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基于内容特征的自适应图像隐写技术研究

作　者: 奚玲
导　师: 平西建
学　校: 解放军信息工程大学
专　业: 信息与通信工程
关键词: 数字隐写隐写分析图像内容特征自适应隐写概率密度函数边信息湿纸码高斯混合模型 LSB匹配隐写扩频隐写
分类号: TP391.41
类　型: 博士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

信息隐藏是当前信息技术领域信息安全的重要研究课题之一。数字隐写是信息隐藏的主要分支,数字隐写主要应用于隐蔽通信,其目的是将秘密信息隐藏在公开的数字媒体中通过公共信道传输,而不引起第三方的注意。与数字隐写相对抗的逆向分析技术称为隐写分析,隐写分析技术通过分析载体、载密数据的统计特性,判断隐藏信息的存在性,估计秘密信息的数据量,进而提取秘密信息。数字隐写和隐写分析作为隐蔽通信的正方和反方,在技术对抗中快速发展。互联网上存储和传输着大量图像数据,因此图像是数字隐写最常用的载体形式。以图像为载体的数字隐写技术称为图像隐写。图像隐写利用人的视觉感知冗余和图像数据的统计冗余实现隐蔽通信。传统图像隐写算法在整个载体空间内采用统一的、与载体内容无关的方法嵌入秘密信息,因此,嵌密带来的隐写噪声对载体图像的相关性影响很大,通过分析载体、载密图像统计特性的差别可以检测隐藏信息的存在性。人类视觉对复杂度不同的观察对象具有不同的感知灵敏度,研究者据此提出了基于人眼视觉特性的自适应隐写技术,根据人类视觉的感知特性控制每一载体符号负载的秘密数据量,从而提高了隐写系统的视觉隐蔽性。然而,以统计检测为基础的隐写分析技术的发展,促使隐蔽通信对图像隐写安全性的要求从“视觉不可感知”提高为“统计不可检测”。图像信源的统计特征所具有的区域平稳性,使隐写者可以根据特定载体图像的内容信息,在嵌入秘密数据时自动调整、控制嵌入参数或方法,使嵌密产生的隐写噪声的特性和图像内容特征相符,从而减小嵌密操作对图像相关性的影响,增强系统抗统计检测的性能。这种“根据特定载体图像内容特性自动调节嵌入参数或方法”的隐写方式,即为基于内容特征的自适应图像隐写。特定的载体图像具有反映其特定内容属性的确定性信号特征,但由于图像自身属性特征的描述难度大,针对数字隐写理论研究和应用要求,需要建立更加合理的技术模型,依据载体数据呈现的多样性和复杂性,分析信息嵌入对特定图像的内容特征,以及不同内容的图像区域的影响,提出新的、更安全的图像隐写的方法,以对抗越来越高效、越来越通用的隐写分析工具的检测。因此,基于内容特征的自适应图像隐写技术具有明显的学术研究意义和应用价值。本文深入分析了图像内容特性对隐写算法抗检测性能的影响,对基于图像内容特性的自适应图像隐写的技术模型、算法以及安全性进行了研究,本文所做的主要工作和取得的创新性学术成果包括:1、以自建图像库为对象,对平坦、人工纹理和自然纹理三类不同内容特征图像的统计特性进行了分析,讨论了传统隐写方式对图像统计特性的影响,研究了载体图像的内容特征和数字隐写系统抗统计检测性能的关系。研究结果表明:在相关性强的图像中嵌密比在相关性弱的图像中嵌密产生的隐藏信息存在性特征更明显;而对同一幅载体图像的不同区域来说,如果在平坦区域和边缘细节处嵌入同样比例的秘密消息,平坦区域图像统计特征受到的影响较大。2、讨论了基于图像内容特征的自适应图像隐写的模型问题,总结得出边信息的同步及安全传递是建立自适应隐写边信息通信模型的关键,并提出了基于湿纸码的解决方案。以上述分析为基础,建立了自适应图像隐写的边信息通信模型,将自适应隐写归结为限定条件下的寻优问题。3、在分析不同尺寸的自然图像类噪声位平面小块、伪随机秘密数据小块复杂度统计特性的基础上,提出一种基于湿纸码的位平面复杂度分割自适应隐藏算法。该算法以图像复杂度为边信息,动态分割出图像位平面类噪声区,在其中嵌入秘密信息。与BPCS及其改进算法相比,该算法表现出较强的视觉隐蔽性和统计隐蔽性。4、分析了已有图像自适应隐写算法,提出“提高嵌入效率、控制嵌入修改幅度以及采用自适应嵌入方式”等抗盲检测策略;以此为指导,分别提出了基于边缘的整数小波域及空域自适应图像隐写算法,以图像整数小波系数(小波域算法)或图像细节数据(空域算法)的统计特性为边信息,自适应地选择对图像相关性影响较小的边缘位置嵌入秘密信息,并采用双层湿纸嵌入方案提高嵌入效率。实验结果表明,和大多数现有自适应算法相比,本文提出的两种算法在抗盲检测性能方面具有较强优势。5、以自然图像的高斯混合模型为基础,针对LSB匹配隐写和扩频隐写两类方法,分析了自适应图像隐写的安全性;对于在内容特征不同的区域采用不同嵌入参数的自适应隐写算法,得出了其安全性高于相同条件下非自适应隐写算法的结论。在此基础上,针对LSB匹配嵌入提出了对自适应隐写参数选择和载体图像选择的指导性建议。最后,对本文进行了总结,并对自适应隐写的发展进行了展望,指出了将来的研究方向及构想。

全文目录

表目录  7-8
图目录  8-10
摘要  10-12
ABSTRACT  12-15
第一章绪论  15-34
  1.1 信息隐藏  16-20
    1.1.1 信息隐藏的历史  16-18
    1.1.2 信息隐藏的技术分支  18-19
    1.1.3 信息隐藏的应用  19-20
  1.2 数字隐写  20-28
    1.2.1 数字隐写的模型  21-22
    1.2.2 数字隐写的分类与技术指标  22-23
    1.2.4 数字隐写与数字水印  23-24
    1.2.5 对数字隐写的攻击——隐写分析  24-25
    1.2.6 数字隐写的研究现状  25-28
  1.3 自适应图像数字隐写  28-32
    1.3.1 自适应图像隐写的主要方法  28-31
    1.3.2 自适应图像隐写的特点和研究方向  31-32
  1.4 本文的主要工作和章节安排  32-34
第二章图像内容特征对数字隐写安全性的影响  34-62
  2.1 图像信源  34-38
    2.1.1 离散信源  34-36
    2.1.2 图像信源及特性  36-38
  2.2 图像统计特性分析  38-49
    2.2.1 实验图像库  39-40
    2.2.2 图像小波域的特性  40-46
    2.2.3 图像共生矩阵特性  46-49
  2.3 数字隐写对图像统计特性的影响  49-58
    2.3.1 LSB 匹配隐写对灰度直方图的影响  49-53
    2.3.2 LSB 匹配隐写对图像小波高频子带系数分布的影响  53-55
    2.3.2 LSB 匹配隐写对图像共生矩阵的影响  55-58
  2.4 图像内容对隐写算法抗检测性能的影响  58-60
    2.4.1 LSB 匹配隐写在不同图像库的抗检测性能实验  58-59
    2.4.2 嵌入代价在图像中的分布  59-60
  2.5 本章小结  60-62
第三章自适应图像隐写的边信息通信模型  62-73
  3.1 基于内容特征的自适应图像隐写模型  62-68
    3.1.1 信息隐藏中的边信息  62
    3.1.2 数字水印的边信息通信模型  62-63
    3.1.3 自适应数字隐写的边信息通信模型  63-65
    3.1.4 数字隐写模型中边信息的传递问题  65-68
  3.2 湿纸编码技术  68-71
    3.2.1 信息隐藏中的编码技术  68
    3.2.2 湿纸编码的原理、实现与应用  68-71
    3.2.3 湿纸编码的局限性  71
  3.3 本章小结  71-73
第四章基于湿纸码的位平面复杂度分割隐写算法  73-87
  4.1 BPCS 隐写与隐写分析  73-76
    4.1.1 BPCS 隐写及其改进算法  73-75
    4.1.2 针对BPCS 的隐写分析  75-76
  4.2 位平面复杂度动态分割隐写算法  76-85
    4.2.1 算法基础  76-78
    4.2.2 位平面复杂度动态分割方案  78-83
    4.2.3 嵌入和提取过程  83
    4.2.4 实验结果和分析  83-85
  4.3 本章小结  85-87
第五章基于边缘的图像自适应隐写算法  87-106
  5.1 已有图像自适应隐写算法的分析  87-89
  5.2 抗统计检测隐写策略  89-90
  5.3 双层湿纸嵌入  90-91
  5.4 基于边缘的整数小波域自适应隐写算法  91-100
    5.4.1 整数小波变换  91-92
    5.4.2 阈值T 的计算  92-93
    5.4.3 直方图调整策略  93-94
    5.4.4 数据的嵌入与提取  94-95
    5.4.5 实验结果和分析  95-100
  5.5 基于边缘的空域自适应隐写算法  100-105
    5.5.1 基于邻域相关性的嵌入规则  100-101
    5.5.2 数据的嵌入与提取  101-102
    5.5.3 实验结果和分析  102-105
  5.6 本章小结  105-106
第六章自适应图像隐写的安全性分析  106-117
  6.1 数字隐写的安全性度量  106-107
  6.2 自然图像的高斯混合模型  107-108
  6.3 分析中用到的引理  108
  6.4 嵌入率自适应LSB 匹配隐写的抗检测性能分析  108-112
    6.4.1 LSB 匹配隐写噪声的统计模型  108-109
    6.4.2 抗检测性能分析  109-112
    6.4.3 最佳嵌入条件分析  112
  6.5 自适应扩频隐写的抗检测性能分析  112-116
    6.5.1 扩频隐写和自适应扩频隐写噪声的统计模型  112-113
    6.5.2 自适应扩频隐写噪声的抗检测性能分析  113-116
  6.6 本章小结  116-117
结束语  117-119
  一、全文总结  117
  二、进一步的工作展望  117-119
参考文献  119-127
作者简历攻读博士学位期间完成的主要工作  127-128
致谢  128

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