基于MPUI模型的JPEG2000图像最大隐写容量

隐写容量是信息隐藏的4项性能指标之一,目前,相关科研工作者对其他3项指标,即鲁棒性、透明性和计算复杂性进行过大量的研究,但隐写容量方面的研究却很少.该研究有力地完善了信息隐藏的理论体系,根据JPEG2000压缩标准以及人眼对小波系数改变的敏感程度,借助小波系数的失真代价函数,区分出小波系数的承载秘密信息能力:失真代价函数值越小,该小波系数承载能力就越强;反之,该小波系数承载能力就越弱.当失真代价函数值大于1时,该系数不具有承载信息的能力,即为湿系数.通过最大隐写容量估算实验以及位满嵌入、过位嵌入和湿嵌入等评估实验,验证了所提方法的有效性.

图像隐写容量归一化研究

为解决各类数字图像的隐写容量无法统一衡量的问题,提出了数字图像的最大隐写容量归一化的算法。在阐述最低有效位(LSB)隐写技术的基础上,表明了至多改变一位后的图像的最大嵌入容量小于等于像素数的2倍,实现数字图像的最大隐写容量的归一化,将批量隐写最大容量增加了1倍。在阐述和归纳图像隐写规则后,提出了相应的隐秘信息嵌入和提取算法,并通过实例验证了所提算法的有效性,为数字图像的隐写容量归一化提供了可行的解决途径。

基于数字图像隐写容量的分析

介绍了基于数字图像隐写容量分析的最新研究成果,重点介绍了安全性限制下针对不同的隐写信道模型的隐写容量的分析和在选择给定的载体方法和失真约束条件下对一个具体图像的隐写容量计算.最后对已有的容量分析结果进行了分类,并给出了下一步研究的方向.

批量隐写容量研究

通过对批量隐写的定性分析,提出了增大批量隐写容量的方法。对大容量图像的位平面进行等分分块,采用矩阵编码技术,证明了至多修改像素的1 LSB位能够嵌入2 bit隐秘信息的结论,提升了批量隐写容量,并给出了安全性分析。最后结合隐秘信息的嵌入和提取算法,以航拍图为隐写载体进行实验,验证了算法的有效性。

数字图像隐写容量的博弈分析

提出了一种基于数字图像的新的隐写信道模型.在该模型中,考虑隐写分析器的作用和载体与隐秘体的相似性,引入错误概率和检测率作为失真约束条件.运用博弈论,把隐写过程看成编解码方与攻击方的博弈,给出了隐写博弈的双方在不同失真约束条件下的隐写容量,并对容量结果进行了分析.

基于博弈论的隐写容量估计

将隐写过程从信道的角度进行描述,提出了一种新的隐写信道模型。该模型把隐写信道分为载体编码-噪声信道、攻击信道和编码-攻击信道。在此模型中,把错误概率和检测率作为失真约束,运用博弈论的方法分析了博弈双方在不同失真约束条件下的隐写容量。最后,给出了一种普遍情况下的信道分布服从高斯分布时的隐写容量的大小与基于博弈论的隐写容量估计的关系。

安全性限制下的隐写容量分析

运用网络信息论中率失真及随机编码等理论对安全性限制下的隐写容量进行了研究,利用强联合典型序列方法得到了隐写容量的下界,并在特定条件下给出了隐写容量的上界。研究结果表明:在没有安全性限制下,与Moulin关于一般信息隐藏系统容量的研究结果一致;而Moulin关于绝对安全条件下的隐写容量分析结果只是在此情形下的特例。此外,还对当前较流行的一种基于图像的隐写算法———LSB随机嵌入算法的信息传输率及隐写容量进行了研究,发现二者之间存在着一定的差距。

基于DCT域的数字图像隐写容量归一化方法

针对现有方法存在的隐写容量较小问题,提出基于DCT域的数字图像隐写容量归一化方法。结合隐写术不可感知性、鲁棒性等特点,根据对"囚犯问题"的分析,从信息嵌入、载体传输与信息提取三方面构建隐写系统模型;对载体图像做DCT变换,使其呈现频谱均匀特征;利用序列密码方式对秘密信息加密,产生混沌序列,确定嵌入的最佳位置、时机与强度等条件,将隐秘信息嵌入到量化系数中,获得秘密图像;分别提取DCT块内与块间容量特征,通过改变像素中1位容量,利用突显缩放方法确保容量特征子集具有相同1-范数,实现容量归一化。仿真结果表明,上述方法能够有效提高隐写容量,获取的秘密图像信噪比更高。

基于WGAN的生成式信息隐写方法研究

针对图像载体隐写方法容量较低的问题,提出一种基于Wasserstein距离的生成式对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)模型无载体图像生成式信息隐写方法。首先提出一种支持用户自定义的“特定信息-噪声”映射关系矩阵,在此基础上将特定信息二次编码为噪声,然后将噪声输入到已训练的WGAN模型中,最终输出包含特定信息的可视化图像。实验结果表明,提出的信息隐写方法可以有效提高信息隐写算法的抗检测攻击效能,提升生成式信息隐写容量,减少隐写图像数量。此外,该方法依托较为简单的网络结构即可实现,不过分依赖系统性能和资源,具有较好的工程实用性。

基于多级可逆神经网络的大容量裁剪稳健型图像隐写技术

图像隐写技术是将秘密信息嵌入到载体图像中,以保护信息的机密性,并确保不被观察者察觉。然而,在传输过程中,由于分辨率限制,载密图像的边缘区域容易受到裁剪。因此,如何从边缘区域缺失的载密图像中恢复出有效的连续隐藏信息是一个值得研究的问题。同时,图像隐写技术的另一个挑战是如何在不被检测到的情况下增加信息的有效载荷容量。为了解决上述问题,提出了一种数据驱动的图像隐写算法方案。采用了一种大容量、裁剪稳健的多级双向映射的可逆隐写网络,能够从边缘破损的载密图像中尽可能完整地恢复出连续的秘密图像。此外,算法具有高度的灵活性,可以通过多层级联中改变图像分支的通道数量实现不同规格的大尺寸图像隐写。实验表明,在各种公开数据集上生成的载密图像的视觉隐蔽性、质量度量指标和裁剪恢复能力方面显著优于其他方法。

最优像素调整耦合基因算法的高容量图像隐写研究

针对当前图像隐写方案存在阶梯效应,使其不可感知能力差,且其信息隐藏容量小(≤50%)等不足,设计了最优像素调整耦合基因算法的高容量图像隐写术。基于HDWT(Hara discerte wavelet transform)机制,构造隐藏信息长度计算模型,找出图像分块的频域表示,以改善隐写鲁棒性;根据载体图像与隐写图像之间的绝对误差,设计适应度函数,借助基因算法,获取最优映射函数,将秘密信息嵌入到HDWT系数中;并设计最优像素变换方案,降低载秘图像与载体图像之间的嵌入误差,显著增大隐写容量;再设计其提取机制,获取信息图像;以PSNR(peak signal to ratio)构建反馈机制,优化提取质量。仿真结果显示,与其他隐写机制相比,该算法具备更大的隐写容量和更强的不可感知性能;拥有更高的检测精度,可有效区分载体与隐写图像特征值。

基于量化表修改的F5隐写方法

传统的F5隐写方法采用标准的量化表量化后用矩阵编码的方法来嵌入信息,其安全性较高但隐写容量非常小。提出了一种改进的基于量化表修改的F5隐写方法(IQTM-F5),采用给定的量化表量化和新的信息嵌入策略以避免传统的"退化"现象。实验结果表明:改进的隐写方法与传统F5隐写方法相比,不仅极大程度地增加了隐写容量,提高了嵌入效率,而且隐秘图像具有较高的图像质量和抗攻击性。

负载自适应的批量隐写研究

为了进一步提高批量隐写的安全性,针对以往自适应批量隐写方案的不足设计了一种简单可靠的新方案。首先借助基于随机森林的集成分类器确定当前隐写分析技术下图像的隐写容量,在此基础上确定各个图像嵌入的信息量,方案最大程度地利用了载体资源,并通过对秘密信息进行分割分组进一步增强了安全性。实验结果表明,隐写容量计算中的安全判定方法准确性高,在保证低漏检率的同时避免了较高的虚警率,且运行时间更短。

基于二维Baker映射的隐写算法设计

为了提高隐写算法的性能,通过对混沌映射原理进行深入的研究和分析,提出了一种基于二维Baker映射的隐写算法设计方案.对二维Baker映射的主要特点和映射变换过程进行了系统的研究,给出了基于二维Baker映射隐写算法的设计原理和实现过程,分别描述了信息隐写和提取的流程.最后进行了仿真与测试,选取标准图片库与三种传统的隐写算法进行了对比测试,结果表明对隐写容量和抗检测能力都达到较高的性能指标.

一种基于LSB隐写算法的图像盲检测方法

在隐写技术被动检测模式下,用数学方程对LSB图像隐写算法进行抽象和建模,定量分析被检测图像的隐写信息边界情况,根据隐藏信息的比特数推出隐藏信息的检测概率和误检概率的表达式,提出一种基于LSB隐写的图像盲检测方法。基于LSB隐写的盲检测方法在LSB隐写算法嵌入图像的隐藏信息超过一定范围时,可以有效分辨出原始图像和隐藏信息。

一种融合分块隐写与湿纸码的隐写算法设计

研究分块隐写算法和湿纸码隐写算法的设计原理,设计了一种融合分块隐写原理和湿纸码隐写原理的新型隐写算法,并给出算法的详细设计流程及实现方法。通过分块隐写的设计策略,可以提高在图像信息中隐写算法的容量,而结合隐写码的设计思想,可以提高隐写算法的安全性。仿真实验测试表明,设计的新型隐写算法在性噪比、抗攻击能力和隐写容量等指标上均有较优的表现。

差值扩展算法嵌入容量的研究与改进

针对Tian提出的差值扩展可逆隐写算法(DE算法),以及该算法变形延伸算法存在的位置图比特流简单压缩方法导致隐写容量变小的问题,为了提高位置图压缩效率进而提高隐写容量,通过分析图像差值矩阵相关性对位置图比特流中连续0、1分布的影响,提出一种利用图像差值相关性来提高隐写容量的改进算法。实验结果表明,改进算法显著提高了隐写容量,且对位置图压缩效率约可到提高35%,PSNR平均提高1 d B。

使用四叉树分割进行自适应空域隐写

目的 针对自适应隐写术可有效避免对载体敏感区大量修改的关键问题,为间接提高安全性和增大隐写容量,在四叉树分割和自适应像素对匹配(APPM)的基础上提出一种自适应空域隐写术。方法 首先该方法以图像块的纹理复杂度作为一致性测度并且设置图像块大小为判别准则进行图像分割,根据四叉树分割结果中面积较小的图像块属于复杂区域,较大的属于平滑区域,按照图像块面积大小将图像分成由高复杂、中复杂、低复杂三大区域构成。其次嵌密方式采用APPM,根据密信容量和载体图像选择进制数B。最后,为了保证安全性和提高容量,优先选择高复杂区嵌入不低于B进制的密信,在中复杂区进行B进制的密信嵌入,在低复杂区选择不高于B进制的密信嵌入。结果 为了验证提出的方法,选8幅经典图作为实验,在嵌入率1.92 bit/pixel的情况下,与已有PVD系列算法和DE算法相比具有更高的PSNR值,PSNR值高达48 dB。此外与APPM算法比较,在嵌入率2.5 bit/pixel情况下,该算法的平均KL距离相比传统APPM算法减小了25.37%,平均一阶Markov安全指标值相比传统APPM算法减小了12.11%,对应的平均PSNR值相比传统APPM算法提高0.43%,在嵌入率1.5 bit/pixel情况下,该算法的平均KL距离相比传统APPM算法减小了37.84%,平均一阶Markov安全指标值相比传统APPM算法减小了26.61%,对应的平均PSNR值相比传统APPM算法提高1.56%。此外,从RSP图库中随机选1000幅图作为数据集,在嵌入率0.5,0.6,0.7,0.8,0.9和1.0 bit/pixel条件下,结合SPAM特征和SVM分类器的最小平均错误率均高于LSB系列经典算法和APPM算法。结论 1)考虑了人类视觉系统对图像不同区域的敏感性不同,通过对图像进行四叉树分割预处理,优先选择非敏感区进行隐写,保证了一定的安全性要求,低嵌入率下抗SPAM检测和统计不可见性方面比较有优势。2)在四叉树分割中,对于隐写前后图像的四叉树分割结果不同的异常情况,采用一种图像块纹理复杂度调整方案,保证了密信正确完整提取。3)利用了APPM算法的大容量特性,可以隐写嵌入率大于1 bit/pixel的密信,比较适用于大容量的密信隐写,而且可以嵌入任意进制的密信,最大程度地减少嵌入失真,此外,进行了四叉树分割预处理,在安全性方面优于传统APPM算法。

一种空域频域结合的图像隐写算法

为了获取较大隐写容量和较好的不可感知性,使用图像空域边缘特点结合人眼视觉感知特性,提出一种空域频域相结合的大容量图像隐写算法,既考虑了图像在空域中的边缘信息,又考虑了图像亮度等因素对嵌入区域的影响。使用对比灵敏度和纹理能量对嵌入区域进行整合,根据容量大小和不可感知程度来选择频域或空域对图像嵌入秘密信息。通过实验表明,该算法在得到了较大的隐写容量的同时也获得了较好的不可感知性。