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针对LSB匹配的图像隐写分析技术研究
作 者: 刘学谦
导 师: 平西建
学 校: 解放军信息工程大学
专 业: 军事情报学
关键词: 信息隐藏 数字隐写 LSB匹配隐写分析 图像退化/复原 中值滤波 阈值 小波分解 差分直方图 广义高斯分布 偏离度 共生矩阵 支持向量机
分类号: TP391.41
类 型: 硕士论文
年 份: 2009年
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内容摘要
随着信息安全问题的日益突出,对信息隐藏相关技术的研究在国内外很多科研机构相继展开。数字隐写和数字水印是信息隐藏的两个最重要的分支。而作为数字隐写的对立面,隐写分析更是受到研究者的高度重视。它以检测、提取、还原和破坏隐藏于图像、音频、视频等数字媒体中的以不引起外界注意的方式通过公用信道(特别是互联网)进行传递的秘密信息。空域图像LSB数字隐写由于其方法简单,数据隐藏量大而得以广泛应用。其中的LSB替换法是迄今为止出现较早并被广泛使用的一种数字隐写方法,它利用欲嵌入的秘密信息取代载体图像的最不重要比特位,并与原图像的7个高位平面组成新的图像。LSB匹配法是LSB替换法的改进方法,它克服了LSB替换法的图像直方图值对现象,导致其隐写分析难度明显增加。同时,低嵌入率条件下和针对未压缩高精度原始扫描图像的隐写分析是LSB匹配隐写分析的难点和热点。本文在深入分析空域图像数字隐写技术的基础上,对针对LSB匹配的隐写分析技术进行了研究,所做的主要工作及取得的主要成果如下:1、将LSB匹配数字隐写中秘密信息的嵌入过程看作是一种加性噪声对“干净”载体图像的污染,从而引入图像复原技术重建载体图像。由于LSB匹配法嵌入的秘密信息有类似双极性脉冲噪声的特性,而中值滤波对于滤除脉冲噪声具有良好效果,因此提出了一种基于中值滤波改进的复原方法。并且用实验验证了滤波复原过程的必要性,以及总结出能够解决由于图像内容不同严重影响秘密信息检测的一种有效途径。最后通过对比待检测图像和载体图像的估计,提取了HH子带小波系数0值个数比例差异特征向量,设计了针对LSB匹配隐写的分析方法。2、针对LSB匹配的嵌入机制,对小波阈值滤波的门限进行改进,并将其滤波复原结果作为载体图像的估计。结合其与待检测图像的直方图/邻接直方图特征函数质心差异性特征,设计了一种LSB匹配隐写分析方法。实验证明,此方法不仅对经过JPEG压缩的图像能够进行有效检测,而且对未压缩的高精度原始扫描图像也具有一定检测能力。3、提出了一种基于直方图特性的LSB匹配隐写分析方法。根据图像在LSB匹配数字隐写过程前后灰度直方图、差分直方图以及小波分解后的子带系数直方图的特性差异,提取了23维的特征向量,并使用支持向量机对其进行训练,建立区分载体图像与载密图像的分类器达到隐写分析的目的。4、提出了一种基于偏离度的LSB匹配隐写分析方法。首先定义了基于灰度直方图的线性偏离度和基于共生矩阵的平面偏离度,并由此提取了10维特征来对图像进行LSB匹配隐写分析,同时引入二次嵌入过程减小图像内容差异带来的影响,提高隐写分析的性能。最后,对本文工作进行了总结,并对隐写分析技术的发展进行了展望,指出了未来的研究方向和构想。
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全文目录
表目录 7-8 图目录 8-10 摘要 10-12 ABSTRACT 12-14 第一章 绪论 14-26 1.1 信息隐藏 14-16 1.1.1 信息隐藏历史 14 1.1.2 信息隐藏定义 14 1.1.3 信息隐藏发展现状 14 1.1.4 信息隐藏分类 14-15 1.1.5 信息隐藏的应用范围 15-16 1.2 数字隐写 16-20 1.2.1 数字隐写简介 16-17 1.2.2 数字隐写技术与密码技术的区别 17 1.2.3 数字隐写与数字水印的区别 17-18 1.2.4 数字隐写技术主要性能指标 18 1.2.5 数字隐写技术分类 18-20 1.3 隐写分析 20-24 1.3.1 隐写分析简介 20 1.3.2 隐写分析技术研究的目的和意义 20 1.3.3 隐写分析技术主要技术指标 20-21 1.3.4 隐写分析技术分类 21-23 1.3.5 图像隐写分析研究现状 23-24 1.4 本文主要研究工作和成果 24-26 第二章 基于滤波复原的小波特征LSB匹配隐写分析 26-37 2.1 引言 26-27 2.2 图像退化/复原与LSB匹配数字隐写/隐写分析 27-29 2.2.1 图像退化/复原 27 2.2.2 LSB匹配数字隐写/隐写分析 27-29 2.3 中值滤波 29-30 2.3.1 中值滤波 29 2.3.2 中值滤波改进 29-30 2.4 HH子带小波系数0值个数比例差异特征向量 30-34 2.4.1 小波变换 30-31 2.4.2 小波系数0值个数 31-32 2.4.3 HH子带小波系数0值个数比例差异特征向量 32-34 2.5 方法流程 34 2.6 实验结果与分析 34-36 2.7 本章小结 36-37 第三章 基于小波阈值滤波的LSB匹配隐写分析 37-47 3.1 引言 37-38 3.2 小波阈值滤波 38-39 3.3 差异性特征向量 39-42 3.3.1 直方图特征函数质心 39-40 3.3.2 邻接直方图特征函数质心 40-41 3.3.3 构造差异性特征向量 41-42 3.4 Fisher线性判别 42-44 3.5 实验结果与分析 44-46 3.6 本章小结 46-47 第四章 基于直方图特性的LSB匹配隐写分析 47-56 4.1 引言 47 4.2 灰度直方图 47-49 4.2.1 灰度直方图差异 47-48 4.2.2 灰度直方图特征提取 48-49 4.3 差分直方图 49-50 4.3.1 差分直方图差异 49-50 4.3.2 差分直方图特征提取 50 4.4 小波子带系数直方图 50-51 4.4.1 小波子带系数直方图差异 50-51 4.4.2 小波子带系数直方图特征提取 51 4.5 方法实现 51-53 4.5.1 支持向量机简介 51-52 4.5.2 实现步骤 52-53 4.6 实验结果与分析 53-55 4.7 本章小结 55-56 第五章 基于偏离度的LSB匹配隐写分析 56-63 5.1 引言 56 5.2 线性偏离度 56-57 5.2.1 灰度直方图 56 5.2.2 线性偏离度 56-57 5.3 平面偏离度 57-59 5.3.1 共生矩阵 57-58 5.3.2 平面偏离度 58-59 5.4 二次嵌入与特征提取 59-60 5.4.1 二次嵌入 59-60 5.4.2 特征提取 60 5.5 实验结果与分析 60-62 5.7 本章小结 62-63 结束语 63-65 参考文献 65-68 作者简历 攻读硕士学位期间完成的主要工作 68-69 致谢 69
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工) > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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