數(shù)字圖像通用隱寫分析技術(shù)的研究.pdf

1、隱寫技術(shù)與隱寫分析技術(shù)作為信息安全領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn),在近幾年取得了很大進(jìn)展。隱寫分析的目的在于揭示媒體中是否含有隱藏信息,甚至只是指出媒體中存在隱藏信息的可疑性。當(dāng)前的隱寫分析技術(shù)主要分為專用隱寫分析技術(shù)和通用隱寫分析(盲檢測(cè))技術(shù),主要討論圖像中隱藏信息的通用檢測(cè)問題。在隱藏信息的通用檢測(cè)研究中,選用NRCS和華盛頓大學(xué)標(biāo)準(zhǔn)圖像庫(kù)的彩色圖像作為實(shí)驗(yàn)圖像,提取圖像的噪聲特征和紋理特征作為數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)特征,用支持向量機(jī)對(duì)提取的圖像特征進(jìn)行分

2、類,從而區(qū)分出原始圖像和含密圖像。
　　 本文從圖像噪聲的角度研究了圖像隱寫的通用檢測(cè)方法,根據(jù)信息隱藏的加性噪聲模型,隱藏信息嵌入后必然會(huì)導(dǎo)致圖像原有噪聲特征的變化,根據(jù)噪聲變化特征,提出了一種基于多噪聲特征的數(shù)字圖像隱寫分析方法。該方法首先從小波分析、圖像去噪、鄰域預(yù)測(cè)三個(gè)方面分析提取圖像的噪聲特征,并對(duì)噪聲特征進(jìn)行校準(zhǔn),以使噪聲特征能更好地反映隱藏信息嵌入后的變化。最后,選取核函數(shù)RBF作為支持向量機(jī)的內(nèi)積函數(shù)進(jìn)行分類,來

3、判斷圖像是否含有隱藏信息。通過對(duì)LSB、Cox's SS、F5和Jphide四種典型的隱寫方法進(jìn)行檢測(cè),結(jié)果表明:該方法能有效地實(shí)現(xiàn)隱藏信息的檢測(cè)。另外,將圖像紋理分類問題與隱寫分析問題相聯(lián)系,提出隱藏信息的嵌入可以視為在精細(xì)尺度下給圖像引入了更多隨機(jī)紋理的觀點(diǎn)。據(jù)此,論文結(jié)合紋理分類的方法,對(duì)彩色圖像進(jìn)行局部線性變換并在局部線性變換系數(shù)的歸一化直方圖中提取通用型隱寫分析特征,結(jié)合支持向量機(jī)分類器對(duì)原始圖像和含密圖像進(jìn)行分類。通過對(duì)LS