图像隐写与隐写分析算法研究

发布时间：2021-01-20 23:58

　　图像隐写术关乎着秘密通信的安全性,图像隐写术越安全,越能保障秘密通信的安全。相反,图像隐写分析则关乎着公共信道上的通信安全,图像隐写分析算法的性能越好,越容易检测到秘密通信的存在,从而切断秘密通信,给我们的个人生活、国家的安全带来极大的保护作用。因此,本文的主要工作包括了图像隐写术的研究以及图像隐写分析算法的研究,主要工作如下:（1）本文提出一种以三个像素为一组高负载低改变率的图像隐写算法TPSA算法,主要思想为:以三个像素为一组,三个像素的次低比特位异或的结果设为标志位,根据标志位、三个像素的最低比特位以及与秘密信息的关系,在三个像素的最低比特位嵌入三比特的秘密信息。提取秘密信息时,先计算三个像素的标志位,如果标志位为0,则直接提取三个像素的最低比特位,即可得到秘密信息;如果标志位为1,则提取三个像素的最低比特位的反,即可得到秘密信息。（2）本文提出一种以四个像素为一组的低改变率的图像隐写算法FPSA算法,主要思想为:以四个像素为一组,前三个像素的次低比特位和第四个像素的最低比特位异或的结果为标志位,根据标志位、前三个像素的最低比特位以及与秘密信息的关系,在前三个像素的最低比特位嵌入... 

【文章来源】：华南理工大学广东省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：80 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 图像隐写术的研究现状
    1.3 图像隐写分析的研究现状
    1.4 本文主要工作
    1.5 本文结构安排
第二章 相关研究概述
    2.1 引言
    2.2 图像隐写术
        2.2.1 隐写术的基本框架
        2.2.2 隐写术的性能指标
    2.3 图像隐写分析
        2.3.1 隐写分析的基本框架
        2.3.2 性能指标以及评价方法
    2.4 卷积神经网络
        2.4.1 概述
        2.4.2 基于CNN的多任务学习
        2.4.3 全卷积网络
    2.5 本章小结
第三章 TPSA隐写算法与FPSA隐写算法
    3.1 引言
    3.2 TPSA算法
        3.2.1 基本定义
        3.2.2 TPSA算法的提取过程
        3.2.3 TPSA算法的嵌入过程
        3.2.4 TPSA-texture算法
    3.3 TPSA以及TPSA-texture算法的实验结果及分析
        3.3.1 嵌入效率对比
        3.3.2 嵌入位置对比
        3.3.3 抗隐写分析攻击能力
    3.4 FPSA算法
        3.4.1 引言
        3.4.2 FPSA算法的基本原理
        3.4.3 FPSA算法的提取过程
        3.4.4 FPSA算法的嵌入过程
        3.4.5 FPSA-texture算法
    3.5 FPSA以及FPSA-texture算法的实验结果及分析
        3.5.1 嵌入效率对比
        3.5.2 嵌入位置对比
        3.5.3 抗隐写分析攻击能力
    3.6 本章小结
第四章 基于CNN的图像隐写分析算法
    4.1 引言
    4.2 算法介绍
        4.2.1 网络结构
        4.2.2 图像块隐写分析
        4.2.3 高通滤波器
        4.2.4 多任务学习损失函数
        4.2.5 迁移学习
    4.3 实验及结果分析
        4.3.1 实验环境
        4.3.2 数据集
        4.3.3 其他细节
        4.3.4 实验结果及分析
    4.4 本章小结
总结与展望
参考文献
攻读硕士学位期间取得的研究成果
致谢
附件



本文编号：2990035