基于图像内容特征的安全隐写算法研究

发布时间：2017-05-06 11:05

  本文关键词：基于图像内容特征的安全隐写算法研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着计算机的普及与信息化的飞速发展,高效的互联服务在给人们带来便捷的同时之也带来了一些担忧。信息作为一种重要的资源存储在互联网中,并且通过互联网进行数据的传输,互联网的高透明性对信息的传输存在安全隐患。因此,安全问题就成为了信息传输中的首要问题。为了解决信息传输中的安全问题,信息隐藏技术就被提了出来,并且迅速成为各国的研究热点。隐写术是信息隐藏技术的重要组成部分,它是利用多媒体数据的冗余信息,以不改变载体数据的视觉特征为目的,将要传输的信息隐蔽在图像、音频、视频等多媒体数据中。好的隐写算法拥有较强的安全性和较高的嵌入容量。目前,隐写技术的发展也促进了隐写分析技术的迅速发展。隐写分析是通过分析载密信息来确定是否嵌有秘密信息。隐写分析技术主要包括专用隐写技术和通用隐写技术。本文主要介绍了基于图像的隐写算法和隐写分析算法,同时在分析现有基于图像纹理特征隐写算法的基础上,提出了安全性强、嵌入容量更高的隐写算法。论文的主要内容如下:(1)提出一种在整数小波域中基于图像纹理特征的隐写算法。在现有基于图像纹理的隐写算法中,对于划分图像纹理区域存在不足,因此,本算法首先对载体图像进行整数小波分解,在分解得到的不同频率区域采用不同的嵌入方案。在高频区域,对目标像素所在的平滑区、过渡区和纹理区来确定所要嵌入秘密信息的位数;在低频区域使用LSB匹配算法进行秘密信息的嵌入。同时,设定不同的嵌入方案,可以自适应的调节嵌入容量。从实验中可以得出,本文在确保较高图像保真度的同时拥有更多的嵌入容量。(2)提出一种在整数小波域中基于亮度特征的隐写算法。在基于图像内容特征的隐写算法中,纹理只是图像内容特征的一部分,而对于图像亮度特征的描述却很少。因此,首先对图像进行整数小波分解,利用人眼视觉掩蔽特性,人眼在较亮和较暗区域敏感度低,即在较暗和较亮区域可以嵌入更多的信息。然后确定目标像素所在的明暗区域,并利用模函数对秘密信息进行嵌入。从实验数据得出,本算法可以保证较强的安全性和较高的嵌入量。
【关键词】：整数小波变换 人眼视觉特性 隐写分析 模函数 边缘匹配
【学位授予单位】：西北师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 摘要8-9
• Abstract9-11
• 1 引言11-15
• 1.1 论文选题背景和意义11
• 1.2 国内外研究现状11-14
• 1.3 论文的组织结构14-15
• 2 图像隐写技术及图像内容掩蔽特性15-26
• 2.1 图像隐写技术15-21
• 2.1.1 图像隐写基本原理与框架15
• 2.1.2 图像隐写特性15-16
• 2.1.3 信息隐藏的性能评价标准16-18
• 2.1.4 隐写分析基本原理与框架18
• 2.1.5 检测方法的评价指标及分类18-20
• 2.1.6 RS隐写分析20-21
• 2.2 图像内容掩蔽特性21-25
• 2.2.1 人眼视觉特性21-22
• 2.2.2 失真测度与JND模型的关系22-25
• 2.3 本章小结25-26
• 3 基于图像纹理特征的安全隐写算法26-37
• 3.1 算法相关技术26-29
• 3.1.1 LSB隐写算法26-27
• 3.1.2 图像整数小波变换27-28
• 3.1.3 Lorenz混沌序列28-29
• 3.2 隐写算法嵌入方案29-32
• 3.2.1 目标像素差值及其嵌入方案29-31
• 3.2.2 嵌入算法31-32
• 3.2.3 提取算法32
• 3.3 实验结果与分析32-36
• 3.3.1 嵌入率和不可感知性33-35
• 3.3.2 安全性35-36
• 3.4 本章小结36-37
• 4 基于图像像素亮度特征的隐写算法37-44
• 4.1 亮度掩蔽效应37-38
• 4.2 隐写算法嵌入与提取38-40
• 4.2.1 目标像素信息嵌入方案38-39
• 4.2.2 嵌入算法39
• 4.2.3 提取算法39-40
• 4.3 实验结果与分析40-43
• 4.3.1 图像质量与嵌入容量40-42
• 4.3.2 像素差值直方图分析42-43
• 4.4 本章小结43-44
• 5 总结与展望44-46
• 5.1 本文工作总结44-45
• 5.2 工作展望45-46
• 参考文献46-49
• 致谢49

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