基于相关性与纹理度量的SVM隐写分析算法

为提高图像信息隐藏正确检测率,扩展隐写分析算法的适用范围,提出了一种新的基于最低有效位(LSB)的隐写分析方法,引入了一组基于相邻像素相关性和图像纹理复杂度的差值关系的高阶统计矩作为特征矢量。基于此特征量构造分类器,采用支持向量机(SVM)进行训练和分类。对1600幅BMP图像在不同嵌入率情形下进行仿真实验,并与经典的RS(regular singular)隐写算法和GPC(gray-level plane crossing)算法进行对比分析。结果表明,针对原始无损存储图像,基于该文建立的分类器的准确率高于目前的主流算法识别掩密图像,具有较可靠的盲检测性能。     

一种基于无监督学习的MB1隐写分析方法

为了提高针对混杂小样本集的MB1隐写算法的检测率,提出了一种泛化能力较强的MB1隐写分析方法.通过分析多种图像特征,在离散余弦变化(DCT)域选取对隐写敏感易变的特征,包括变分特征、块边界度量特征、共生矩阵特征和马尔可夫特征组成的108维特征向量,并以无监督学习中的支持向量数据描述法(SVDD)为分类器,使用含有混杂样本的小样本集进行训练,测试算法对隐写图像的检测率.实验结果表明,当检测相对嵌入率为40%以上的隐写图像时,检测率可靠度达到96%以上,明显高于其他2种基于支持向量机的经典算法.这说明本方法打破了其他方法对训练样本集的限制,提高了对混杂小样本集的MB1隐写算法的检测率.但由于它对混杂样本具有一定的容忍度,对较小嵌入率的隐写图像的检测率稍低.     

基于改进Fisher准则与极限学习机集成的图像隐写分析

集成分类器是目前图像隐写分析中广泛使用的分类器。针对集成分类器中基分类器受离群样本影响较大,集成策略效果不佳的缺点,提出一种基于改进Fisher准则与极限学习机集成的图像隐写分析算法。首先,通过重新定义类内散度矩阵以提高Fisher准则模型的准确性,之后基于改进的Fisher准则并使用Bagging算法训练若干基分类器,最后使用极限学习机作为元分类器来建立基分类器集合与正确决策之间的联系。实验结果表明,在不同的隐写算法与嵌入率的条件下,与传统集成分类器和基于选择性集成的集成分类器相比,所提算法降低了3.5%与1.8%的检测错误率,说明能够有效提高集成分类器的检测精度。     

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。     

基于特征融合和改进RSM集成分类的BMP隐写检测

针对目前大部分BMP隐写分析方法主要采用单一特征和单一强分类器,容易产生训练样本敏感、分类精度难以提高等问题,提出一种基于特征融合和改进RSM集成分类的BMP图像隐写检测方法.方法首先串行融合Moulin和SPAM两种经典特征,然后利用序列前向选择(SFS)算法选取分类能力高的特征作为固定特征,其余特征在剩余特征空间中随机抽取,利用固定特征和随机抽取特征构造特征子集,最后在特征子集上训练成员分类器,并用多数投票法对它们进行组合.实验结果表明:和传统方法相比,在不同嵌入率下,该方法对BMP经典隐写(如LSB匹配、LSB替换、SS和QIM)的检测率均有一定程度的提高.     

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。     

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LSSVM的JPEG图像隐写分析算法

构造了一种基于最小二乘支持向量机的针对JPEG图像的隐写分析方法，在DCT域和空间域上提取了JPEG图像的18维特征向量，利用LSSVM构建分类器，并根据嵌入算法的种类设定分类器的输出，以达到检测秘密信息的存在性和判别使用何种隐写算法实施信息嵌入的目的，针对Jsteg，F5，MB三类最常用的JPEG图像隐写算法进行了二分类和四分类的实验，结果表明，构建二分类器进行载密图像检测时，正确率较高；构建多分类器检测载密图像、判断其使用的隐写算法时，对于高嵌入量的载密图像有着较高的判断正确率。     

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。     

基于二重扰动SVM集成分类的JPEG图像隐写检测

针对目前大部分JPEG隐写分析方法主要采用单一支持向量机分类器,可能产生泛化能力恶化、分类精度难以提高等问题,提出了一种新的基于二重扰动SVM集成分类的JPEG图像隐写检测方法.利用多项式核函数和高斯核函数构造混合核函数模型,并用主成分分析法进行特征变换,去除冗余信息,最后在变换后的特征空间上进行模型参数和特征的二重扰动产生成员分类器,并用多数投票法对它们进行组合.实验结果表明,与传统方法相比,具有更高的JPEG隐写图像检测率.     

采用预测编码的图像隐写分析算法

通过分析图像无损压缩过程中预测编码的原理,提出了一种基于预测编码方法的空域图像隐写分析算法。该算法的基本思想是利用空域隐写会破坏图像相邻像素之间的相关性,而预测编码是利用图像相邻像素之间的相关性来预测的,这样隐写后图像的预测误差将会大于载体图像的预测误差,通过计算隐写前后图像的预测误差来分析图像中是否含有秘密信息。实验表明:基于预测编码的图像隐写分析具有较好的隐写分析能力。     

基于SVM的多特征图像隐秘分析

文章通过分析研究隐秘图像和正常图像小波子带系数高频部分的统计特征,从纹理统计矩、DCT系数直方图矩和上下文块之间的相关性方面来提取特征,组成特征向量,并采用SVM方法进行分类,实现了一种从不同类型、不同角度提取多个特征的图像隐秘分析算法,解决了现有通用性隐秘分析算法特征提取不足的问题。实验结果表明,这是一种有效的、高精度的及通用性的检测方法。     

基于B-Spline插值的自适应去噪方法

为了提高在高水平噪声下的去噪效果,提出了一种适合对受随机冲击噪声污染图像重建的两步去噪方法。利用图像的全局和局部信息来定位被噪声污染的像素,对被噪声污染像素利用基于B-Sp line插值的方法来进行重建,并且根据被污染像素周围像素的污染情况自适应地调整对其的加权因子。实验结果表明:通过B-Sp line插值来恢复被噪声污染像素的方法,对污染噪声的水平具有很好的鲁棒性,特别是在噪声水平高于50%的情况下,重建图像的峰值信噪比PSNR比传统方法平均可以提高2~3 dB。     

基于显著性加权颜色和纹理的图像检索

显著性体现了图像中像素区域引起视觉注意的强弱程度,在图像检索中具有重要意义。本文提出的基于显著性加权的图像检索方法不需要分割出显著性区域,而以显著性加权的方式建立了新的颜色特征和纹理特征,从而增加了显著性区域的颜色与纹理特征的权重。通过对4种主要的显著图的实验比较发现该方法能有效提高检索效果。     

针对能量差值嵌入的视频隐藏分析算法

能量差值信息隐藏（differential energy watermarking,DEW）算法通过有选择地舍弃视频图像中某些区域的部分高频DCT系数,形成能量差异而达到信息嵌入的目的．为此,利用视频序列时间域的强相关性建立针对性统计估计模型,侦测DEW算法所造成的载体信息统计特性变化,并结合K-S统计假设检验方法设计一种视频信息隐藏分析算法．结果表明,此算法能够有效地检测压缩视频码流中是否有DEW算法嵌入的特定信息．     

改进的置乱扩散同步实现的图像加密算法

为改善图像加密算法对初始密钥的依赖性,提高算法的抗穷举攻击、抗统计分析攻击和抗差分攻击等性能,提出了一种改进的置乱扩散同步实现的图像加密算法,用于加密矩形灰度图像.先按照某种扫描模式重排图像像素,然后选用成对的Logistic映射产生的混沌序列作用于明文图像;最后,采用基于Chebyshev-Logistic混沌序列控制的一种明密文双向结合的扩散方式,对置乱后的图像进行扩散.为评价该算法的性能,做了密钥空间分析,统计直方图分析,相邻像素相关性分析,信息熵测试,以及扩散性测试等大量的仿真实验.仿真实验表明,该算法扩展了密钥空间,对密钥初始值有超强的依赖性,提高了密文图像的抗穷举攻击、统计分析攻击和差分攻击的能力.     

一种新的基于邻近像素点的图像修复算法

图像修复的基本方法主要有两类:纹理合成的方法和基于偏微分方程的方法,但这些修复算法较难理解和实现。该文通过定义修复区域内像素点的优先度,提出了一种基于图像邻近像素的图像修复算法;该算法不需要大量的纹理匹配计算和复杂的偏微分方程求解,易于理解和实现。     

基于像素自适应邻域的纹理合成方法

针对传统像素点的纹理合成方法普遍存在对纹理样本适用范围比较窄的问题,提出了一种可以自动确定最佳匹配像素邻域大小的纹理合成方法.首先,利用方块编码原理提取样本纹理元,通过纹理元来确定最佳匹配像素邻域;然后,在像素匹配阶段,对像素匹配准则进行改进.通过比较样本像素和目标像素邻域的均值和方差来确定邻域的相似度,最终选择最优的合成像素.对比实验表明,该方法不仅有良好的合成效果,而且具有较广的适用范围,可以作为一种通用性的纹理合成方法.     

一种基于Gabor小波和颜色参数模型的阴影检测算法

本文提出了一种基于Gabor小波纹理特征分析和阴影参数模型颜色分析的阴影检测算法.首先,建立背景的混合高斯分布模型,通过对特定帧的颜色分析建立阴影参数模型.对图像序列中的每一帧,首先通过差分法提取出前景区域,然后通过Gabor小波滤波的方法,对背景和前景图中的相同小区域进行纹理特征分析,比较特征向量的距离,以判断潜在的阴影点.然后,通过阴影参数模型对这些潜在的阴影点进行颜色分析,并通过连通区域标记,形态学运算,FPR(去除假阴影)分析等方法,找出真正的阴影区域.实验结果表明,本算法具有较高的阴影检测率和物体检测率,可以满足实时检测的需要.     

Fabric Defect Detection Using Adaptive Wavelet Transform

A method of woven fabric defect detection using the wavelet transform adaptive to the fabric has been developed. With reference to the orthogonality constrains of Daubechies wavelet, by taking the minimization of the energy or the gray level of the pixels hi the output sub-images as the additional conditions and using the random algorithm method, two sets of wavelet filters adapted to the fabric texture were formed. The original images of normal fabric texture and the fabric texture with defects were decomposed into horizontal and vertical sub-images by using these filters and the feature indices of these sub-images were also extracted. By comparing the feature indices of the normal texture with that of the defective texture, the fabric defects can be successfully detected and located.