结合像素交换与菱形编码的图像隐写

摘要：基于像素交换和菱形编码,提出一种新的隐写方法：EDSteg. 该方法吸取了Steghide和菱形编码的优点,在保持载体图像一阶统计特征不变的同时具有较高的嵌入效率. 该方法采取§1 嵌入法,即只允许相差不超过1 的像素进行交换,这样可以大大减小图像失真. 为了提高交换率,采取分组嵌入的方式. 由于像素值最多只允许改动1,所以每组数据有可能需要进行两次交换. 与基于图论的Steghide算法类似,可以将嵌入过程表述为寻找超图的最大匹配问题. 实验表明,EDSteg的嵌入效率、视觉效果及抗攻击性能都优于Steghide、菱形编码等方法.     

基于小波和Curvelet变换联合去噪的含噪盲源分离

独立分量分析(ICA)是一种仅依据信号间的统计独立的性质,对多路观测到的信号进行盲源分离的方法.现有的独立分量分析算法大都假设在无噪声情况或噪声很小可以忽略不计的情况,而在强噪声背景下,这些算法都无法获得理想的分离效果.在含噪信号盲源分离一般模型的基础上,提出了一种小波和Curvelet变换联合去噪的含噪信号盲分离算法.通过对高斯噪声背景下的混合图像的仿真研究,表明该方法能有效的提高图像的信噪比,减轻了噪声对经典ICA算法分离性能的影响,很好的实现了含噪混合图像的分离.     

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.     

基于图像内容和特征融合的隐写盲检测

随着特征选择和分类技术研究的不断深入,盲检测的精度越来越高,但现有方法大多不考虑图像自身的内容特性对检测的影响. 该文提出一种基于图像内容和特征融合的盲检测方法,根据图像复杂度将待检测图像划分为不同的子图像库,以巴氏距离度量各局部特征的分类能力并确定权值,在特征融合基础上对各子库提取不同特征,用支持向量机进行分类. 在混合图像库上进行的实验表明,该方法具有更好的检测性能,并降低了运算复杂度.     

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.     

基于直方图局部平滑度的LSB匹配隐写分析

针对LSB 匹配的嵌入机制,提出了一种基于直方图局部平滑度的隐写分析方法. 通过邻域差分像素值选取图像的平坦区域,提取包括灰度直方图平滑度、共生矩阵、差分直方图、差分共生矩阵的局部平滑度和峰值等在内的15 维特征,并引入二次嵌入过程消除图像内容差异带来的影响,结合Fisher 线性分类器实现隐写检测. 实验 结果表明,文中算法对于LSB匹配的检测具有较高的准确度,对于NRCS和UCID图像库均表现了良好的检测性能.     

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.     

基于构造纹理图像的数字隐写

提出一种通过构造纹理图像来隐藏信息的新型隐写方法。隐写者首先构建一个包含多种不同特征的单元库,用来表征二进制数据与图形单元之间的映射关系;根据秘密信息从单元库中选取图形,并确定图形在白纸上的摆放位置,绘制一幅含有隐写单元的图像;随后在其中添加背景元素,并通过可逆形变操作来生成一幅具有复杂纹理结构的含密图像。接收端在提取信息时,根据密钥对含密图像进行逆操作,去除背景图形后使用匹配滤波器识别源图像中的图形,通过分析其摆放位置和图形特征来提取秘密数据。实验结果表明,该方法生成的含密图像具有良好的视觉效果,使秘密数据得到了很好的隐蔽,而且通过调整参数还可以隐藏任意数量的秘密信息。     

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.     

基于小波的图像去斑点噪声方法的研究

根据超声图像斑点噪声统计模型的特性,通过对超声图像进行连续小波变换、分形插值小波变换等变换方法以及小波分析的软阈值滤波方法,提出了结合小波软阈值与中值滤波去噪的方法,在不同尺度对信号小波系数进行处理,达到降噪目的.     

应用二值图像信息隐藏技术实现彩色图像中的安全隐写

该文提出一种以彩色图像为载体的安全隐写方法,应用二值图像信息嵌入技术,将隐蔽信息隐藏在颜色分量的较高层位面中,可实现优良的隐蔽性和较大的嵌入量.所使用的二值图像数据隐藏方案包括一组完备的规则,能够准确判断边缘像素是否可承载嵌入数据,保证嵌入数据的无差错盲提取,并可引入密钥以增强安全性.实验表明,在彩色图像中数据嵌入量达到每像素1.5 bits时视觉不可察觉,峰值信噪比保持在40 dB以上,直方图无异常,并能抵御多种有效的隐写分析算法,兼顾了隐蔽信息容量和安全性.     

基于线性变换的MMSE盲多用户检测法

提出了一种基于线性变换和预测的盲多用户检测方法，可同时消除MAI和ISI．它仅利用了某特定用户的扩频序列，先进行线性变换和线性预测，再进行MMSE检测．由于不进行直接信道估计，避免了信道估计误差，使算法的准确性得到了提高．     

应用小波的PV振荡周期多分辨率检测

该文提出了一种新的使用小波技术检测PV数据信号振荡周期的方法. 首先使用小波技术对PV数据进行降噪;然后在不同分辨率上,应用冗余二进制离散小波变换(DDWT)来分解PV振荡信号,并检测该信号的小波系数极值,重构PV信号,避免降噪后的PV信号失真;最后基于本文提出的新算法,计算获得PV振荡信号的周期.     

基于小波分析的系统识别研究

利用小波变换时频分析的特点，用Morlet复小波函数对线性系统的自由振动响应进行小波变换，通过脊线上的小波系数进行系统识别，并用数值计算证实此方法的正确性．     

M带小波变换在图像去噪中的应用

基于小波的图像去噪算法是目前图像去噪研究领域的一个热点.采用Normal Shrink进行阈值估计,提出了一种基于M带小波变换的图像去噪方法,实验结果表明:此方法的去噪效果优于维纳滤波和两带小波.     

采用双树复小波和混合概率模型的光学相干层析图像去噪

为了去除光学相干层析图像中的斑点噪声,提出了基于双树复小波变换的混合概率模型ProbShrink算法. 针对原始光学相干层析图像中信号和噪声的分布特点,在微观层面引入了混合概率模型：将OCT图像取对数后进行双树复小波变换,对于层状边缘中与边缘点“方向一致”的小波系数,采用广义高斯模型描述;对于其他小波系数,则采用高斯模型进行描述. 而后采用改进的ProbShrink算法进行去噪. 实验结果表明,该算法在大幅提升信噪比的情况下保持边缘锐度的相对稳定,优于传统的基于小波变换的去噪方法.     

置换混叠信号的盲检测和分离

针对观测信号相互置换的情况,从盲源分离的角度研究置换混叠信号的盲检测与分离问题,给出了置换混叠信号的数学模型,提出了基于特征域可分的置换混叠区域检测方法,根据频谱特性和局部相关性分别提出了正弦置换混叠信号和置换混叠图像的盲检测与分离算法. 实验结果表明,该方法能有效应用于置换混叠信号的检测.     

孤岛检测中复小波变换与实小波变换的对比

孤岛检测是分布式光伏并网发电中的重要问题.为此,研究复小波变换和实小波变换在孤岛检测中的应用,提取并分析公共耦合点电压小波变换系数的幅值和相位的对比关系,以判断孤岛是否发生.仿真结果表明:基于复小波变换的孤岛检测可解决实小波方法特征信号分层繁琐和阈值选取过程复杂的问题.     

一种改进的小波网络与故障检测

提出一种基于改进的小波网络非线性观测器故障检测方法，利用小波网络对任意函数的逼近能力，获得系统的非线性特性，进而能快速实时地计算出残差并进行逻辑判决，仿真试验表明改进后的小波网络较BP网络和未改进的小波网络收敛速度快，效果好。