基于颜色梯度特性的彩色图像隐写分析

基于彩色图像任意2个颜色通道间梯度方向随机序列及颜色梯度和随机序列的振荡特性在隐写前后均有明显变化的特征,提出了一种基于颜色梯度特性的彩色图像盲隐写分析算法。算法应用HHT(Hilbert-Huang transform)提取4个序列在隐写前后的内在振荡特征差异,构建基于Hilbert谱的特征向量,采用SVM分类器进行分类判别。实验表明,该算法误检率低,检测性能优于现有彩色图像隐写分析算法,可以实现彩色图像隐写的可靠检测。

基于噪声模型和通道融合的彩色图像隐写分析

彩色图像的隐写分析大多在单信号通道进行,弱化或忽略了彩色图像不同颜色通道的相关性.通过分析彩色图像隐写噪声模型,提出了基于噪声模型和通道融合的通用彩色图像隐写分析算法.算法基于小波滤波,得到待检测图像的噪声小波系数子带,从该类子带中提取刻画噪声通道融合特征的噪声梯度方向序列及噪声梯度和序列,结合描述彩色图像颜色通道融合特征的颜色梯度方向序列及颜色梯度和序列,应用HHT变换提取各序列的振荡特征,构建基于Hilbert谱的特征向量,应用SVM分类器进行分类判别.实验表明,与已有的彩色图像隐写分析算法比较,所提出的算法误检率低,具有更好的检测效果.