基于图像分类的鲁棒无载体信息隐藏

针对传统信息隐藏方法须通过修改载体以嵌入秘密信息所带来的安全性问题,提出一种基于图像分类与尺度不变特征转换(scale-invariant feature transform,SIFT)提取无载体信息隐藏的方法。首先通过快速区域卷积神经网络将原始图像库进行分类处理,生成不同种类的子图像库;然后利用图像SIFT特征点的方向信息设计一个感知鲁棒的哈希方案,并使用该方案计算出每个子图像库中图像的哈希值,将所有子图像库中的图像全部映射成相应的二进制哈希值;最后将秘密信息分割成若干个片段,通过对比秘密信息片段与所有的图像二进制哈希值,从子图像库中检索出与秘密信息片段相符的图像,将其作为含密图像传送给接收方,完成信息隐藏过程。接收方接收到全部含密图像后,根据约定的哈希方案提取秘密信息。实验结果和分析表明,该方法对JPEG压缩、高斯噪声、椒盐噪声、图像缩放等攻击具有较强的鲁棒性,且隐藏容量较高。     

基于纹理特征分类与合成的鲁棒无载体信息隐藏

针对图像无载体信息隐藏算法嵌入容量与鲁棒性无法很好兼顾的问题,提出了一种基于纹理特征分类与合成的鲁棒无载体信息隐藏算法,使用空间金字塔算法提取纹理图像特征,通过监督式分类训练得到分类模型,同一类别下的不同图像块,利用位置信息进行区分,根据图像块分类和位置信息的不同构建映射字典,传递秘密信息;发送方依据秘密信息选择图像块并根据公共密钥将所有图像块组合为一幅大尺寸图像,通过可逆形变生成复杂的纹理图像并发送给接收方;接收方根据密钥将纹理图像恢复为图像块,利用分类模型识别图像块所属分类并确定位置信息,对照映射字典提取秘密信息.实验和分析表明该算法对JPEG压缩、高斯噪声、椒盐噪声等攻击具有较好的鲁棒性,同时嵌入容量可随图像类别的增加得到提高.     

面向密文图像信息隐藏的随机插值方法

传统图像插值方法应用于密文域图像信息隐藏时会降低信息隐藏系统的安全性.为此利用随机分配插值权重的策略设计了一种密文图像随机插值方法.该方法首先生成大小为密文图像两倍的初始插值图像,对于插值图像的奇数行和奇数列像素,直接用密文图像的相应像素填充;对于其他位置的像素,先用伪随机函数生成随机值,再结合像素的具体位置来计算插值结果.实验结果表明,所提方法生成的密文图像的插值图像,其直方图近似均匀分布.对比结果显示该随机插值方法在安全性方面优于3种文献插值方法.     

图像运算的案例式实验教学研究——以基于二维码的信息隐藏为例

针对数字图像处理课程理论性较强的特点,结合应用型人才培养目标,在数字图像处理课程的教学中引入案例教学法.以图像运算部分为例,把信息隐藏等实际科研应用案例引入实验课程教学中,能够激发学生的学习兴趣,强化基本理论,扩展知识面,提高实际编程水平,增强小组合作意识,培养理论联系实际的能力.     

混合进制嵌入的调色板图像无损信息隐藏

提出了一种基于混合进制的调色板图像无损信息隐藏方法.首先根据索引分布,区分有效索引与冗余索引.在调色板中分配若干冗余索引指向同一有效索引的颜色,使相同颜色的不同索引值承载不同的秘密信息,用于无损信息隐藏.用动态规划方法产生最大嵌入量下的冗余索引分配方案.不同颜色承载的秘密信息为不同进制秘密数字.该方法中嵌入机制并不影响原始图像内容.实验表明,与以往方法相比,该方法提高了数据嵌入量,医学图像尤为显著.     

基于块重构的加密域可逆信息隐藏

提出了一种基于块重构的加密域可逆信息隐藏方法。首先使用一种特定的加密方法对原始图像块进行加密,其中包括置乱和块重构,该方法能够有效地将冗余从最高有效位转移到最低有效位;其次将位平面划分为不重叠的均匀块和非均匀块,通过标签图对这两种类型的图像块进行区分及记录;最后在可嵌入信息的均匀块中嵌入相关辅助数据,并将秘密信息嵌入到剩余的可用块中。基于加密密钥和数据隐藏密钥的可用性,接收端能够可分离地实现准确提取所嵌入的数据以及无损地恢复原始图像。实验结果表明,该方法在一定程度上提高了信息嵌入量和直接解密图像的解密质量。     

信息隐藏研究展望

网络信息有3类,分别用于描述客观世界、记录人类行为、描述虚拟世界。现有信息隐藏技术大多以第1类信息为载体,以轻微修改载体数据的方式进行隐蔽通信,并保证感知逼真与统计逼真。该文在总结载体修改式信息隐藏的基础上,重点探讨以后两类信息为伪装的非载体修改式的新型信息隐藏方法,介绍了适合于特定载体类型的半构造式信息隐藏、完全构造式信息隐藏及行为信息隐藏的基本形式与代表性方法。信息隐藏的形态在新的网络环境下将不断发展变化,各种信息媒介均可作为秘密信息的伪装,因此努力开展新型信息隐藏研究将大大有助于占据新时期信息战的主动地位。     

对抗通信中的军事图像加密与隐藏传输系统设计

设计并实现了一种基于多种图像混合加密的军事图像传输系统.仿真实验以及与传统加密系统的对比说明该设计系统提高了军事图像传输的安全性与军事信息的隐蔽性,且传输效率高,有一定的实际应用价值.     

按需发送的加密图像中的可逆信息隐藏

提出了一种新的加密图像中的可逆信息隐藏算法. 发送方对图像进行下采样并计算残差,得到子图像和残差两部分数据,再使用加密密钥对两部分数据分别进行加密后发送给服务器端. 服务器端对残差部分的加密数据进行算术编码,产生冗余空间并使用嵌入密钥隐藏额外数据. 接收端根据持有密钥的情况,从服务器端获取不同的数据版本. 与以往方法相比,所提出的按需传输数据的新机制可有效减少服务器传送的数据量,且在图像可无损恢复的前提下大大提高了数据嵌入率.     

可提高嵌入容量的密文医学图像可逆数据隐藏方法

提出一种密文图像中的可逆数据隐藏系统,可在加密的医学图像中嵌入附加信息,还可无损恢复原始图像.系统包括发送端、服务器端和接收端三部分,发送端使用流密码对原始医学图像进行加密并发送到服务器端;服务器端使用基于循环移位的方法在密文中隐藏附加信息,同时不改变密文图像的数据量;接收端下载含附加信息的密文图像,不仅可提取附加信息,还可无损恢复原始医学图像.与传统方法相比,该方法提高了密文中的数据嵌入容量.     

数字图像隐藏处理设计

本设计采用Matlab程序，根据信息混合算法，设计信息隐藏于数字图像中，用户可任意改变混合参数，即可观察信息隐藏效果及计算出混合图像与载体图像均方根误差和，并可根据需要存储结果，分析特征．这种图形化、可视化，形象直观便于理解图像隐藏处理过程和算法模型的物理特征．本设计开发目的是给数字图像处理的学习与分析研究提供一个软件平台．     

基于时间间隔的社交行为信息隐藏

提出了一种基于时间间隔的社交行为信息隐藏算法。首先发送者和接收者获取双方共同拥有的具有社交关系的用户信息;随后发送者结合密钥,利用交互行为（如“点赞”）的时间间隔隐藏秘密信息;最后接收者通过周期性获取共同拥有的社交用户的行为信息提取出秘密信息。以知名社交平台QQ为研究对象进行实验仿真,结果表明该方法能以较少的时间代价显著提高秘密信息传递的容量。所提出的方法不局限于特定的社交平台,具有普适性。     

基于H.264的信息隐藏技术研究

随着网络通信、多媒体技术和视频图像压缩编码等技术的蓬勃发展,信息安全已经与人们的工作和生活息息相关。作为保证信息安全传递的有效方法,视频信息隐藏技术引起了人们极大的关注。本文基于广泛应用的H.264视频压缩标准,开展了视频信息隐藏技术的深入研究。     

基于块分类的密文域多重嵌入可逆信息隐藏算法

针对现有密文域可逆信息隐藏方法中图像块利用不充分,使得嵌入秘密信息量不高的问题,提出了一种基于块分类的多重嵌入可逆信息隐藏算法。首先将原始图像用流密码加密,加密图像被分成若干个不重叠的块。然后,用最高有效位（most significant bit, MSB）自适应预测算法对块内的第1个像素和其他像素进行预测,将每一个块标记为可用块或非可用块。进一步对可用块进行重构嵌入,同时用中值边缘检测器（median-edge detector, MED）预测算法对非可用块进行二次嵌入,最终实现秘密信息的嵌入。当接收方接收到含密图像时,通过嵌入密钥实现秘密信息的正确提取,同时利用加密密钥恢复原始图像。实验证明,该文提出的方法在相同图像恢复质量的情况下能够显著提升秘密信息的嵌入量,在嵌入容量和图像恢复质量上均优于已有的方法。     

基于局部结构信息的图像质量评价空间汇集策略

该文从图像局部结构特性出发,提出一种基于图像局部结构信息的空间汇集算法. 首先对原始图像进行高斯模糊,提取局部结构信息并进行非零处理,进而形成汇集权重图. 通过对PSNR和SSIM的加权实验,验证了该汇集算法能够明显提高图像质量评价算法性能,并且对各种失真类型具有较好的适应性.     

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。     

基于CycleGAN的图像隐私保护

社交媒体和云平台为图像的传播和存储带来了便利,但同时也引起了人们对于图像隐私的担忧。因此,需要采取一定的措施去保护图像的隐私,以防止隐私被窃取和非法使用。基于上述目标,本文提出了基于循环对抗网络（cycle-consistent generative adversarial networks, CycleGAN）的图像隐私保护。为了在图像隐私保护中兼顾可用性,该方法先用图像分割和CycleGAN组合,选择出不同的分割系数来辅助生成不同程度的隐私保护图像。然后利用可逆信息隐藏对生成的隐私保护图像进行信息的嵌入,从而阻止非法使用者在图像重构中提取隐私信息,进而保证了整个过程图像隐私保护和可用性的平衡。本文用PIPA数据集对该方法进行训练和测试,采用峰值信噪比和结构相似性指数作为客观指标对隐私保护的图像进行评估。实验结果表明,本方案在图像隐私保护和可用性两方面都优于其他对比方案。     

一种基于精确欧氏位置敏感哈希的目标检索方法

针对目标检索问题,常用方案是视觉词典法（bag of visual words,BoVW）,但传统的BoVW方法具有时间效率低、内存消耗大以及视觉单词同义性和歧义性的问题. 针对这些问题,该文提出一种基于精确欧氏位置敏感哈希（exact Euclidean locality sensitive Hashing,E2LSH）的目标检索方法. 首先,采用E2LSH 对训练图像库 的局部特征点进行聚类,生成1 组支持动态扩充的随机化视觉词典组;然后,基于这组词典构建视觉词汇直方图和索引文件,并由tf-idf 算法对词频向量重新分配权重;最后,将目标直方图特征与索引文件进行相似性匹配,完成目标检索. 实验结果表明,相比于传统方法,该方法较大地提高了检索精度,对大规模数据库有较好的适用性.