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基于图像内容的隐写分析与篡改检测

作　者: 郑二功
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 隐写分析 篡改检测 LSB匹配 局部线性变换 特征函数 JPEG二次压缩 块效应
分类号: TP391.41
类　型: 博士论文
年　份: 2011年
下　载: 19次
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内容摘要


作为保障图像信息安全的两个重要技术手段,图像隐写分析和篡改检测技术已成为多媒体信息安全领域的研究热点。图像隐写分析是针对数字隐写的逆向分析技术,其主要目的是检测秘密信息的存在性,并作为一条测试隐写算法安全性的有效途径。图像篡改检测是数字图像盲取证技术的重要研究内容之一,它是在不依赖任何预签名提取或预嵌入信息的前提下,直接通过分析图像数据的固有特征,来鉴别数字图像的真实性。图像隐写分析和篡改检测主要依据秘密信息的嵌入和篡改操作导致的异常统计特征来实现。自然图像反映客观世界中不同景物空间结构关系所呈现的视觉信息,具有区域平稳特性。不同内容的图像区域具有不同的统计特性,隐藏信息存在性特征和篡改检测特征与图像数据的内容密切相关。结合图像局部区域的内容特征,研究图像隐写分析和篡改检测算法,具有重要的理论意义。本文将图像信源建模为区域平稳的Markov信源,在深入分析空域图像LSB匹配隐写和JPEG图像合成篡改机理的基础上,研究基于图像内容的隐写分析和篡改检测算法。论文的主要工作和学术成果包括:1.自然图像统计特性分析:运用概率统计和信息论等方面的知识和已有的图像统计建模研究成果,分析了自然图像的灰度和细节分量的分布特性,及其与图像内容复杂度之间的关系。通过分析可知,自然图像具有较强的邻域相关性,同一景物内部的统计特性相似,而不同景物之间则存在明显的差异,即不同内容的图像子区域具有不同的统计特性。2.载体、载密图像统计特性分析:以自建单一内容分类图像库为研究对象,分析了LSB匹配隐写对不同内容图像统计特性的影响。以典型的隐藏信息检测特征为参量分析了隐藏信息存在性特征与图像内容的关系,得出了图像平坦区域在秘密信息嵌入前后的统计特征差异更明显的结论,为开展基于图像内容的隐写分析技术研究、提出新的可靠的隐藏信息检测算法提供了理论依据。3.基于局部方差直方图的LSB匹配隐写分析:将LSB匹配建模为加性噪声,在分析载体、载密图像局部方差差异的基础上,提出一种基于局部方差直方图的LSB匹配隐写分析算法。该算法利用差分预处理增强隐写噪声的“信噪比”;提取局部方差直方图的加权特征,以反映图像不同复杂度区域隐写前后的变化;利用降采样图像提取校准特征,并将原始特征和校准特征相结合,作为分类特征。实验结果表明,该算法具有较好的检测性能。4.基于局部线性变换和CF(特征函数)加权特征的LSB匹配隐写分析:分析不同内容图像细节分量隐写前后特征函数幅度的变化,提出一种基于局部线性变换和CF加权特征的LSB匹配隐写分析算法。该算法将嵌入的秘密信息看作一种随机纹理,用一系列对纹理敏感的局部线性变换模板对图像进行分解;构造一种新的CF加权特征,以捕捉不同内容的图像隐写前后CF的最大变化;采用阈值选择算法搜索到一个次优的特征集。实验结果表明,该算法的检测性能总体优于典型隐写分析算法的检测性能。5.基于图像内容的分块联合判决隐写分析:基于隐藏信息存在性特征与图像内容之间的关系,提出一种分块联合判决的隐写分析算法。该方法将图像划分为若干子图像,基于内容特征将子图像分为不同类别,为每个类别训练一个分类器,根据检测可靠性的高低赋予每个类别相应的权重。一幅完整图像的检测结果,通过对各子图像的检测结果进行加权融合得到。针对LSB匹配的隐写分析实验结果表明,该算法的检测性能优于典型隐写分析算法的检测性能。6.基于块效应不一致性的JPEG图像篡改检测:针对一类JPEG合成图像,在分析篡改区域与非篡改区域块效应的不一致性和块效应与图像内容的关系的基础上,提出一种简单有效的篡改检测算法。该算法利用估计的一次压缩质量因子对待检测图像进行裁剪再压缩,提取图像的块效应指数映射图,通过图像分割实现篡改区域的自动检测与定位。实验结果表明,该算法受图像内容的影响较小,对于各种质量的JPEG图像和较小的篡改区域均能有效检测,当二次压缩与一次压缩的质量因子之差在15以上,虚警率控制在1%以内时,检测率可达90%以上。

全文目录


表目录  8-9
图目录  9-11
摘要  11-13
ABSTRACT  13-15
第一章 绪论  15-31
  1.1 研究背景及意义  15-16
  1.2 信息隐藏  16-23
    1.2.1 信息隐藏概述  16
    1.2.2 数字隐写  16-18
    1.2.3 隐写分析  18-23
  1.3 数字图像取证  23-26
    1.3.1 数字图像取证概述  23-24
    1.3.2 图像来源鉴别  24-25
    1.3.3 图像篡改检测  25-26
  1.4 基于图像内容的隐写分析与篡改检测  26-28
  1.5 论文的主要工作  28
  1.6 章节安排  28-31
第二章 自然图像统计特性分析  31-42
  2.1 图像信源  32-33
  2.2 图像的灰度分布特性和信息熵  33-37
  2.3 图像细节分量的分布特性  37-41
    2.3.1 广义高斯分布模型  38-39
    2.3.2 高斯混合模型  39-40
    2.3.3 局部平稳高斯模型  40-41
    2.3.4 高斯尺度混合模型  41
  2.4 本章小结  41-42
第三章 载体、载密图像统计特性分析  42-59
  3.1 引言  42
  3.2 实验图像库  42-43
  3.3 数字隐写对图像统计特性的影响  43-50
    3.3.1 灰度直方图  43-45
    3.3.2 灰度共生矩阵  45-48
    3.3.3 细节系数直方图  48-50
  3.4 典型隐藏信息检测特征与隐写分析算法  50-57
    3.4.1 灰度直方图特征  50-55
    3.4.2 细节分量的PDF 矩和CF 矩特征  55-56
    3.4.3 典型隐写分析算法性能测试  56-57
  3.5 隐藏信息存在性特征与图像内容的关系  57-58
  3.6 本章小结  58-59
第四章 基于局部方差直方图的LSB 匹配隐写分析  59-71
  4.1 引言  59
  4.2 算法原理  59-61
    4.2.1 加性噪声隐写模型  59-60
    4.2.2 局部方差特征分析  60-61
  4.3 局部方差直方图的加权特征  61-64
    4.3.1 局部方差直方图  61-62
    4.3.2 横轴方向的加权特征  62-63
    4.3.3 纵轴方向的加权特征  63-64
  4.4 基于局部方差直方图的LSB 匹配隐写分析  64-67
    4.4.1 特征提取  64-65
    4.4.2 分类器  65-67
  4.5 实验结果与分析  67-70
    4.5.1 实验设置  67
    4.5.2 滤波模板的选择  67
    4.5.3 不同特征组合时的检测性能  67-68
    4.5.4 与其它算法的性能比较  68-70
  4.6 本章小结  70-71
第五章 基于局部线性变换和CF 加权特征的LSB 匹配隐写分析  71-82
  5.1 引言  71
  5.2 算法原理  71-73
  5.3 特征提取  73-75
    5.3.1 利用局部线性变换表示图像  73-74
    5.3.2 特征函数加权特征  74-75
  5.4 特征评价与选择  75-77
    5.4.1 特征评价  75-76
    5.4.2 特征选择  76-77
  5.5 算法流程  77
  5.6 实验结果与分析  77-81
    5.6.1 实验设置  77
    5.6.2 特征选择的实验结果  77-78
    5.6.3 图像库对检测性能的影响  78-79
    5.6.4 与其它算法的性能比较  79-81
  5.7 本章小结  81-82
第六章 基于图像内容的分块联合判决隐写分析  82-88
  6.1 引言  82
  6.2 算法原理及流程  82-83
    6.2.1 训练过程  82-83
    6.2.2 测试过程  83
  6.3 实现过程  83-85
    6.3.1 特征提取  83-84
    6.3.2 图像分割和子图像分类  84
    6.3.3 类别权重的确定  84
    6.3.4 联合判决  84-85
  6.4 实验结果与分析  85-87
    6.4.1 子图像尺寸和类别数的选择  85-86
    6.4.2 融合规则对检测性能的影响  86-87
    6.4.3 与其它算法的性能比较  87
  6.5 本章小结  87-88
第七章 基于块效应不一致性的JPEG 图像篡改检测  88-107
  7.1 引言  88
  7.2 JPEG 压缩标准简介  88-91
    7.2.1 JPEG 编码器  89-90
    7.2.2 JPEG 解码器  90-91
  7.3 JPEG 图像的合成伪造模型  91-92
  7.4 算法原理  92-95
    7.4.1 量化误差与二次量化  92-93
    7.4.2 量化误差与图像内容的关系  93-95
  7.5 算法描述  95-101
    7.5.1 JPEG 二次压缩检测  96-97
    7.5.2 块效应指数映射的提取  97-100
    7.5.3 篡改检测与篡改区域定位  100-101
  7.6 实验结果与分析  101-105
    7.6.1 二次压缩检测  101-102
    7.6.2 篡改检测  102-105
  7.7 本章小结  105-107
结束语  107-110
  一、全文总结  107-108
  二、工作展望  108-110
参考文献  110-122
作者简历 攻读博士学位期间完成的主要工作  122-123
致谢  123

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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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