杂度相结合来选择位面小块嵌入信息.实验结果表明,该算法能有效地抗基于复杂度直方图的统计分析,同时隐写图像质量比BPCS方法有较大的改善.

一种空域BPCS信息隐藏的改进算法

针对位平面复杂度分割密写易受复杂度直方图攻击的问题,提出了一种密写改进算法,即用类噪声块一半的像素嵌入秘密信息,另一半用改变像素值的方法来调整区域的整体复杂度,以达到抗攻击的目的。实验结果表明,改进的算法能很好的抵抗复杂度直方图攻击。

抗统计分析的BPCS隐写算法

位平面复杂度分割(BPCS)隐写在复杂度较高的位面小块嵌入秘密信息,有较好的隐蔽性,但会引起图像位面小块复杂度的统计特性的变化。通过深入分析图像位平面上相邻像素之间的相关性,提出了一种改进的BPCS隐写法。它更好地利用人的视觉特性,结合图像的局部特征来嵌入秘密信息。实验结果表明,改进后的算法能够抵御针对原BPCS隐写的分析方法,有较大的嵌入量,并对原图像所作的改变具有更好的不可见性。

基于预处理的位平面复杂度分割隐写改进算法

位平面复杂度分割(BPCS)隐写易受复杂度直方图攻击,为了弥补这一缺陷,提出了一种基于预处理的改进隐写算法。算法针对载密图像进行统计特征的量化分析,求导出逆向预处理的补偿规则,进而对嵌入信息引起的复杂度变化进行逆向的预处理补偿。实验结果表明,改进的算法在保证隐蔽性的同时具有很好的抗复杂度直方图攻击的能力,由于补偿过程是在隐藏秘密信息之前发生的,算法也较好地保持了BPCS大容量隐写的优点。

一种DCT域的大容量图像隐写算法

离散余弦变换(DCT)域隐写适用范围广且安全性高,但其隐藏容量小、难以用于隐藏储存和隐蔽通信等应用场合。为了弥补这一缺陷,提出了一种基于位平面复杂度分割(BPCS)隐写的DCT域大容量隐写算法。实验结果表明,新算法较好地实现了隐写的不可见性,与传统DCT域隐写算法相比,隐藏容量也得到了明显的提高。

一种改进的位平面复杂度分割算法

对复杂度直方图的不连续性测度的隐写分析能有效地察觉以位平面复杂度分割(BPCS)隐写的秘密信息的存在。为提高隐写算法的安全性,提出一种改进的BPCS算法,即利用部分可嵌入块作为嵌入信息的调节块,消除由于嵌入秘密信息而造成的复杂度直方图的剧烈变化,确保不连续性测度不会出现明显的峰值。实验结果表明,该算法能有效地抵抗基于复杂度直方图的统计分析,同时也保持了原算法嵌入容量大的特点。

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。