学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

JPEG图像隐写信息盲检测系统的设计与开发

作　者: 茹炳晟
导　师: 黄林鹏；李华山
学　校: 上海交通大学
专　业: 软件工程
关键词: 信息隐藏盲检测 FLD 可扩展性高阶统计量小波分解
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2008年
下　载: 81次
引　用: 0次
阅　读: 论文下载

内容摘要

隐写术与隐写分析是互联网时代信息战一项重要内容,对于信息安全具有重要意义。目前,隐写术被非法组织用于传递敌对信息的可能性引起了广泛关注,同时,隐写分析也受到了各方面的高度重视。另外,隐写术在反盗版领域也有广泛的应用。基于以上情况,结合作者所在公司一个大型对日开发项目的实际要求,拟定设计开发一个高性能的,可扩展的,具有较高识别率,并且具有较大实际应用价值的JPEG图像隐写信息盲检测系统。高性能是指所要开发的系统在对待检图片是否含有隐写信息进行检测时,在保证较高正确识别率的前提下,具有较好的时间效率,即要求在尽可能少的时间内完成对图片的正确检测。可扩展性是指系统可以应对新出现的图像隐写工具,也就是说,对于用新出现的图像隐写工具嵌入过信息的非自然图片,只要提供相应的训练样本集,产生对应的分类器数据,本系统就能够对该类非自然图片具有较高的正确识别率。同时还要求系统的分类器数据可以不断累积完善并有效共享,即要求分类器数据的使用、保存、共享、新增以及补充完善具有灵活性,以此提高系统的实际应用价值。基于以上要求,本文首先在综合考虑识别率和性能的基础上,提出了一种基于小波变换,高阶统计量以及Fisher准则线性分类器的JPEG图像隐写信息检测算法,该算法首先对图像进行二层小波分解,然后提取高阶统计量,得到描述图像统计特征的特征向量,最后采用模式识别中的经典分类方法-2类别Fisher准则线性分类器对数字图像是否含有隐藏信息进行判决分类。期间对算法中的关键实现步骤,包括图像的小波分解和Fisher准则线性分类器,编写了详细的类C伪代码,完成了系统核心算法原型模块的开发。接下来,在此算法设计的基础上,基于分类器数据模块化的设计思想并结合数据库技术,提出了一种全新的JPEG图像隐写信息盲检测系统的设计方案,基于该方案开发的系统不仅具有良好可扩展性,以应对新出现的图像隐写工具,还能不断累积完善并有效共享分类器数据,由此可以延长系统的生命周期。并且系统还能在使用过程中不断提高检测识别率,具有较大的实际应用价值。最后,基于Jsteg大型训练图像样本集的仿真试验取得了预计的结果,验证了系统设计的合理有效性,很好满足了公司项目对系统的设计要求。

全文目录

摘要  5-7
ABSTRACT  7-11
1 绪论  11-23
  1.1 课题背景与意义  11-12
  1.2 隐写术与隐写分析的基本概念  12-15
    1.2.1 隐写术(Steganography)  12-14
    1.2.2 隐写分析(Steganalysis)  14-15
  1.3 国内外研究现状  15-21
    1.3.1 典型的图像隐写分析技术  15-19
    1.3.2 隐写分析与检测软件  19-20
    1.3.3 图像隐写盲检测技术  20-21
  1.4 本文的工作和组织结构  21-22
  1.5 本章小结  22-23
2 系统设计中使用的关键技术及分析  23-40
  2.1 图像的小波分解  23-31
    2.1.1 小波变换简介  23-24
    2.1.2 图像的小波分解  24-25
    2.1.3 小波函数  25-26
    2.1.4 连续小波变换（CWT）  26
    2.1.5 离散小波变换（DWT）  26-29
    2.1.6 图像小波分解的Matlab 实现  29-31
    2.1.7 图像小波分解的小结  31
  2.2 高阶统计量  31-37
    2.2.1 特征函数  32-33
    2.2.2 高阶矩和高阶累积量  33-37
    2.2.3 多个随机变量的高阶矩和高阶累积量简介  37
    2.2.4 高阶统计量的小结  37
  2.3 FISHER 准则线性分类器  37-39
    2.3.1 分类器和线性分类器  38
    2.3.2 Fisher 准则线性分类器  38-39
  2.4 本章小结  39-40
3 JPEG 图像隐写信息盲检测系统的算法设计与分析  40-51
  3.1 算法框架和数据处理流程  40-41
  3.2 FISHER 准则线性分类器的设计  41-46
    3.2.1 Fisher 准则函数  41-44
    3.2.2 确定最佳投影方向W~*  44-45
    3.2.3 确定判决门限W_0  45-46
    3.2.4 判决规则  46
  3.3 利用FLD 实现隐写信息的判别  46-48
    3.3.1 特征参数的选取  47
    3.3.2 隐写信息的判别步骤  47-48
  3.4 算法关键步骤的C/C++编程实现  48-50
    3.4.1 图像小波分解的编程实现  48-49
    3.4.2 FLD 的编程实现  49-50
  3.5 本章小结  50-51
4 JPEG 图像隐写信息盲检测系统的设计  51-59
  4.1 系统功能和特点  51-52
  4.2 系统组成与架构  52-55
  4.3 系统工作流程  55-56
  4.4 系统数据库设计  56-58
  4.5 本章小结  58-59
5 系统设计的MATLAB 仿真实验  59-68
  5.1 基于JSTEG 小规模训练样本集的仿真试验  59-66
    5.1.1 仿真实验详细步骤及Matlab 代码分析  59-65
    5.1.2 仿真实验结果  65-66
    5.1.3 实验结果分析  66
  5.2 基于JSTEG 大型训练样本集的仿真试验结果  66-67
  5.3 本章小结  67-68
6 全文总结与展望  68-70
参考文献  70-72
附录  72-83
致谢  83-84
攻读硕士学位期间已发表或录用的论文  84

JPEG图像隐写信息盲检测系统的设计与开发

内容摘要

全文目录

相似论文