利用异常边缘进行图像锐化篡改取证

为实现图像的完整性和真实性鉴别,提出了一种针对人工锐化的取证方法.利用非抽样Contourlet变换分析图像边缘点,进行边缘点分类;通过研究锐化前后预测误差图像和相位一致性来统计正常边缘点与锐化边缘点之间的差异,提取特征,训练分类器;利用SVM标定人工锐化痕迹.实验表明,该方法能够有效地检测出图像人工锐化篡改操作,较为准确地定位图像篡改边界.     

一种基于2-D Markov链模型的图像信息隐藏检测方法

 通过设定图像预测错误门限, 并结合支持向量机（Support Vector Machines ,SVM）对图像数据进行分类,提出一种二维（2-D）马尔科夫链模型的信息隐藏检测系统。在嵌入率为0.1bpp时,分别应用扩频（spread spectrum,SS）和量化索引调制（Quantization Index Modulation, QIM）进行实验,系统实现数字水印的正确检测率超过90%;而应用LSB方法,在嵌入率为0.01bpp-0.3bpp条件下,系统实现的数字水印正确检测率在50%~90%以上。     

图像预测误差域的动态补偿安全隐写算法

为了保证载密图像嵌入大量信息后的高阶统计安全性,该文将图像马尔可夫链模型推广至图像预测误差域,根据动态补偿的原理提出运用于图像预测误差域的二阶统计保持隐写算法。该算法根据隐写对图像预测误差马尔可夫链模型统计分布的改变情况,指导嵌入函数,运用后嵌入的隐秘信息动态补偿前期嵌入对图像二阶统计特性的改变,从而在不损失嵌入容量的情况下提高隐写的统计安全性。实验表明,该隐写算法在较大容量的数据嵌入过程中,能很好保持图像统计特性,提高隐写安全性。     

小波包子带频域矩和遗传算法的图像隐写分析

针对现有典型的通用隐写分析方法提取特征时多数对图像进行正交小波分解中的不足,提出了一种新的利用小波包分解和遗传算法的高效的隐写检测方案.首先对原灰度图像及其预测误差图像运用小波包分解生成多个子带,提取各子带系数的直方图特征函数多阶矩作为特征,将支持向量机的分类效果作为适应度函数值返回,指导遗传算法搜索最优的特征选择方案.针对Outguess、F5、MB1隐密图像与载体图所组成的混合图像库上的仿真实验结果表明:该方法比现有的隐写分析方法,平均检测率提高了约1%-17.8%.