基于MSB和HVS的空域信息隐藏算法的研究

为了提高图像信息隐藏的容量以及鲁棒性,提出了基于最高有效位和人类视觉系统的空域信息隐藏算法。它将秘密信息与最高有效位平面匹配替换,以减少需要嵌入信息的容量,形成新的秘密信息;然后根据人眼视觉,针对图像的纹理区域和平滑区域、高灰度区域和低灰度区域的不同冗余程度进行信息嵌入。实验结果表明,该算法具有较好的鲁棒性,嵌入容量大于LSB算法,并且隐秘图像的峰值信噪比均大于38dB,保证了信息隐藏的视觉效果。

一种改进的空域图像信息隐藏算法

针对传统空域最低有效位(LSB)图像隐藏算法在嵌入秘密信息量较多时,存在鲁棒性较差,视觉差异比较明显的缺陷,提出一种最高有效位和人类视觉系统相结合的空域算法。利用最高有效位的序列优化算法,对载体图像的最高有效位进行匹配替换以减少秘密信息所占空间;利用人类视觉系统构建信息嵌入深度表,根据嵌入深度表的不同程度进行秘密信息的嵌入。采用Matlab开发环境,模拟了几种对隐秘图像常见的攻击方式。结果表明,该算法嵌入容量大,具有较好的鲁棒性和不可见性。

基于图像的空域隐藏算法研究

基于图像的信息隐藏技术是信息安全领域的一个重要分支,其中的空域信息隐藏算法因隐藏容量大,实现简单而得到广泛应用.研究了几种经典的基于图像的空域信息隐藏算法,从隐藏容量、隐藏失真变化率、抗检测性和鲁棒性等方面分析它们的性能.理论分析和仿真结果表明,HUGO和WOW算法的整体性能明显优于LSB、Patchwork算法,而WOW算法的隐藏失真变化率和抗检测性比HUGO算法好,但它的算法鲁棒性却比HUGO算法差.

信息隐藏技术及算法分析

随着信息技术的飞速发展,传统媒体内容逐渐向数字化转变。通过信息隐藏技术,可以有效解决数字作品版权侵权问题,缓解数据加密面临的严峻挑战。本文分析了信息隐藏技术的研究背景,描述了信息隐藏技术的模型,重点阐述了信息隐藏领域内的典型算法。

基于分块灰度统计特性的空域鲁棒信息隐藏算法

提出了一种基于图像分块灰度统计特性和混沌系统的空域信息隐藏新算法.利用空域重要位位置上的统计特性的相对不变特性对掩饰空间的选取过程加以控制,通过混沌猫映射的置乱增强秘密信息的不可见性,使得信息隐藏过程中秘密信息的脆弱性与隐秘的不可见性这两者的矛盾有机地统一起来.实验结果表明,在隐秘图像具有良好的不可见性的前提下,隐藏容量大于LSB算法,具有抗检测、抗提取能力,算法具有较强的抗椒盐、剪切、LSB、多低位破坏、JPEG、高斯白噪声攻击能力,鲁棒性好,优于传统的空域信息隐藏算法.

基于分层Arnold变换的置乱算法

针对数字图像信息隐藏存在的安全问题,提出一种基于按位分层Arnold变换的置乱算法。算法将秘密图像按位平面分层,同时考虑图像的位置迁移和像素的灰度变换,对每个位平面进行不同次数的Arnold变换,经像素交叉换位,相邻像素间按位异或得出置乱图像。实验结果表明,秘密图像分层置乱后直方图分布更加均匀,与白噪声相似度在0.962左右,置乱图像可近无损地还原和提取,提高了信息隐藏的鲁棒性。与其他置乱算法相比,置乱图像具有更高的置乱度、更强的抵御攻击能力,提高了空域信息隐藏的安全性。