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基于DCT域的JPEG图像隐写分析算法研究

作　者: 侯毅刚
导　师: 平西建
学　校: 解放军信息工程大学
专　业: 电子与通信工程
关键词: 信息隐藏 数字隐写 隐写分析 离散余弦变换 支持向量机 特征向量
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2008年
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内容摘要


JPEG图像是目前互联网上应用较多的图像格式之一,由于标准JPEG图像采用DCT变换,因此JPEG图像被广泛应用于DCT域的数字隐写。本文在深入分析JPEG图像数字隐写及隐写分析技术的基础上,对针对JPEG图像的通用隐写分析算法进行了研究,所做的主要工作及取得的主要成果如下:1、介绍了信息隐藏的历史、研究现状及应用领域;讨论了数字隐写的模型、技术分类及研究现状;阐述了隐写分析的重要性、技术分类及研究现状。2、对三种经典的基于JPEG图像的数字隐写技术(Jsteg、F5、MB)的隐写原理、对图像统计特性的影响、算法性能等进行了分析比较,指出了三种数字隐写算法的优缺点;介绍了三种相应的隐写分析算法,并进行了实验仿真及结果分析,指出了存在的不足。3、提出一种基于多特征的F5隐写分析算法,根据F5数字隐写算法给载体图像带来的统计变化,从DCT系数直方图、0游程统计数量和空域像素8×8块边界不连续性的改变等提取一个35维的有效特征向量。算法实现时选择支持向量机作为分类器,利用特征向量对载密图像进行分类识别。在多种训练条件下对分类器的检测性能进行了实验仿真,实验结果表明,在不同训练条件下,算法对F5载密图像有较高的检测率,并且算法明显改善了对低嵌入率载密图像的检测性能。4、提出一种基于支持向量机的通用隐写分析算法。通过研究DCT系数统计模型及变换域数字隐写算法的一般原理,提取了DCT系数直方图差异、直方图质心变化、共生矩阵及边界不连续性的改变等46个变换域和空域特征用于对Jsteg、F5、MB数字隐写算法进行分类识别。实验结果显示,在不同训练条件下,分类器对不同类型、不同嵌入率载密图像具有较高的检测率,并且虚警率较低,算法性能稳定。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。

全文目录


摘要  8-9
ABSTRACT  9-10
第一章 绪论  10-20
  1.1 信息隐藏技术概述  10-13
    1.1.1 信息隐藏技术定义和分类  10-11
    1.1.2 信息隐藏技术国内外研究现状  11-12
    1.1.3 信息隐藏技术的研究热点及发展趋势  12-13
    1.1.4 信息隐藏技术的应用  13
  1.2 数字隐写技术  13-16
    1.2.1 数字隐写的通信模型  13-14
    1.2.2 数字隐写技术的发展  14-15
    1.2.3 数字隐写的理论安全性研究  15-16
  1.3 隐写分析技术  16-18
    1.3.1 隐写分析的目的和意义  16
    1.3.2 图像隐写分析技术分类  16-17
    1.3.3 图像隐写分析技术发展现状  17-18
  1.4 本文所做的主要工作  18-20
第二章 基于JPEG图像的数字隐写及攻击技术  20-40
  2.1 JPEG 压缩技术简介  20-21
  2.2 数字隐写技术评估与隐写分析评价  21-22
    2.2.1 数字隐写技术评估指标  21-22
    2.2.2 隐写分析技术评价  22
  2.3 Jsteg数字隐写及攻击技术  22-26
    2.3.1 Jsteg 数字隐写技术  22-23
    2.3.2 针对Jsteg的攻击技术  23-25
    2.3.3 实验仿真  25-26
  2.4 F5 数字隐写及攻击技术  26-33
    2.4.1 F5 数字隐写技术  26-28
    2.4.2 针对F5 的攻击技术  28-30
    2.4.3 实验仿真  30-33
  2.5 基于模型的数字隐写及攻击技术  33-38
    2.5.1 基于JPEG图像的MB 数字隐写技术  34-35
    2.5.2 针对MB 的攻击技术  35-36
    2.5.3 实验仿真  36-38
  2.6 三种隐写算法性能比较  38-39
  2.7 本章小结  39-40
第三章 基于多特征的F5隐写分析算法  40-49
  3.1 引言  40
  3.2 针对F5 算法的多特征提取  40-45
    3.2.1 多特征提取的必要性  40-41
    3.2.2 F5 算法引起的特征变化  41-43
    3.2.3 特征提取  43-45
  3.3 算法设计  45-47
    3.3.1 支持向量机  45-46
    3.3.2 算法实现方法  46-47
  3.4 实验仿真  47-48
  3.5 本章小结  48-49
第四章 基于SVM的通用隐写分析算法  49-57
  4.1 引言  49
  4.2 通用隐写分析算法研究  49
  4.3 基于SVM的通用隐写分析算法  49-54
    4.3.1 特征提取  49-54
    4.3.2 分类检测的实现  54
  4.4 实验仿真  54-56
  4.5 本章小结  56-57
总结与展望  57-59
参考文献  59-63
作者简历 攻读硕士学位期间完成的主要工作  63-64
致谢  64

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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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