基于J-UNIWARD的改进隐写算法

为了进一步提高自适应隐写算法的安全性,本文引进图像分块的思想,改写了原J-UNWARD算法的失真函数,变加性失真函数为非加性失真函数。载体图像被分为4个子块,分别计算每个子块的纹理复杂度以嵌入总量不变为约束条件,优先嵌入复杂度较大的块,每嵌入一块完成后重新计算失真函数,根据复杂度大小动态调整每个子块的嵌入量。利用STC（syndrome trelliscodes）编码将秘密信息自适应地嵌入到纹理区域,最后采用DCTR和ccJRM两种隐写分析技术进行检测分析。实验结果表明：在相同容量下,改进算法能显著提高算法的抗隐写分析能力。     

基于新的失真代价函数的自适应JPEG隐写

为了提高隐写的安全性,提出了基于一种新失真代价函数的自适应JPEG 隐写算
法. 考虑到纹理区域更有利于信息嵌入,本算法通过非零量化DCT 系数的绝对值加权和来
度量DCT 子块的纹理程度,并引入均匀嵌入思想,设计出了一种新的失真代价度量函数;同
时利用STC（syndrome trellis codes）编码将嵌入修改均匀地分散在任意数量级的非零量化
DCT 系数上,实现了秘密信息自适应地嵌入到载体的纹理区域中. 实验结果表明,在同等低
嵌入率下,该方法的安全性优于同类隐写算法.     

基于多元线性回归的自适应图像可逆信息隐藏误差预测算法

为了提升可逆信息隐藏算法的信息嵌入容量,提出了一种目标像素自适应误差预测方法,基于自然图像局部区域内像素分布的一致性特征,自适应地学习目标像素周围像素点间的内在联系,并构建多元线性回归函数矩阵.该算法在实现目标像素点的准确预测时不是仅仅利用目标像素周围像素的简单算数组合预测目标像素的值,而是利用满足周围像素点一致性关系的线性关系函数.实验结果表明,相比其他先进的误差预测算法,基于多元线性回归的自适应图像可逆信息隐藏误差预测算法可以有效增强图像可逆信息嵌入能力.     

针对自适应隐写的通用隐写分析研究

数字图像是隐写领域使用最多的载体之一。在实际应用中,待检测图像经何种隐写算法被嵌入秘密信息往往是未知的,因此可检测未知隐写算法的通用分析方法非常重要。为此,针对数字图像自适应隐写术提出一种新的通用隐写分析方法,在综合考虑不同自适应隐写术对载体图像统计特性影响的基础上提取特征,通过学习得到可对未知隐写术进行准确检测的隐写分析工具。实验表明,利用该方法对未知隐写算法进行检测可达到相当高的准确率。     

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.     

k均值聚类的混合异构图像隐写分析

提出了一种基于k均值聚类的混合异构图像隐写分析算法. 在训练阶段,根据图像纹理复杂度对图像库
进行聚类,并针对每一类图像训练相应的分类器. 在测试阶段,根据测试图像的纹理复杂度对其进行类别判断,然
后送至相应类别的分类器中进行隐写检测,从而减弱了失配状态对现有隐写分析算法造成的影响. 实验结果表明,
该算法较好地提高了现有隐写分析算法的检测精度.     

基于多对非对称直方图修改的可逆信息隐藏

传统基于非对称直方图修改的图像可逆信息隐藏算法存在大量像素无效修改的问题.针对此问题,提出了一种基于多对非对称预测误差直方图修改的可逆信息隐藏方案.该方案结合了非对称直方图修改算法的优势和多直方图修改算法的特点,选择图像的平滑区域进行非对称直方图修改以嵌入信息.在达到发挥非对称直方图补偿还原效应的同时,能进一步减少像素...     

基于多对非对称直方图修改的可逆信息隐藏

传统基于非对称直方图修改的图像可逆信息隐藏算法存在大量像素无效修改的问题。针对此问题,提出了一种基于多对非对称预测误差直方图修改的可逆信息隐藏方案。该方案结合了非对称直方图修改算法的优势和多直方图修改算法的特点,选择图像的平滑区域进行非对称直方图修改以嵌入信息。在达到发挥非对称直方图补偿还原效应的同时,能进一步减少像素的无效修改量,提高率失真性能。     

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.     

基于DCT域纹理特征的多聚焦图像融合

现有的基于离散余弦变换(discrete cosine transform, DCT)的多聚焦图像融合算法容易使融合图像出现块效应和伪影,为此提出一种基于DCT域纹理特征的图像融合算法.该算法以8×8 DCT块中反映能量方向性的纹理区域作为图像融合单位,根据纹理区域的频谱相似度,选择能量较大的区域或以区域加权叠加的方式获得融合区域.实验结果表明,与现有基于DCT域的多聚焦图像融合算法相比,该算法获得的融合图像主观质量较好,能有效避免明显的块效应与伪影.     

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.     

一种最优(k,p)进制转换算法

多进制编码和混合进制编码广泛应用于信息隐藏领域,影响其编码性能的一个关键因素是进制转换效率. 针对任意k进制序列到p进制序列的相互转换,提出一种高效的进制转换算法,并根据信息论证明了其最优性.利用新算法改进了KT-Lex文本隐写系统、网页等价标记隐写术、图着色编码和APPM编码等多种基于混合进制
编码和分组多进制编码的隐写术,有效提高了原方法的隐写性能. 理论分析和实验结果均表明了该算法的有效性.     

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.