最小化失真隐写及隐写分析研究

发布时间：2021-01-19 17:00

　　隐写术与隐写分析研究是信息安全领域的重要课题。隐写术能从信息的根源上解决信息安全问题,隐写分析则是对隐写术进行攻击,能够阻止非法信息的传播,它们在维护国家安全和社会稳定方面具有重要作用。近年来,基于“失真函数+隐写编码”的最小化失真隐写成为研究热点,能够有效地增强信息的抗检测性;隐写分析技术主要以传统的机器学习和深度学习方式为主,而机器学习方式以空域富模型为代表,具有较高的隐写检测性能。本文在研究前人成果的基础上提出改进,主要研究工作如下:1.针对现有最小化失真隐写术在隐写过程中未能完全避开平滑区域和径直边缘区域的问题,本文建立一个基于多元高斯载体模型的图像纹理复杂度检测模型来定位图像的复杂纹理区域,然后启发式定义失真函数,提出一种新的空域自适应隐写方法。首先,假设隐写分析者能完全估计图像像素纹理复杂度,利用似然比检验估计载体图像各像素的纹理复杂度,并与嵌入适应度关联。然后,使用均值滤波器对它进行滤波处理,生成嵌入失真值。最后,采用STC编码完成秘密信息的嵌入。2.针对空域富模型隐写分析中特征维度高、冗余性强、特征提取时间较长等问题,本文进行了一系列的特征选择操作,探究了以下4种不同的... 

【文章来源】：重庆邮电大学重庆市

【文章页数】：70 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

嵌入区域说明图

检测指标混淆矩阵(FNs)(TNs)

图 2.9 二阶共生矩阵生成示意图滤波获得残差图像之后，在不同的位置，相邻残差元素之间会有相，通过统计每种模式出现的频数，就生成了该残差图像的共生矩的残差图中，水平方向上，(-2，0)这种模式共出现 3 次，(-1，-2)

【参考文献】：
期刊论文
[1]利用Gabor小波的空域自适应隐写算法[J]. 王龙飞,郭继昌.  哈尔滨工业大学学报. 2017(05)
[2]希波战争与古代隐写术(二)[J]. 花卷.  课堂内外（科学Fans）. 2016(08)
[3]基于Canny边缘检测的自适应空域隐写术[J]. 韩涛,祝跃飞.  电子与信息学报. 2015(05)

博士论文
[1]数字图像高维特征隐写分析及安全隐写[D]. 栗风永.上海大学 2014

硕士论文
[1]基于图像的隐写分析技术研究[D]. 熊来福.北京化工大学 2018
[2]最小失真自适应隐写模型及嵌入编码研究[D]. 包震坤.解放军信息工程大学 2014



本文编号：2987368