检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：张月战略支援部队信息工程大学

学位级别：硕士

数字图像隐写技术通过特定的算法将秘密信息隐藏到载体图像中来实现隐蔽通信。当前主流的自适应隐写算法大多通过失真函数设计与STCs编码相结合的方式将秘密信息嵌入到图像纹理复杂的区域来提升其抗检测性。然而图像在实际传输时,受带... 详细信息

数字图像隐写技术通过特定的算法将秘密信息隐藏到载体图像中来实现隐蔽通信。当前主流的自适应隐写算法大多通过失真函数设计与STCs编码相结合的方式将秘密信息嵌入到图像纹理复杂的区域来提升其抗检测性。然而图像在实际传输时,受带宽、软件处理能力等因素制约,往往会遭受压缩、缩放等处理操作,这不仅会造成图像质量的下降和信息的损失,也会致使秘密信息无法被完全正确提取。因此,在保证抗检测性的基础上,研究抗压缩、缩放等攻击的图像隐写算法势在必行。本文主要针对图像传输过程中遭受的缩放处理,提出了三种可同时抗缩放攻击与统计检测的图像隐写算法。论文主要工作如下:1、针对现有图像自适应隐写算法难以抵抗缩放攻击的不足,提出了一种基于缩放不变像素的抗缩放攻击与统计检测的隐写方法。该方法针对图像缩放处理中常用的最邻近插值法,首先分析其缩放原理,利用其通过输出像素坐标寻找原始相关像素,通过距离分配权重,通过原始像素和权重的线性组合得到输出像素灰度值的特点,提取图像缩放后的不变像素;然后结合WOW,S-UNIWARD和Mi POD等经典隐写的失真函数与STCs编码实现信息的嵌入,从而达到抗缩放攻击与抗统计检测的目的。提取载密图像SPAM、max SRM两类图像特征进行了抗检测性能实验,结果表明:提出的方法在多种缩放因子和嵌入率的情况下,均表现出良好的抗缩放攻击性能和抗检测性能。2、针对基于缩放不变像素的隐写方法仅对最邻近插值缩放攻击具有鲁棒性的不足,提出一种基于量化索引调制的抗缩放攻击与统计检测的图像自适应隐写算法。该算法针对空域图像,首先采用基于量化索引调制的嵌入算法提取新的嵌入载体,然后利用空域隐写SUNIWARD构造新载体的失真函数,并应用STCs编码秘密信息实现嵌入,最后根据秘密信息在新载体中的嵌入修改幅度,应用量化索引调制算法在原始载体中实现秘密信息的最终嵌入。实验结果表明:该算法对最邻近插值、双线性插值、双三次插值缩放处理均具有一定的鲁棒性;相比于S-UNIWARD隐写算法,载密图像遭受缩放攻击后,新算法的信息提取错误率明显降低;相比于传统基于量化索引调制的水印算法,新算法的抗检测性能更高。3、针对基于量化索引调制的隐写算法在缩放攻击后秘密信息的正确提取率和抗检测性不高的问题,提出一种基于Zernike矩的抗缩放攻击与统计检测的图像自适应隐写算法。该算法针对空域图像,首先,提取归一化的载体图像Zernike矩的幅值,借鉴抖动调制的算法获得秘密信息的嵌入载体;然后,利用空域隐写S-UNIWARD设计新载体像素的嵌入失真,并应用STCs编码秘密信息实现嵌入;最后,根据秘密信息在新载体中的修改幅度,再次应用基于抖动调制的算法在Zernike矩的幅值中实现秘密信息的最终嵌入,并重构得到载密图像。实验结果表明,该算法不仅能够抵抗缩放攻击,其抗检测性明显高于基于量化索引调制的隐写算法。最后对全文工作进行了总结,指出了本文工作中存在的不足以及下一步的工作方向。

关键词：抗缩放攻击抗统计检测缩放不变像素量化索引调制 Zernike矩

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基于超像素滤波的非对称失真隐写方法

引用

计算机学报 2023年第7期46卷 1473-1493页

作者：朱利妍罗向阳张祎王金伟卢伟刘粉林中国人民解放军战略支援部队信息工程大学网络空间安全学院郑州450001 河南省网络空间态势感知重点实验室郑州450001 河南警察学院郑州450001 南京信息工程大学计算机学院、网络空间安全学院南京210044 中山大学计算机学院广州510006

数字图像隐写将秘密信息嵌入到图像的冗余部分,并通过公开信道(如E-mail、社交平台等)传输以实现隐蔽通信.近年来,主流的数字图像隐写技术往往通过设计多样化的对称/非对称失真函数,将信息自适应嵌入到图像纹理复杂区域,以提升方法的抗... 详细信息

数字图像隐写将秘密信息嵌入到图像的冗余部分,并通过公开信道(如E-mail、社交平台等)传输以实现隐蔽通信.近年来,主流的数字图像隐写技术往往通过设计多样化的对称/非对称失真函数,将信息自适应嵌入到图像纹理复杂区域,以提升方法的抗统计检测性能.相比对称失真函数,最新的基于图像恢复或滤波原理的非对称失真函数能更好地指示信息嵌入时的修改方向.然而,现有基于图像恢复的非对称失真隐写往往耗时较长,基于滤波的非对称失真隐写抗检测能力还有待提升.为此,本文首先分析指出现有基于滤波的非对称失真隐写会弱化图像中物体的边缘与轮廓,降低边信息图像的质量;然后,提出超像素滤波的概念及算法,将描绘物体边缘与轮廓的超像素加入到滤波过程中,以提高构造边信息图像的质量;接着,给出一种超像素去噪算法,避免过小的超像素成为图像的“干扰噪声”,以更好地描绘物体的边缘与轮廓;最后,利用生成的边信息图像,结合现有非对称失真函数设计策略,得到能够更准确指示信息嵌入修改方向的非对称失真函数,进而给出基于超像素滤波的非对称失真隐写方法.基于常用的Bossbase-1.01、UCID、BOWS2、IStego100K等多个图像库,在0.1~0.5 bpnzAC的嵌入率、65~95的JPEG压缩质量因子下进行了大量实验,结果表明:与现有基于滤波构造边信息图像的典型隐写方法相比,本文方法所得边信息图像的峰值信噪比平均提高1.05 dB、结构相似度平均提高0.04,验证了超像素滤波的优势;与J-UNIWARD、UED、UERD等对称失真隐写典型方法相比,所提方法的抗统计检测性能分别平均提升7.6%、4.2%、6.0%;与现有基于图像恢复的非对称失真隐写典型方法相比,所提方法生成边信息图像的耗时降低约87%;与现有最新的基于均值滤波的非对称失真隐写方法相比,抗统计检测性能提升了0.3%~12%.

关键词：隐写非对称失真超像素滤波边信息抗统计检测

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