基于位平面随机性测试的隐写分析算法

为有效检测图像中是否含有隐秘信息,提出了一种基于位平面随机性测试的隐写分析算法。该算法利用希尔伯特(H ilbert)扫描将图像最低和次低位平面转化为一维的二值序列,并分别对其进行14项随机性测试。利用测试结果组成28维图像特征向量,构造支持向量机分类器实现对载密图像的可靠检测。多次实验证明:该算法对于空域LSB类隐藏算法嵌入信息在0.05 b/p以上的载密图像具有95%以上的检测率,并且对于频域隐写技术F5也是有效的。     

高阶隐写直觉模糊集距离安全性测度

在隐写安全性研究滞后于隐写算法发展的前提下，隐写安全性研究成为亟待解决的问题。根据隐写通信过程的模糊不确定性，对隐写数据采用n阶Markov链建模，提出了隐写系统直觉模糊集距离安全性测度，并证明了该安全性测度的有界性、交换性和一致性。仿真实验表明，该安全性测度具有对不同隐写算法的度量区分能力。与确定模式下安全性相比较，在相同数据统计模型下，直觉模糊集距离安全性测度获得了更全面的隐蔽性评价。     

A Generative Method for Steganography by Cover Synthesis with Auxiliary Semantics

Traditional steganography is the practice of embedding a secret message into an image by modifying the information in the spatial or frequency domain of the cover image.Although this method has a large embedding capacity, it inevitably leaves traces of rewriting that can eventually be discovered by the enemy.The method of Steganography by Cover Synthesis(SCS) attempts to construct a natural stego image, so that the cover image is not modified; thus, it can overcome detection by a steganographic analyzer.Due to the difficulty in constructing natural stego images, the development of SCS is limited.In this paper, a novel generative SCS method based on a Generative Adversarial Network(GAN) for image steganography is proposed.In our method, we design a GAN model called Synthetic Semantics Stego Generative Adversarial Network(SSS-GAN) to generate stego images from secret messages.By establishing a mapping relationship between secret messages and semantic category information, category labels can generate pseudo-real images via the generative model.Then, the receiver can recognize the labels via the classifier network to restore the concealed information in communications.We trained the model on the MINIST, CIFAR-10, and CIFAR-100 image datasets.Experiments show the feasibility of this method.The security, capacity, and robustness of the method are analyzed.     

基于小波纹理分析的隐写分析研究

提出一种基于模型的隐写分析技术．图像的小波子带分解系数纹理可以建模为两参数广义高斯分布．同时采用极大似然方法进行两个参数的估计．分析发现隐写将改变图像的纹理特性,从而可以从子带分布模型参数的变化中判断是否隐藏信息．采用神经网络、支持向量机,回归分析和费歇尔判别分析分别进行比较验证．试验结果表明方法的有效性,同时对各分类器的性能进行了评价．     

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。     

LSB隐写术的密钥恢复方法

作为隐写术安全性分析的重要手段,隐写分析已成为信息隐藏领域的一个研究热点.而通过恢复隐写密钥来提取隐藏的消息是隐写分析的主要目的之一.为了研究如何搜索隐写密钥,首先在"已知载体"和"载体被重复使用"条件下,分析了恢复LSB隐写术密钥的计算复杂度.然后在"载体被重复使用"条件下,对图像空域LSB隐写术提出了一种新的密钥恢复算法.该算法借鉴了密码分析中的"分别征服攻击"思想,使计算复杂度由O(2 (2r))降至O(2 r).实验结果表明了该算法的有效性.     

面向隐写分析的图像富模型特征的改进

针对内容自适应隐写的最佳检测器是经载体图像集与相应隐写图像集训练的集成分类器,训练图像由基于残留噪声的富模型(一族特征)表示。最近研究显示,通过在富模型特征中融入对载体像素的嵌入修改概率,这种内容自适应要素可以提高检测准确度。由于每个残噪样值依赖其周边一整块像素,因此应把对残噪本身而不是对决定残噪的像素的嵌入影响融入富模型特征之中。基于这种认识,提出用残留噪声L1失真的期望值取代像素的嵌入修改率以提高检测准确度。针对当前三种先进的内容自适应隐写算法进行实验,这种新的改进思想得到了实验结果的支持。     

基于预测差值的医学图像可逆信息隐藏

针对目前医学图像需要对图像中特殊区域进行划分以及在应用于医学图像时效果不稳定、嵌入容量小等问题,结合医学图像的特点,提出一种基于预测差值的可逆信息隐藏算法。首先采用中值边缘预测算法计算预测差值,再根据预测差值的分类进行信息嵌入和像素平移;在形成载密图像的过程中,为防止像素值溢出,对原始图像进行多次预嵌入来标记所有可能发生溢出的像素点位置,且标记过的像素点不再修改。实验结果表明,本文算法能在保证图像质量的同时获得较高的嵌入量。     

Reversible watermarking in JPEG images based on modified RZL codes and histogram shift

Reversible watermarking has extensive applications in fields such as medical data management and forensic enforcement. In this article, we propose a modified reverse zero-run length (RZL) coding method for reversible watermarking, which introduces fewer modifications to cover than previous ones under the same embedding rate. By combining the coding method with histogram shift and quantization table modification strategy, we propose a novel reversible data hiding algorithm for JPEG images. Compared with previous art, when embedding the same payload, our method has an improvement of at least 2 dB in stego image’s quality, which proves the effectiveness and advantage of our algorithm.     

基于向量机的数字图像鉴别技术研究

真实图像和计算机图像的鉴别是数字图像盲取证研究的重要问题之一.分析、研究了真实图像和计算机图像的成像原理,并发展了对这两类图像鉴别的数字方法.该方法从两类图像的高频信息及噪声形成的区别进行特征提取,并利用LIBSVM进行分类识别,实验表明此方法在鉴别图像类型中可以取得较好的分辨效果.     

X光图像增强处理的研究

X线图像有很宽的动态范围,而人眼不能分辨这样微小灰度的差别。为了提高组织结构细节的显示,文中提出了一种自适应的直方图均衡算法,实验证明,该算法能够有效的提高图像的对比度,同时抑制噪声的放大。     

基于决策树的眼底图像渗出自动检测方法

自动视网膜图像渗出检测有助于糖尿病性视网膜病变的早期诊断,提出了彩色眼底图像视网膜渗出检测方法。该方法根据决策树理论,采用Messidor数据库,对视网膜图像进行分类,区分得到含渗出的病变图像和不含渗出的正常眼底图像。实验结果表明,针对不同光照下采集的眼底图像采用光照非均匀性的归一化处理,即使在光照变化的环境中,文中的方法仍然比眼科专家的人工判定表现出色,能很好地分割出渗出区域。     

基于有限元数值模拟的直流电阻率激电找矿探测技术

为提高直流电阻率激电探测成果地质解释准确性,促进直流电阻率激电在找矿勘查中的应用,采用有限元数值模拟对直流电阻率激电探测中低阻高极化体、直立板状体、低阻盖层、高阻盖层、地表不均匀体、地形起伏及实测数据反演解释几个主要方面进行了对比分析。研究结果表明,对于实际勘查中的反演解释结果,根据异常特征构建地质体模型并进行有限元数值模拟,能快速判别探测目标体异常属性、区分虚假异常,提高定量解释水平及找矿勘查效率。研究结果为直流电阻率激电找矿探测定量解释提供了参考。     

基于多时相高分四号影像的雪盖范围提取

积雪覆盖监测是地球科学研究的基础,对于研究全球气候变化,开展防灾减灾救灾等工作都有重要的意义.高分四号卫星是我国高分辨率对地观测系统重大专项中唯一一颗民用高轨卫星,也是世界上首颗静止轨道高分辨率光学成像卫星,其机动灵活、高频次观测能力在积雪遥感业务化监测中具有广阔的应用前景.该文利用高分四号卫星多谱段、高时效、大幅宽和中分辨率等成像优势,紧密结合积雪和移动云层在多时相图像上的反射特点,提出了基于多时相高分四号卫星数据的积雪覆盖范围提取方法.首先对高分四号卫星全色图像进行二值化分割以消除低反射目标的影响;然后对多时相云雪覆盖区域进行合成来剔除移动云层的干扰;在此基础上,利用云、雪在多时相近红外图像上反射值变化的差异性,通过对多时相高分四号卫星近红外图像的最小值合成和阈值分割精细化地提取积雪覆盖范围,进一步去除变化云层的影响.以新疆中西部为试验区,通过与基于HJ-1B卫星的积雪覆盖结果比较,实验表明：两类数据提取的积雪空间分布具有较好的趋势一致性,高分四号卫星影像监测积雪范围更广,总体精度达92.19%,高于HJ-1B卫星图像的89.84%;但受空间分辨率和“不变云层”的影响,基于高分四号卫星影像的积雪识别精度为85.16%,低于基于HJ-1B卫星图像的识别精度94.53%.     

一种除去遥感影像薄云雾的方法

在借鉴相关研究的基础上提出了一种新的基于Laplacian图像增强和直方图分段线性变换的除去遥感影像薄云雾的方法,并与同态滤波和直方图匹配方法进行了实例对比研究.结果表明该文提出的方法不仅能够有效降低薄云雾覆盖干扰噪音,而且可以很好地保持原始影像真实的光谱特性,并能够增加遥感影像的空间细节信息,是一种有效除去薄云雾覆盖的方法.     

JPEG文件隐形信息检测算法

隐秘信息分析的目的是正确分辨出文件中是否带有隐藏的信息．自然图像和含密图像的DCT系数经过差分之后,它们的直方图会呈现不同的规律,作者以此为特征向量,来检测JPEG图像是否带有隐藏信息．通过对原特征向量进行分析,提取了二次特征,用来估算在JPEG文件中大致所埋的信息量．实验结果表明,这一算法有效．     

利用中通道补偿的单幅图像去雾

针对雾天图像对比度低和细节模糊等问题,将图像分解为纹理层和结构层,对含有大部分雾气的结构层进行去雾,对纹理层进行增强.为了避免大气光估计易受白色物体影响,提出一种RGB空间立体判决图,并设计基于自适应阈值约束的大气光估计方法,可有效区分天空和非天空区域;针对暗通道先验处理大面积天空、浓雾区域失效问题,提出一种基于中通道...     

基于叶片图像的植物识别方法

 基于计算机的植物自动识别是植物识别分类学的发展趋势,本文提出了一种基于植物叶片图像的植物自动识别方法。该方法在对叶片图像进行亮度校正、中值滤波和阈值分割等预处理后,计算植物叶片的偏心率、圆形性、圆形度指标、方向角、最小矩形宽轴/长轴、最佳椭圆短轴/长轴6个形状特征参数和植物叶片的二阶矩、对比度、相关、熵、逆差矩5个纹理特征参数,再使用径向基人工神经网络设计了植物自动识别的分类器。通过对3种植物的60个叶片图像进行实验,仅用植物叶片形状特征进行植物识别的平均正确识别率为70.83%,利用植物叶片形状特征和纹理特征进行植物自动识别的平均正确识别率为83.3%,并得到了径向基人工神经网络的参数。实验结果表明,植物叶片图像的纹理特征能够提高植物自动识别的平均正确率,基于植物叶片图像的植物自动识别是切实可行的,研究成果为深入研究植物自动识别分类系统奠定了一定的理论基础。     

现实主义精神观照下中国电影女性形象的衍变和呈现

按照现实主义精神的标准来衡量百年中国电影,无一例外都是深刻关注现实、共同关心社会、真诚关爱他人的电影。而百年中国电影中塑造的女性形象经历了一个非常有意思的轮回：从自我走向社会,又从社会走向自我。百年中国电影中的女性人物谱系经历了四个年代,具有不同的性格特征。同时,如果按照代际标准来划分,电影中的女性形象也呈现出鲜明的时代感和独特性,为中国电影的人物长廊奉献了很多经典形象。     

地形数据辅助下的山区土地覆盖分类研究

山区土地覆盖分类经常受到地形效应及太阳高度角的影响,使用纯粹的基于光谱特征的分类方法很难取得较高的分类精度。本文以从DEM得出的高程、坡度、粗糙度三个地形数据集作为山区土地利用覆盖分类的辅助数据,使用最大似然分类器和基于Back Propagation算法的多层前馈型神经网络分类器分别对上述由光谱数据及地形辅助数据叠和生成的多波段影像进行分类试验,结果显示地形数据辅助下分类结果的精度较原始影像有一定程度的提高。