应用空域局部高斯混合模型的LSB匹配隐写分析

考虑到图像是一个局部平稳信源,提出一种局部内容自适应的LSB(least significant bit)匹配隐写分析方法. 该方法将LSB匹配隐写建模为加性高斯噪声,将图像空域细节分量建模为高斯混合模型. 在局部区域内用期望最大化算法估计模型参数,取最小方差值为局部隐写噪声方差的估计. 然后提取局部方差直方图的加权和特征,以反映图像不同复杂度区域隐写前后的变化. 将原始特征和校准特征相结合,作为分类特征. 对未压缩图像库的实验表明,该方法较现有方法具有更好的检测性能,在嵌入率低至25%时仍有较可靠的检测性能.     

应用整数小波变换的抗盲检测图像隐写

在分析通用盲检测方法原理的基础上,提出一种通过修改整数小波高频系数实现消息嵌入的隐写法. 该方法使用小波去噪门限作为消息嵌入的阈值,在大于该门限的小波高频系数中嵌入消息,并在阈值处引入直方图补偿策略使小波系数直方图近似保持不变. 由于通用盲检测方法大多利用概率密度函数的变化实现检测,因此该文提出的方法可以获得对通用盲检测算法的抵抗力. 实验结果表明,该方法在抵抗小波高阶统计量分析、直方图特征函数质心等盲检测法的能力方面,优于LSB匹配、像素值差分等隐写法.     

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.     

利用自适应像素对匹配的图像纹理区隐写

图像纹理区结构随机性较强,因此在纹理丰富区域嵌入隐蔽信息比在平坦区域嵌入的安全性更高。提出一种基于自适应像素对匹配法（adaptive pixel pairmatching,APPM）的纹理区隐写算法,优先在复杂纹理区嵌入密信。定义了图像纹理区域判别准则,由此根据待嵌入秘密信息的长度调整阈值,实现自适应隐写。在嵌入过程中可能出现嵌密块纹理复杂度小于阈值的异常情况,为解决这一问题,算法包含了基于最小失真的像素值局部调整策略。实验结果表明,该算法的嵌入效率高于原始APPM算法,而且KL距离较小,抵抗几种常用隐写分析算法的能力也比其他几种代表性算法LSB和APPM更强。     

结合WS残差法和MAP载体估计的隐写负载定位

针对最不重要比特位(least significant bit, LSB)替换隐写算法,将加权载密图像(weighed-stego, WS)残差法和最大后验概率(maximum a posteriori, MAP)载体估计法相结合,提出了一种改进的载体估计方法. 首先利用WS方法初步定位负载,然后将该初步定位结果作为先验信息应用到改进的MAP载体估计算法中,可以
得到更精确的载体估计算法,最后计算残差得到最终的负载定位结果. 实验表明,无论是针对空域BMP图像还是JPEG解压缩图像上的LSB替换隐写,该方法均能提高负载定位的准确率,且对于不同嵌入率也有较好的稳健性.     

深度学习空域隐写分析的预处理层

在一种具有预处理层的卷积神经网络模型基础上,对其高通滤波器预处理层进行改进,采用一组导数滤波器以获得线性及非线性残差图像,并对残差图像进行量化和截断操作,从而更加有效地提取图像特征.实验结果表明,与已有方法相比,尽管所提的3种方法对各空域隐写算法及各嵌入率下的性能表现并不一致,但这些方法均能显著提升隐写分析检测率.对于检测嵌入率为0.4 bpp的S-UNIWARD隐写算法,检测正确率提高了6%.     

降低特征类内离散度的JPEG图像隐写分析

图像内容特征差异使得载体、载密图像的隐写检测特征混淆在一起而难以区分,这导致图像隐写分析成了一个"类内分散、类间聚合"的分类问题.针对此问题,从降低因图像内容、处理手段等造成的隐写检测特征类内离散度的角度出发,提出了一种更加可靠的隐写检测模型.依据内容复杂度将待检测图像分类,分别提取具有相同内容复杂度的每一类图像的隐写检测特征和训练分类器,得到最终检测结果.数据分析和实验结果表明:基于图像分类的隐写分析方法能够有效提高检测性能.     

一种基于图像内容的隐写分析方法

数字图像已成为信息隐藏的一类重要载体,然而不同内容的图像对隐写分析呈现出不同的检测性能. 该文基于图像信源区域平稳马尔可夫特性,用方差度量图像的区域复杂度,运用四叉树分割方法对图像进行递归分解,提取对数字隐写较为敏感的平坦区域,并从这些区域提取游程长度直方图统计矩特征,最后结合支持向量机实现隐藏信息检测. 实验结果表明,依据图像内容分割出敏感区域进行隐写分析可有效改善检测性能.     

基于多对非对称直方图修改的可逆信息隐藏

传统基于非对称直方图修改的图像可逆信息隐藏算法存在大量像素无效修改的问题.针对此问题,提出了一种基于多对非对称预测误差直方图修改的可逆信息隐藏方案.该方案结合了非对称直方图修改算法的优势和多直方图修改算法的特点,选择图像的平滑区域进行非对称直方图修改以嵌入信息.在达到发挥非对称直方图补偿还原效应的同时,能进一步减少像素...     

基于超图的图像隐写方法

提出了一种基于超图的图像隐写方法. 该方法先对像素分组,再根据像素之间的可交换关系构造超边,用超边的集合（超图）来表示图像,用局部最优的贪婪算法寻找超图的匹配来完成隐秘信息的嵌入. 为了说明该方法的有效性,在对载体图像修改方面,与传统的基于图论的隐写方法进行比较;在抗攻击性能方面,与已有的其他空间域方法进行实验比较. 实验结果表明,相对于基于图论的方法,文中提出的方法对载体图像像素的修改更小,增强了含密图像的视觉质量,其抗攻击性能也优于现有的其他空间域方法.     

自动单模医学图像配准算法

提出了一种自动单模医学图像配准方法。首先根据三维医学图像的象素浓度信息计算出三维图像的浓度直方图,再迭代地对图像进行刚体变换使得配准图像间的浓度距离最小,实现配准图像象素之间的一一对应。由于该方法依据医学图像本身的象素浓度信息,而不是人为的外部标志,从而实现图像配准的自动化。     

基于平均窗口平移的直方图相似性度量

传统的直方图相似性评价方法如L1距离等,在直方图发生一定形变如伸缩、平移的情况下存在一定不足。为解决这一类问题,提出一种直方图平均窗口平移度量方法,通过统计2幅直方图相同窗口之间的取值差异及不同距离窗口之间的取值差异,求出以窗口距离为权值进行加权后的平均差异,将其作为评价2幅直方图相似性的标准。对不同自然图像的灰度直方图及受噪声、光照等影响下的图像的灰度直方图之间的相似性,用该评价方法和传统评价方法进行比较,表明该评价标准在直方图发生形变的情况下性能优于传统的度量标准,而在通常情况下则与传统评价标准具有一致性。采用该评价标准进行图像及目标搜索等应用的结果显示该方法有望被应用于图像检索、匹配及目标跟踪等领域。     

直升机桨叶图像中圆形标记点圆心检测及修正方法

视觉测量直升机高速旋转桨叶形变常采用基于圆形标记点的测量方法,但该方法中圆形标记点具有低曝光、小目标和投影不对称等特点,极易产生标记点漏检和圆心坐标误差的问题。为减小漏检、修正圆心坐标误差,提出了一种直升机桨叶图像中圆形标记点圆心检测及修正方法。首先,提取图像中局部极值中心的像素坐标,并依据阵列排布结构滤除干扰,获得所有圆形标记点极值中心的像素坐标;其次,以各极值中心的像素坐标为圆心,与相邻极值的最小距离为直径,建立圆形ROI （region of interest）区域,在ROI区域内并行分水岭变换和最小二乘法圆拟合得到圆心;再次,采用透视变换建立该图像与垂直相机光轴的同相位桨叶图像（正面图像）的投影映射关系,再采用LM （levenberg-marquardt）优化求解投影映射矩阵;最后,将该图像转换为正面图像进行圆心检测,再将该圆心坐标逆变换得到精确圆心坐标。实验结果表明,本文检测方法准确率和精度分别达98.89%和0.191 mm,已应用于直升机高速旋转桨叶运动轨迹和形变的高精度视觉测量。     

基于多对非对称直方图修改的可逆信息隐藏

传统基于非对称直方图修改的图像可逆信息隐藏算法存在大量像素无效修改的问题。针对此问题,提出了一种基于多对非对称预测误差直方图修改的可逆信息隐藏方案。该方案结合了非对称直方图修改算法的优势和多直方图修改算法的特点,选择图像的平滑区域进行非对称直方图修改以嵌入信息。在达到发挥非对称直方图补偿还原效应的同时,能进一步减少像素的无效修改量,提高率失真性能。     

基于双域联合编码和秘密共享的密文域可逆信息隐藏

针对如何提高可逆信息隐藏算法的安全性和嵌入容量的问题,提出了一种基于双域联合编码和密码反馈秘密共享的密文域可逆信息隐藏算法。首先,对图像进行中值边缘检测器（median-edge detector, MED）预测,计算最优水平l,并将像素分成可预测像素和不可预测像素;其次,使用双域联合编码分别在像素域和比特域上压缩辅助信息,以便提供更多的可嵌入空间;再次,使用密码反馈秘密共享技术将原始图像加密生成多个加密图像,并将辅助信息和多方的秘密数据嵌入到多个加密图像中;最后,根据提取的辅助信息,100%恢复秘密数据以及原始图像。实验结果表明,该算法显著提高了嵌入容量和安全性。