基于Hilbert-Huang变换的JPEG2000隐写分析

实现了针对由Su等人提出的JPEG2000 Lazy-mode隐写术的可靠检测.在理论和实验分析的基础上,文章揭示了由Lazy-mode隐写术生成的掩密图像,其子带代码块噪声方差序列的振荡特征异于非掩密含噪图像的子带代码块噪声方差序列.因此,此文隐写检测算法的关键在于针对这两种子带代码块噪声方差序列进行序列分析,提取它们内在的振荡特征差异.在序列分析中,通过引入Hilbert-Huang变换,对噪声方差序列进行经验模式分解,构建了基于Hilbert谱的特征向量.实验表明,基于该特征向量的支持向量机(SVM)分类器能以平均90.6%的准确率识别掩密图像.根据检索,目前尚未有对JPEG2000 Lazy-mode隐写术进行成功分析的报道,因此,该文具有重大意义.

一种基于母函数的JPEG2000隐写分析方法

针对JPEG2000图像小波系数一般统计特征在BPCS-JPEG2000隐写前后变化不明显的问题,提出了一种基于小波系数母函数的隐写分析方法。通过对JPEG2000图像三级小波系数低频子带进行主分量提取,计算出相应的母函数,分析它在隐写前后的变化,提取出九个母函数值作为特征向量输入到SVM分类器中。实验证明在嵌入比例为30%以上可得到80%以上的真阳性率,同时假阳性率很低。

基于非线性残差的JPEG图像隐写分析

当前JPEG图像隐写分析方法往往只使用线性滤波器生成残差图像,导致残差图像类型过于单一,影响隐写检测性能。鉴于此,提出了基于非线性残差的JPEG图像隐写分析方法。首先,从现有JPEG图像隐写分析方法已有的线性残差图像中选择合适的图像组,对其采用逐像素取小和取大运算,在没有明显增加计算复杂度的情况下,得到非线性残差图像。其次,根据JPEG相位,将非线性残差图像划分为子图像,提取子图像直方图特征。再次,充分考虑非线性运算的影响,设计合适的特征对称合并方法。最后,将合并后的直方图特征拼接形成最终的隐写分析特征。实验结果表明,线性和非线性残差图像相结合能够有效地增加残差图像和隐写分析特征的多样性,从而提升JPEG图像隐写检测性能。

基于隐写噪声深度提取的JPEG图像隐写分析

当前基于深度学习的隐写分析方法检测效果受限于其获取的隐写噪声的精确度。为了获取更加准确的隐写噪声,提高隐写分析的准确率,提出了一种基于隐写噪声深度提取的JPEG图像隐写分析方法。首先,设计了隐写噪声深度提取网络,通过有监督的学习方式使网络能够准确地提取载秘图像中包含的隐写噪声;而后,利用设计的模型评价指标选择最优的隐写噪声提取网络;最后,根据隐写噪声的特点设计分类网络,实现载秘图像的检测,并将分类网络与隐写噪声深度提取网络融合得到最终的检测网络。实验在两个大规模的公开数据集(BOSSBase和BOWS2)上进行,针对两种自适应JPEG图像隐写方法(J-UNIWARD和UED-JC)在多个不同嵌入率和图像质量因子条件下构建的载秘图像进行检测。实验结果表明,该方法的检测准确率较性能第二的方法分别提高了约2.22%和0.85%。文中方法通过提取更加准确的隐写噪声,减少了图像内容对隐写分析带来的影响,相比于典型的基于深度学习的JPEG图像隐写分析方法,取得了更好的检测效果。

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.

基于DCT域共生矩阵的JPEG图像隐写分析

提出一种新的针对JPEG图像的通用隐写分析方法,该方法直接提取DCT系数,利用共生矩阵去挖掘出块中低频系数的相关性,最后形成120维特征并用SVM进行分类。针对4种公认的安全性较高的JPEG类嵌入方法F5、Outguess、MB(未去除分块特性MB1,去除分块特性MB2),对CorelDraw1096张图库进行了实验,结果表明,该方法的识别率和运算速度明显优于现有算法。

基于四叉树分割的JPEG隐写分析

当前主要的隐写分析方法都是对整幅图像进行特征提取,而忽略了图像的内容差异。该文提出一种基于四叉树分割的JPEG隐写分析方法,该方法根据图像块的纹理复杂度进行图像分割,对具有相同统计特性的子图像分别进行隐写检测特征的提取,并构造相应的分类器,通过加权融合得到最终的检测结果。实验结果表明该方法具有良好的性能,尤其是在训练与测试图像的统计特性具有较大差异时,该算法的检测准确率提高更加明显。

结合集成比例训练的彩色JPEG图像隐写分析

该文提出一种YCbCr颜色空间的彩色JPEG图像隐写分析方法。该方法中的特征包括通道内特征和通道间特征,首先从Y通道提取Markov特征,扩展DCT特征以及共生矩阵特征构成通道内特征集合,通道内特征可以有效捕捉到Y通道内DCT系数之间的相关性;然后对Y通道进行下采样,从采样平面与CbCr平面相互之间的差分平面上提取特征构成通道间特征集合,通道间特征可以捕捉到两两通道之间的相关性。由于通道内特征和通道间特征在分类性能上有着较大差别,在分类阶段由通道内特征和通道间特征分别训练子分类器,通过调整两类子分类器的比例,使用多数投票方式来合成集成判决结果,最终获得最佳的检测性能。实验结果表明,该方法不仅适合小嵌入率的彩色JPEG图像,而且在性能上优于已有的JPEG图像隐写分析方法。

结合重压缩检测的JPEG图像多类隐写分析

提出一种新的结合重压缩检测的JPEG图像多类隐写分析方法,实现一次压缩和重压缩图像中多种隐写算法的识别.首先基于DCT系数首位数分布规律,提出一种重压缩检测方法,然后从系数直方图、块内相关性、块问相关性和空域块效应中提取盲检测特征用于隐写分析,最后用支持向量机构造JPEG隐写算法多类检测器.实验结果表明,本文方法的重压缩检测性能明显优于已有方法,且对嵌入改变量的鲁棒性较强,隐写分析特征不仅维数较低而且具有更好的检测性能,构造的多类隐写分析器能较好地识别JPEG隐写算法.

基于小波直方图频域矩的JPEG图像隐写分析

论文将小波直方图频域矩的通用隐写方法推广到针对JPEG图像,使之成为一个既能处理BMP图像又能处理JPEG图像的完整而又高效的系统。论文在Coreldraw图像库上进行了大量的隐写分析实验,不仅针对BMP图像上较流行的Cox、LSB、Qim等数据隐藏方法,还针对当前公认安全性很高的JPEG图像隐写方法:F5、Outguess、MB等,都取得了相当好的性能。

基于马尔可夫模型的JPEG图像隐写分析

论证了通用图像隐写分析是一个类间很聚合、类内很分散的2类模式识别的困难分类问题。提出一种基于JPEG图像量化DCT域的块内和块间2个马尔可夫链获得高维特征,给出2种高维特征的分类器,即改进贝叶斯分类器和CNPCA分类器,后者简单而性能略低,但仍略优于SVM分类器。针对4种公认的JPEG隐藏数据方法,即F5,Outguess,MB1和MB2进行隐写分析,在CorelDraw图像库上做实验,取得了较好的效果。

新型校准表示的JPEG通用隐写分析算法

为进一步提高隐写分析中校准特征对嵌入的敏感性,通过分析校准技术及其与特征之间的关系,在校准已有的分类基础上建立了一种数学模型,提出了一种基于该校准特性的JPEG通用隐写分析算法.算法采用剪切4像素的校准操作,结合微分知识提出校准的改进形式,根据校准前后图像特征的空间分布,得到直方图特征;再由冗余关系计算新校准表示下的马尔可夫转移概率矩阵,最后与块间特征融合后得到新特征集.通过对nsF5、Jsteg和MB1算法在较低嵌入率时的检测和新特征集子集比较实验,发现该方法较现有校准分析方法具有更好的检测性能,达到了90%以上的正确率;各特征集也表现了一定的互补性;在不同质量因子实验中性能较为稳定,可靠性较好.

基于相对熵的直方图差异与JPEG隐写的定量分析

针对图像隐写分析中常用的直方图特征,给出了一类基于相对熵的直方图差异计算方法,并提出了一种基于相对熵的JPEG隐写的定量分析方法.首先根据两假设检验中的最优检验——似然比检验,分析了相对熵在衡量2个直方图间的距离时的优越性,并给出了2种基于相对熵的直方图差异计算方法.然后,以新的直方图差异特征为基础,训练支持向量回归分析器,以估计隐写对DCT系数的更改比率.针对JSteg和改进的F5隐写的实验结果表明:与其他的直方图差异特征相比,根据所提出的基于相对熵的直方图差异特征所训练的定量隐写分析器具有更高的估计精度和稳定性.

基于LSSVM的JPEG图像隐写分析算法

构造了一种基于最小二乘支持向量机的针对JPEG图像的隐写分析方法.在DCT域和空间域上提取了JPEG图像的18维特征向量,利用LSSVM构建分类器,并根据嵌入算法的种类设定分类器的输出,以达到检测秘密信息的存在性和判别使用何种隐写算法实施信息嵌入的目的.针对Jsteg,F5,MB三类最常用的JPEG图像隐写算法进行了二分类和四分类的实验.结果表明,构建二分类器进行载密图像检测时,正确率较高;构建多分类器检测载密图像、判断其使用的隐写算法时,对于高嵌入量的载密图像有着较高的判断正确率.

以直方图差值序列为特征的JPEG MB2隐写分析

基于JPEG图像的离散余弦变换(DCT)系数直方图差值序列,提出一种新的检测JPEG MB2隐写术的方法。该算法定义JPEG图像的DCT系数一阶直方图与其Cauchy拟合分布模型的系数直方图之间的差值序列作为相关性度量,在此基础上构造区分隐写图像和载体图像的分类特征序列。在特征分析中,通过Hilbert-Huang变换对特征序列进行经验模式分解,构建了基于Hilbert谱的特征向量。实验结果表明,基于该特征向量的支持向量机(SVM)对MB2隐写算法检测平均准确率达到84.48%,该方法也适用于JPEG MB1的检测。

基于DCT域特征的JPEG图像隐写分析

提出了一种基于DCT域统计特征和支持向量机的JPEG图像隐写分析方法。在JPEG图像的DCT域,以马尔可夫模型描述DCT系数块内相关性,以联合概率密度描述DCT系块间相关性,利用校准技术提取89维特征,然后用支持向量机进行训练和分类。对三种常见的JPEG图像隐写算法(F5、Outguess、MB1)进行了二分类实验。实验结果表明:在嵌入率较低的情况,该算法的检测率优于其他算法。

结合隐写的JPEG2000码流非均等差错保护

提出一种结合隐写技术的JPEG2000压缩码流非均等差错保护方法。依据JPEG2000码流的特点设计容错信息,然后对量化前的小波系数进行非线性处理,估算出量化以后各个小波系数上存在冗余的相对大小,根据估算的冗余对各个嵌入点处的嵌入强度进行图像自适应调整,最后将容错信息嵌入到图像的高频分量中,实现对码流的非均等差错保护。

基于LSB检测的JPEG隐写分析特征增强方法

隐写分析构造共生矩阵特征时因截断而导致部分信息丢失,于是提出基于DCT系数最低有效位面的特征扩展方法,增加对截断处嵌入信息的描述.对DCT系数平面取模生成最低有效位平面,通过统计相邻位置的取值,生成二阶、三阶共生矩阵.为进一步增强特征的性能,引入Zigzag扫描,获得重新排列的DCT系数平面,在此基础上提取相应特征.通过上述方法,在原有LIU特征的基础上构造508维特征.结果表明,在对抗DCT系数最低有效位嵌入的隐写中,所提方法能有效提高对隐写图像的检测率.

基于双向马尔可夫模型的JPEG图象隐写分析

提出了一种基于双向马尔可夫模型的JPEG图象的通用隐写分析方法,利用量化后分块DCT系数的中低频系数间的相关性,提取DCT块内和块间的特征,采用阈值贝叶斯分类方法进行识别,并且与SVM分类器的识别效果进行了比较。针对4种公认的JPEG嵌入方法——F5、Outguess、MB1和MB2进行隐写分析,在CorelDraw图象库上做实验,取得了很好的性能。

JPEG图像隐写分析方法概述

JPEG图像是一种非常流行的图像格式，随着图像隐写技术的发展和应用，JPEG图像隐写分析的重要性日益突出。本文对近几年来的JPEG图像隐写分析方法进行梳理和归纳，同时对具有代表性的方法作简要的介绍与评述，为JPEG图像隐写与隐写分析者提供参考。