基于图像多域特征缩放与BP网络的信息隐藏盲检测

为了提高图像信息隐藏通用盲检测的正确检测率，扩大通用盲检测的适用范围，提出一种基于多域特征缩放的图像信息隐藏盲检测方法，从图像的空域、DCT域和DWT域分别提取相邻像素对统计偏离度、DCT系数宏块中拉普拉斯分布的尺度参数的方差，以及小波系数高阶统计量作为特征，并按域进行特征值缩放，组成26维向量；然后设计BP神经网络分类器，进行训练和分类实现，对8种BMP和JPEG图像典型隐藏方法在多种嵌入比率情况下进行了实验，结果表明：该方法能对多种典型隐藏方法进行较为可靠的盲检测。     

一种针对JPEG隐匿图像的隐写分析新算法

隐匿技术指把要传递的重要信息隐藏到载体中,使其不易被察觉.因为JPEG是现在使用最多的图像格式,所以经常用JPEG图像作为隐藏的载体.在综合分析了现有隐写分析技术的基础上,提出了一种全新的针对JPEG隐匿图像的通用隐写分析方法.该方法基于对DCT系数差分直方图的分析,根据JPEG图像切割前后DCT差分直方图的变化情况进行检测.与现有隐写分析技术比较,该方法对JPEG隐匿图像的检测准确率高,且具有通用性,实现简单.     

一种对隐写图像的四分类盲检测方法

提出了一种对隐写图像的新的四分类盲检测方法.分析了与信息隐藏相关的26个图像质量特征,并使用方差分析选取了部分相对有效的特征向量.采用四分类的支持向量机根据这些特征向量进行训练和分类,实现了一种新的信息隐藏盲检测方法.该方法不仅仅能较准确地识别出是否隐藏了信息,还能识别出信息隐藏的隐藏域,即DWT域、DCT域,或者空域.实验结果表明,该方法能够很好地识别隐写域,具有较高的识别率.     

基于DCT零树的图像隐写算法

该文在研究图像离散余弦变换(DCT)系数零树的基础上,提出了一种新的图像隐写算法.该方法通过互换DCT域块中一对中低频系数修改零树的个数,根据DCT块中零树个数的奇偶性嵌入和提取秘密信息.仿真结果表明此隐写算法具有抵抗JPEG压缩的鲁棒性,能良好地保护DCT系数直方图和避免分块效应,能有效抵抗X2检测,且秘密信息能被准确地盲提取.     

基于边信息估计的JPEG图像隐写方法

基于JPEG图像的隐写方法通常利用原始图像的边信息来提高隐写安全性.然而现有的JPEG图像隐写方法在使用边信息时需要提前获取未压缩的原始图像,当原始图像不可获得时,往往不能把边信息用于设计隐写方法.文中提出了一种在不具有未压缩的原始图像的情况下,通过估计图像的边信息来提高JPEG图像隐写安全性的方法.首先,使用卷积神经网络对JPEG载体图像进行恢复,得到估计的原始图像;其次,通过得到的估计图像计算取整误差;然后利用取整误差来控制嵌入过程中离散余弦变换(DCT)系数的修改方向;最后结合DCT系数的失真代价和STC编码来实现隐写嵌入.文中提出的边信息估计方法能够应用于现有的JPEG图像自适应隐写方法,如JC-UED和J-UNIWARD.实验结果表明,该方法能较好地恢复图像的边信息,并能显著提高现有JPEG图像自适应隐写方法的安全性.     

不同扫描方式在联合图像专家小组隐写分析方法中的应用

目前绝大部分联合图像专家小组(joint photographic experts group,JPEG)隐写方法都是通过改变DCT系数值来实现秘密信息嵌入;这种嵌入方式必然会对DCT系数的相关性造成影响,在隐写分析时挖掘DCT系数相关性很有必要。共生矩阵是挖掘DCT系数相关性的常用工具,利用该工具在提取特征前需要先对系数进行扫描。现有主流JPEG隐写分析方法主要采用行扫描或列扫描,对其他扫描方式研究较少,没有充分挖掘DCT系数相关性。针对这个问题,在研究不同扫描方式后,提出了一种新的JPEG隐写分析方法;该方法首先分析了不同扫描方式对DCT系数的块间和块内相关性的影响,然后使用多种高阶共生矩阵提取DCT系数在不同方向和距离上的相关性作为特征。针对4种隐写方法 11种嵌入率的实验表明,与同类型的低维特征方法相比,该方法的检测正确率有明显提升;与同类型的高维特征方法相比,在不明显降低检测正确率的情况下,能使得特征维数得到有效控制,综合性能有一定提升。     

基于虚特征分解的PQ图像隐写专用检测技术

提出了基于虚特征分解(IED)特征、针对抖动量化(PQ)隐写术的专用隐写分析方法。利用统计学理论,分析了JPEG图像经PQ嵌入秘密信息后,其空域行和列的线性相关性降低;并在实验结果中得到验证。采用支持向量机(SVM)作为分类器,建立了一个测试数据库;对基于IED特征隐写分析方法进行了隐藏信息检测的仿真实验。实验结果表明:该方法比其他现有的隐写分析方法更有效,对PQ隐写术检测率超过70%,且该方法具有较好的盲检测性能。     

基于Multiwavelet广义高斯模型的图像盲隐写分析

针对目前图像盲隐写分析中提取的特征的有效性不高问题,提出了一种新的基于Multiwavelet广义高斯模型的图像盲隐写分析算法.采用Multiwavelet变换对样本图像进行多尺度分解,并使用广义高斯模型对每个子带的Multiwavelet系数进行建模,提取参数特征.利用这些参数特征训练支持向量机SVM(support vector machine)构成盲隐写分析算法的分类检测器.通过对大量图像样本进行测试,实验结果表明,和经典的Farid方法相比,提出的盲隐写分析算法提取的图像特征更加有效,具有更高的正确检测率.     

基于主成分分析的并行特征融合JPEG隐写检测

针对目前JPEG隐写检测方法的特征选取缺乏理论依据,特征冗余度高的问题,提出一种基于主成分分析进行并行特征融合的JPEG隐写分析方法.首先分析所选特征之间的互补性,然后用主成分分析进行特征变换,去除冗余信息,最后将特征并行融合.实验结果表明,和串行特征融合相比,本文方法具有更高的JPEG隐写图像检测率和更快的分类速度.     

不同扫描方式在JPEG隐写分析方法中的研究与应用

目前绝大部分JPEG隐写方法都是通过改变DCT系数值来实现秘密信息嵌入,这种嵌入方式必然会对DCT系数的相关性造成影响,在隐写分析时挖掘DCT系数相关性很有必要。共生矩阵是挖掘DCT系数相关性的常用工具,利用该工具在提取特征前需要先对系数进行扫描。现有主流JPEG隐写分析方法主要采用行扫描或列扫描,对其他扫描方式研究较少,没有充分挖掘DCT系数相关性。针对这个问题,该文在研究不同扫描方式后,提出了一种新的JPEG隐写分析方法。该方法首先分析了不同扫描方式对DCT系数的块间和块内相关性的影响,然后使用多种高阶共生矩阵提取DCT系数在不同方向和距离上的相关性作为特征。针对4种隐写方法11种嵌入率的实验表明,与同类型的低维特征方法相比,该方法的检测正确率有明显提升,与同类型的高维特征方法相比,在不明显降低检测正确率的情况下,能使得特征维数得到有效控制,综合性能有一定提升。     

基于JPEG2000压缩域的油库检测

油库检测是遥感图像目标检测领域的一个研究热点. 针对目前遥感图像通常以JPEG2000压缩格式储存的现状,提出基于JPEG2000的光学遥感图像油库检测算法. 在不经过全部解压的数据中,直接提取小波系数进行目标的检测. 根据小波系数的不同特性,针对低频子带,采用Hough变换提取油库的圆形形状特征;针对高频子带,利用堆叠降噪自编码器进行特征提取和描述. 最后利用支持向量机进行特征融合和目标检测. 实验结果表明,本算法能够准确快速地检测遥感图像中的油库目标,具有较高的检测率和较快的处理速度.      

二元树复小波在图像特征提取和分类中的设计与应用

通过二元树复小波变换对图像进行4尺度分解,提取每一尺度下代表6个方向的高频带子图小波系数模的均值和标准方差组成48维的特征向量,利用支持向量机的一对一多分类算法对Brodatz图像库中的112幅图像进行了纹理特征提取和分类实验,结果表明二元树复小波变换提取的图像特征能有效提高图像的分类精度.     

基于DT-CWT和SVM的人脸图像集成分类方法

利用二元树复小波变换对人脸图像进行5尺度小波分解,并提取每一尺度下6个方向高频子图小波系数模的均值和标准方差组成60维的特征向量表征人脸,然后采用支持向量机的一对一分类算法对ORL人脸图像库进行分类实验,结果表明二元树复小波变换和支持向量机的集成方法能有效提高人脸图像的分类精度.     

基于小波变换和灰度-梯度共生矩阵的局部放电特征提取及识别

为了能够充分利用局部放电(Partial Discharge, PD)信号中包含的特征信息,提高变压器内部局部放电类型的识别率,文中提出了一种基于小波变换(Wavelet Transform)和灰度-梯度共生矩阵(Gray-GradientCo-occurrence Matrix,GGCM)算法的局部放电类型识别方法。结合变压器内部结构特点,设计四种局部放电缺陷类型,在实验室搭建变压器局部放电实验检测平台,通过脉冲电流法采集局部放电高频电流信号。运用小波变换对非平稳信号处理时的灵活性对局部放电信号脉冲构建时频谱图;然后结合GGCM算法提取时频谱图的15维纹理特征组成特征向量;将特征向量输入到支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类器进行模式识别。结果表明,小波变换和GGCM算法结合的识别方法能够有效地对不同局部放电缺陷类型进行识别。     

小波包与SVM用于压缩机在线故障检测的研究

研究了滚动转子压缩机在线故障检测的方法.以压缩机壳体振动信号作为分析对象,应用小波包分解将信号分解至不同频带上,提取小波包分解系数的统计参数(包括有效值、方差、偏度和峭度)作为支持向量机(SVM)故障分类器的输入特征向量,用于判别正常与故障压缩机.测试结果表明:该方法用于转子式压缩机故障检测是有效的.     

基于图片DCT域共生矩阵的图像拼接盲检测

通过对图像拼接技术的分析,提出了一种基于灰度共生矩阵的拼接图像检测算法.该算法把离散余弦变换(DCT)与灰度共生矩阵结合,计算图片DCT域上的灰度共生矩阵,将共生矩阵作为特征向量,采用特征提取 分类方法,利用支持向量机（SVM）分类器进行分类预测.实验结果表明,该算法在哥伦比亚大学灰度图片库和中国科学院彩色图片库上达到了91.2%和98.5%的最高检测准确率.     

一种方向提升小波变换和网格编码量化的图像编码算法

由于JPEG2000图像压缩标准不能有效表示图像边缘的缺陷,提出了一种结合方向提升小波变换和网格编码量化(TCQ)的图像编码算法.该算法先通过基于率失真优化的四叉树分割算法得到最优变换方向,再沿最优变换方向做方向提升小波变换,然后对得到的小波子带系数进行TCQ量化,最后将量化系数编码输出.实验结果表明,对所给定的测试图像,该算法比JPEG2000峰值信噪比最多提高了1.49 dB,比JPEG2000的结构相似度最多提高了3.98%,解码图像的主观视觉质量更好.     

基于小波和伪随机变换的盲检测图像水印算法

提出了一种基于小波变换的数字水印算法.采用Arnold变换和伪随机序列变换双密钥相结合,更加稳固了水印序列.变换后的水印序列有选择地嵌入到载体图像的3级小波系数中,嵌入算法采用抖动量化,水印提取为盲提取.实验结果表明该算法具有较好的不可见性,对剪切、噪声污染、滤波、JPEG压缩攻击具有良好的鲁棒性.     

一种基于小波树结构的彩色水印嵌入算法

提出了一种基于小渡树的彩色水印嵌入算法.该算法对图像的R,G,B分量分别进行小波变换,通过小波树的各层系数和它们之同的关系,对各低频子带进行分类,并根据人眼的视觉特性,对不同的区域采用不同的嵌入强度,使嵌入的不可见性和鲁棒性得到很好的效果,在提取时不需要原始图像,是一种盲水印算法.实验表明,该算法简单高效,可嵌入信息容量大,不可见性好.对一般的图像处理和攻击如:JPEG压缩,加噪声,剪切,滤波等具有很好的鲁棒性.     

Feature Extraction and Classification of Echo Signal of Ground Penetrating Radar

0IntroductionGrvoeluonpde dpienne rtercaetinntg y reaardsa r, (wGhiPchR)is i se map lnoeywedte bcyh nsicqieunet idset-and engineers to obtaininformationfromsubsurface and man-made structures .It has advantage of quick,easy and non-de-structive way toi mage the first few meters of the subsurfaceSo,it is widely used in utility location,landmine detectionroad and airport runway inspection,geophysical survey,andarchaeological investigations ,etc[1 ,2]. Conventionally,radaecho signals can be form…