基于特征分析的彩色圖像廣義隱寫分析研究.pdf

1、隱寫分析是信息隱藏檢測的重要分支，分為針對性隱寫分析和廣義隱寫分析。針對性隱寫分析檢測率高，但考慮到隱寫術的多樣性，它的實際應用受到限制。廣義隱寫分析適用性強，可以針對任意隱寫方法訓練，因此對其開展研究具有重要意義。 圖像廣義隱寫分析類似于兩類模式識別問題，其目的是為了將給定圖片分為隱寫和未隱寫兩類，因此特征提取、特征空間優(yōu)化和分類器設計是其中的三大關鍵技術，本文從這三方面進行了深入研究和大量實驗，主要內容包括： 1.針

2、對目前廣義隱寫分析多從灰度圖中提取特征而忽略了顏色信息的缺陷，在分析和比較小波子帶系數(shù)高階概率密度函數(shù)(PDF)矩和直方圖特征函數(shù)(CF)矩的基礎上，提出結合顏色相關度和直方圖CF矩的方法。對圖像亮度分量引入小波子帶直方圖CF矩，對色度分量提取矢量方向相關度特征。該方法不但克服了單純從灰度圖中提取特征的片面性而且通過引入直方圖CF矩獲得了更加有效的隱寫分析特征集。實驗結果表明，該算法對多種隱寫方法均有較好的檢測效果。 2.考慮到

3、提取的特征中有些并不能很好地反映由于隱寫所帶來的統(tǒng)計特性變化，提出利用方差分析對特征進行評估的策略，進一步從中選取更有效的特征以改善分類性能。實驗結果表明，經過方差分析特征選擇后，隱寫分析的特征空間得到有效優(yōu)化，分類器訓練時間大大減少，同時檢測率也得到有效提高。 3.由于當前廣義隱寫分析多為兩類隱寫分析，只能判斷隱寫的存在性，因此通過結合直接非循環(huán)圖支持向量機算法將隱寫分析特征集推廣到多類廣義隱寫分析中。這樣不僅可以檢測圖像是否