隱寫術(shù)與隱寫分析研究是信息安全領(lǐng)域的重要課題。隱寫術(shù)能從信息的根源上解決信息安全問題,隱寫分析則是對隱寫術(shù)進行攻擊,能夠阻止非法信息的傳播,它們在維護國家安全和社會穩(wěn)定方面具有重要作用。近年來,基于“失真函數(shù)+隱寫編碼”的最小化失真隱寫成為研究熱點,能夠有效地增強信息的抗檢測性;隱寫分析技術(shù)主要以傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方式為主,而機器學(xué)習(xí)方式以空域富模型為代表,具有較高的隱寫檢測性能。本文在研究前人成果的基礎(chǔ)上提出改進,主要研究工作如下:1.針對現(xiàn)有最小化失真隱寫術(shù)在隱寫過程中未能完全避開平滑區(qū)域和徑直邊緣區(qū)域的問題,本文建立一個基于多元高斯載體模型的圖像紋理復(fù)雜度檢測模型來定位圖像的復(fù)雜紋理區(qū)域,然后啟發(fā)式定義失真函數(shù),提出一種新的空域自適應(yīng)隱寫方法。首先,假設(shè)隱寫分析者能完全估計圖像像素紋理復(fù)雜度,利用似然比檢驗估計載體圖像各像素的紋理復(fù)雜度,并與嵌入適應(yīng)度關(guān)聯(lián)。然后,使用均值濾波器對它進行濾波處理,生成嵌入失真值。最后,采用STC編碼完成秘密信息的嵌入。2.針對空域富模型隱寫分析中特征維度高、冗余性強、特征提取時間較長等問題,本文進行了一系列的特征選擇操作,探究了以下4種不同的... 

【文章來源】：重慶郵電大學(xué)重慶市

【文章頁數(shù)】：70 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

嵌入?yún)^(qū)域說明圖

檢測指標混淆矩陣(FNs)(TNs)

圖 2.9 二階共生矩陣生成示意圖濾波獲得殘差圖像之后，在不同的位置，相鄰殘差元素之間會有相，通過統(tǒng)計每種模式出現(xiàn)的頻數(shù)，就生成了該殘差圖像的共生矩的殘差圖中，水平方向上，(-2，0)這種模式共出現(xiàn) 3 次，(-1，-2)

【參考文獻】：
期刊論文
[1]利用Gabor小波的空域自適應(yīng)隱寫算法[J]. 王龍飛,郭繼昌.  哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報. 2017(05)
[2]希波戰(zhàn)爭與古代隱寫術(shù)(二)[J]. 花卷.  課堂內(nèi)外（科學(xué)Fans）. 2016(08)
[3]基于Canny邊緣檢測的自適應(yīng)空域隱寫術(shù)[J]. 韓濤,祝躍飛.  電子與信息學(xué)報. 2015(05)

博士論文
[1]數(shù)字圖像高維特征隱寫分析及安全隱寫[D]. 栗風(fēng)永.上海大學(xué) 2014

碩士論文
[1]基于圖像的隱寫分析技術(shù)研究[D]. 熊來福.北京化工大學(xué) 2018
[2]最小失真自適應(yīng)隱寫模型及嵌入編碼研究[D]. 包震坤.解放軍信息工程大學(xué) 2014



本文編號：2987368