基于JPEG的圖像隱寫分析研究.pdf

1、隱寫和隱寫分析是互聯(lián)網(wǎng)時代信息安全領域的重要課題，逐漸受到各國政府、軍方、情報部門和各種研究機構(gòu)的重視。隱寫分析的目的是檢測隱密信息的存在性、估算隱密信息的長度直至隱密信息的提取?，F(xiàn)在大部分研究的都是專用隱寫分析，而通用隱寫分析則相對較少，并且現(xiàn)實生活中隱秘圖像的隱寫工具往往是不可知的，所以通用隱寫分析是隱寫分析領域發(fā)展的必然趨勢。Internet上使用的圖像格式有很多種，JPEG圖像是被最廣泛使用的一種。本文分析了現(xiàn)有的基于JPEG的

2、隱寫方法，對圖像的統(tǒng)計特征變化和分類器的設計進行了研究。主要工作和貢獻如下： 1.對各種基于JPEG的隱寫方法進行分析，總結(jié)了其對于載體圖像統(tǒng)計特征的影響。 2.提出了兩種新的基于JPEG的多特征通用隱寫分析方法，這兩種方法都結(jié)合了小波直方圖頻域矩特征和分塊效應特征。第一種方法使用分塊間的依賴性特征作為其分塊效應特征，第二種方法使用高通濾波后的分塊特征的倒數(shù)作為其分塊效應特征。實驗結(jié)果表明，本文的兩種隱寫分析方法都可以得

3、到較高的隱寫分析性能，比起原有的一些通用圖像隱寫分析方法有著明顯的優(yōu)勢。第二種方法雖然相對于小波直方圖頻域矩特征只是增加了一維特征，但是其達到的分類效果比增加多維分塊依賴性特征的效果更佳，而且復雜度更低，運算速度更快。 3.首次把高通濾波引入隱寫分析領域，從理論和實驗上論證了高通濾波后的分塊特征的有效性，為通用隱寫分析的進一步發(fā)展指明了方向。 4.把隱寫分析問題轉(zhuǎn)換為模式識別問題來處理，根據(jù)模式識別中定義“好”特征的標準