图像DCT系数的α稳态簇分布模型

提出了一种新颖的统计分布模型———α稳态簇模型。根据图像DCT系数的统计特征,结合理论分析和实验验证,验证了图像DCT系数服从于α稳态簇分布模型。α稳态簇模型具有足够的柔韧性,随着特征指数α改变,其分布形状也会改变。图像纹理细节细密程度与特征指数α呈反比例关系,对于纹理细节细密的图像,其特征指数α偏小;对于具有平滑区域的图像,其特征指数α偏大。

DCT系数的统计模型及其接收机性能分析

隐写分析技术已经成为网络信息安全的一个重要方向,如何有效地监控和检测网络中传递的秘密信息对于保障国家安全具有重要现实意义。针对国内外学者提出各种不同的DCT系数分布模型,提出了图像的DCT系数α稳态簇模型。考虑数据的实际统计特征,系统地描述了图像DCT系数的α稳态簇模型,验证了图像DCT系数统计模型既不服从于广义高斯模型、高斯模型、Lapalacian模型,而是服从于α稳态簇模型,因为α稳态簇模型具有足够的柔韧性,随着特征指数α改变,其分布形状就会改变。同时,根据工程上简易、实用、可行性和性能好的要求,提出了一种新颖的、α稳态簇模型之一的、柯西接收机的隐藏信息盲检测方法。这种检测接收机与广义高斯接收机相比,其性能更具鲁棒性,适应性更广。与文献[8]相比,其性能不但没有下降,有的反而提高了,而且运行速度也快了几十倍。