基于分块的JPEG图像信息隐藏算法

本文将图像进行分块,根据每块图像量化后的DCT系数矩阵,结合视觉特性将图像块分为不同的类型;然后对不同类型的块采用不同的方法在AC系数中嵌入秘密信息,减少对载体图像的影响,隐藏信息后载体图像块的类型不变,从而可正确提取隐藏信息.实验结果表明,该算法在保持JPEG图像视觉质量的同时有较高信息隐藏容量.     

一种抗掩密分析的图像LSB掩密算法

信息隐藏是在不影响载体数据可用性的前提下,将信息隐藏在数字多媒体诸如图像、视频和语音信号中的一种信息安全技术。针对传统LSB掩密算法仅在图像像素值上进行秘密信息掩藏的缺点,提出了一种基于灰度值扩散的图像LSB掩密算法,该算法首先利用混沌影射将载体图像进行像素灰度值扩散,然后在扩散后的灰度值上进行LSB掩密嵌入,最后进行灰度值逆扩散得到含密图像。实验结果表明,本算法不仅可以很好地保持掩密图像的质量,而且对于信息量估计法、RS分析法以及GPC分析法等掩密分析都具有很好的抵抗性。     

应用细粒度分块重构的多信道图像信息分存算法

针对传统图像信息分存方法存在的抵御信道攻击能力有限、分发子信息利用率不高以及要求恢复秘密图像必须无损等问题,提出了一种基于细粒度分块重构的多信道图像信息分存算法.利用拉格朗日分存算法对秘密图像进行分存,以形成分发子信息;对每个分发子信息进行细粒度分块,并依次通过雪崩图像置乱变换获得分块甄别信息;将分发子信息与甄别信息用LSB法隐藏到掩体图像中,并通过多个信道传送.对接收到的每个分发子信息进行细粒度分块甄别,利用所有分发子信息中未受损部分对秘密图像进行重构.实验结果表明,所提算法能够精确地甄别攻击,提高各分发子信息的利用率,高效地重构秘密图像,即使在所有分发子信息受到一定攻击的情况下,也能充分利用各分发子信息重构出秘密图像.     

利用Arnold对称性变换的图像信息隐藏算法

提出了一种利用Arnold对称性变换的图像信息隐藏算法.待隐藏的秘密信息以及公开的承载信息均为灰度级静止图像.首先使用图像置乱技术将秘图变换成无意义的图像,同时用一个数值控制置乱的次数,并在嵌入和提取时作为密钥.在此基础上,将密图嵌入到承载图像的DCT域系数中.该算法实现的隐藏图像透明性好,并具有较高的保密性和一定的稳健性.     

基于图像插值和参考矩阵的可逆信息隐藏算法

本文提出一种基于插值技术和参考矩阵的可逆信息隐藏算法。该算法首先用一种改进的线性插值方法对载体图像进行插值,生成一幅插值图像;然后对插值图像进行不重叠分块,分块大小为2×2,在每个分块中以左上角的像素值作为平面坐标点的横坐标,其他像素值作为纵坐标构造3个坐标点并将其映射到参考矩阵中;最后根据秘密信息的十进制值和参考矩阵中相应坐标点的值来修改纵坐标以实现信息隐藏。在提取秘密信息时,通过信息隐藏时相同方法构造每个分块的3个坐标点并映射到参考矩阵中获取相应坐标点处的值完成秘密信息的提取。由于信息隐藏过程仅修改插值像素,原始像素保持不变,因此可无损还原载体图像。大量实验结果表明,该算法具有较大的信息隐藏容量和较好的视觉效果。     

一种基于分块的二值图像信息隐藏算法

提出了一种新颖的基于分块的二值图像信息隐藏算法，算法首先计算出原始图像中每个像素的可修改度，并通过置乱来均衡可修改像素在图像中的分布；将置乱后的二值图像分块，提取每块图像的特征值，组成二值的特征矩阵，对特征矩阵再进行分块，根据特征矩阵块进行信息嵌入，若要嵌入的信息与特征矩阵块中的某一特征值不相匹配时，则通过翻转与该特征值对应的图像块中最适合修改的一个像素来实现对此特征值的间接修改，实验结果表明，该隐藏算法信息嵌入量适中，隐藏信息的图像具有良好的视觉透明性，系统的安全性也较高。     

基于汉明码和Logistic-正弦映射的图像隐写

在汉明码和Logistic-正弦映射的基础上,提出了一种新型的信息隐藏算法.首先用Canny边缘检测算法提取载体图像的边缘,然后用Logistic-正弦映射产生3个密钥.对秘密信息流用汉明码进行编码,并把信息流隐藏在经过置乱的载体图像的边缘像素上.为了进一步增强图像的视觉效果,采用2k修正法进行修正隐写图像.实验结果证明了本文方法的安全性、有效性和鲁棒性.     

基于图像插值技术的可逆数据隐藏算法

针对现有基于插值技术可逆数据隐藏算法具有较高的隐藏容量,但隐秘图像质量不是很高问题的问题,提出一种新的大容量图像可逆数据隐藏算法。首先对输入图像进行插值处理生成载体图像,然后对载体图像进行重叠分块并计算分块中每一个非基准像素能隐藏的数据量,最后采用自适应的方法隐藏秘密数据。在Kodak图像集上的实验结果表明,本文算法能完整地提取隐藏的秘密数据和不会出现像素溢出现象;与相似的算法相比,该算法的秘密数据隐藏容量平均提升了约98%,隐秘图像质量平均提升了约6%。     

基于排序码分多址的密文域可逆信息隐藏

为解决图像密文域可逆信息隐藏嵌入容量小的问题,通过使用码分多址的方法研究了密文域可逆信息隐藏,提出了利用排序码分多址的方法嵌入秘密信息。首先对图像进行置乱加密。然后对加密后的图像按列进行升序排列并记录排序索引。最后,使用码分多址的嵌入序列对秘密信息进行扩频编码;而后嵌入至载体图像,嵌入后再利用排序索引进行逆排序,得到携密图像。利用码分多址嵌入序列的正交特性,实现秘密信息的多层嵌入。通过仿真实验表明,算法的密文域可逆信息隐藏嵌入容量显著提高,消除了使用码分多址嵌入时图像纹理复杂度对嵌入容量的影响。     

基于分块灰度统计特性的空域鲁棒信息隐藏算法

提出了一种基于图像分块灰度统计特性和混沌系统的空域信息隐藏新算法.利用空域重要位位置上的统计特性的相对不变特性对掩饰空间的选取过程加以控制,通过混沌猫映射的置乱增强秘密信息的不可见性,使得信息隐藏过程中秘密信息的脆弱性与隐秘的不可见性这两者的矛盾有机地统一起来.实验结果表明,在隐秘图像具有良好的不可见性的前提下,隐藏容量大于LSB算法,具有抗检测、抗提取能力,算法具有较强的抗椒盐、剪切、LSB、多低位破坏、JPEG、高斯白噪声攻击能力,鲁棒性好,优于传统的空域信息隐藏算法.     

一种基于NSST域LU分解的新型零水印算法

文章在数字图像版权保护方面提出了一种基于LU分解和非下采样剪切波变换(NSST)的新型零水印算法.算法首先将载体图像进行NSST变换,并将该子块图像由Logistic混沌系统从低频近似图像中提取.然后将子块图像分解为互不重叠的大小子块.其次将每一个子块图像进行LU分解,并通过判别子块U矩阵首行元素之和与所有子块首行元素之和平均值的数值大小产生零水印.实验结果表明,该算法在加性噪声、滤波、JEPG压缩等方面表现出较强的鲁棒性,而且在一定程度上能抵抗剪切和几何攻击.     

Steganography Based on BaselineSequential JPEG Compression

0Introduction Traditionally,encryptionisaneffectivewaytorealizethecom municationsecurity[1],butimportantinformationisopentoattackersoncedecoded.Informationhidingisanewconceptaiming athidingtheexistenceofimportantinformation.Insteganogra phy[24],secretmessageisfirstlyembeddedintoahostsignal,suchasimages,audiosandvideoetc.Then,hostsignalsaretransmitted totheintendedreceiverandsecretmessageisextracted.Inthispa per,westudysteganographyindigitalimages.Generally,informa tionhidingtechniquescanbediv…     

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.     

一种空域与小波域相结合的水印算法

提出了一种空域与小波域相结合的水印算法．算法采用有意义的二值灰度图像作为水印，首先将水印分成2部分，一部分包含重要信息，另一部分包含次要信息．然后利用二维离散小波变换对原始载体图像进行多级分解，并对含重要信息的水印分量进行Arnold变换，以达到置乱图形和消除空间相关性韵目的，接着将水印数据叠加到载体图像的小波分解系数上，实现水印的嵌入．对于含次要信息的水印分量则通过LSB算法嵌入到经逆向小波变换生成的图像的空域中．实验证明：该算法对／PEG有损压缩、噪声和剪切等常见水印攻击显示出了较强的鲁棒性．     

基于多方向互交叉模式算子与极坐标变换的鲁棒图像哈希算法

为了提高哈希序列对几何攻击的鲁棒性与正确识别率,设计了基于多方向互交叉模式算子与极坐标变换的鲁棒哈希算法。引入插值运算与Gaussian滤波器,完成图像的尺寸规范化与去噪处理,使其对于任意的可疑目标均可输出一个固定长度的哈希序列。基于极坐标变换(log-polar transform,LPT),对滤波规范图像实施处理,输出抗旋转攻击的二次图像。随后,利用多方向互交叉模式算子,从8个方向将二次图像变换为两个编码映射。将两个编码映射分割为非重叠子块,通过提取这些子块的直方图,将其视为纹理特征,作为第一个哈希序列。利用强度概率密度梯度代替强度梯度,对SURF (speeded up robust features)方法予以改进,充分提取图像中的稳定角点,形成角点图像;将角点图像分割为一系列的非重叠子块,通过计算每个子块所含的角点数量,将含有结构信息最丰富的子块予以标记,输出其在图像中对应的位置信息;并借助离散小波变换(discrete wave transform,DWT)来分解这些标记子块,获取每个子块对应的低频系数。联合位置信息与低频系数,形成结构特征,作为第二个哈希序列。设计加密机制,分别对两个哈希序列完成扩散,从而形成最终的哈希序列。通过计算源图像与可疑图像之间的l_2范数距离,将其与用户识别阈值的大小对比,对目标的真实性完成判别。试验数据显示:较已有的哈希生成机制而言,所提方法拥有更高的鲁棒性,对各类几何攻击均有更高的识别准确率。     

基于纠错码的密文域鲁棒可逆信息隐藏

针对目前密文域可逆信息隐藏(reversible data hiding in encrypted domain,RDH-ED)存在嵌入容量较低、鲁棒性差的技术难点,提出一种基于纠错码的密文域鲁棒可逆信息隐藏方法。使用纠错码对低位信息进行编码,然后构造错误图样以嵌入信息。纠错码编码会在原有的图像信息基础上增加监督码元,利用对载体图片像素的高比特位信息进行无损压缩来节余空间,以应对编码后的载体数据量扩展的问题。对于高比特位与低比特位,分别使用不同的加密算法加密,用以保证算法的解密与消息提取的可分离。将图像分块使用投票原则,提高了算法的鲁棒性。在接收端,使用校验矩阵可以准确提取消息,利用纠错码的纠错特性可以实现算法可逆。实验证明,该算法可分离且嵌入率较高,实现了载体完全可逆恢复,具体较好的鲁棒性。     

隐写分析--原理、现状与展望

信息隐藏是信息安全和多媒体信号处理领域一个非常年轻但又发展迅速的研究方向.隐写术和隐写分析是信息隐藏的重要研究内容.介绍隐写分析的原理,给出隐写分析方法的四个评价指标,从隐写分析类型的角度给出图像隐写分析通用原型系统.将国内外隐写分析研究方法分为专用和通用隐写分析两类,分别介绍其研究现状,对每类中典型的隐写分析方法进行评价,并对隐写分析中存在的3个主要问题进行讨论,指出隐写分析未来的发展方向,展望隐写分析的前景.     

基于DCT域采样和重建的低码率图像压缩算法

本文构建了一种基于DCT域采样和超分辨率(Super Resolution, SR)重建的低码率图像压缩编码算法。在编码端对原始图像进行分块离散余弦变换（DCT）,并提取每个DCT系数块的低频系数,然后再反变换到空间域,从而得到在DCT域下采样的低分辨率（Low Resolution,LR）图像块。用JPEG标准对下采样图像块编解码后,采用基于学习的方法恢复DCT域高频系数,重建出高分辨率（High Resolution, HR）的图像。实验结果表明,在码率较低的情况下,本文算法比JPEG编码标准具有更好的率失真性能;同时,在相同码率下,本文算法重建的解码图像视觉效果更好。     

应用P-Fibonacci加密的模糊自适应水印算法

结合P-Fibonacci加密算法和模糊归类,提出一种自适应水印新算法.利用P-Fibonacci加密具有良好的均匀性及安全性,将水印图像的像素位置打乱,消除了二维数字水印图像的像素空间相关性,使嵌入水印后的块效应降低.对原始载体图像进行分块,结合人类视觉系统的纹理和照度掩蔽特性,得到纹理模糊函数和各图像子块的归类结果,并自适应地确定水印的嵌入强度.对载体图像的各子块进行离散小波变换(DWT),将经P-Fibonacci加密算法加密后的水印信息重复嵌入各子块DWT域的低频部分.实验结果表明:该算法抗JPE     

一种基于离散余弦变换和奇异值分解的数字水印算法

提出了一种新的基于离散余弦变换和奇异值分解的水印算法,其所嵌入的水印图像是灰度图像,增加了嵌入的信息量,能够满足数字水印系统的透明性和鲁棒性要求.在该方法中,置乱技术用于水印图像隐藏的预处理和后处理,更加保障了数据的安全性.实验结果表明,该算法对于JPEG压缩、噪声等具有鲁棒性,尤其对于几何攻击如旋转、剪切等具有很好的鲁棒性.