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图像隐写分析算法及其评价方法研究

作　者: 张燕
导　师: 袁占亭；张秋余
学　校: 兰州理工大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 隐写分析小波变换特征缩放支持向量机熵权法灰色关联度性能评估
分类号: TP309
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 69次
引　用: 1次
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内容摘要

隐写术作为信息安全中的一项重要技术,随着互联网与通信技术的蓬勃发展引起了广大学者和相关部门的高度重视,针对隐写术这一隐蔽通信手段,反隐写技术—隐写分析术也成为近年来信息安全领域中研究的热点问题,然而由于已经提出的大量的隐写分析算法特点各异,在实际应用中难以选择和取舍,因此有效评价各类隐写分析算法也成为一个急需要解决的问题。通过深入研究隐写分析算法的基础理论和相关技术,针对现阶段已有的多数通用隐写分析方法检测正确率不高的缺点,提出一种新的JPEG图像的通用隐写分析方法。该方法把JPEG图像的DCT系数分解到小波域,计算出各个子带小波系数的一系列高阶统计特征,并引入特征缩放技术,使得缩放后的特征对细微差异更加敏感,最后用支持向量机来完成图像的可靠检测。实验结果表明了该方法提高了算法的检测正确率,是一种有效的隐写分析方法。针对现阶段已有的多数隐写分析评价方法计算复杂,权重分配不尽合理的现象,本文通过将灰色关联理论和熵权法相结合,利用加权灰色关联分析法计算出待评指标向量与最优指标向量之间的加权灰色关联度,来解决隐写分析算法的可靠性评价问题。通过实例仿真,证明了该方法能够合理地评价出各类隐写分析算法的优劣,是一种可行的评价方法。运用加权灰色关联分析法,对改进的小波高阶统计量隐写分析算法进行评价,评价结果再次证明了改进算法的优越性。

全文目录

摘要  7-8
Abstract  8-10
插图索引  10-11
附表索引  11-12
第1章绪论  12-18
  1.1 课题研究的背景及意义  12-13
  1.2 国内外研究现状  13-15
  1.3 存在的问题及研究目标  15-16
  1.4 主要研究内容及结构组织安排  16-18
第2章隐写分析算法及其评价方法的基础理论  18-28
  2.1 图像隐写分析的模型  18-19
  2.2 图像隐写分析的分类  19-20
  2.3 图像通用隐写分析模型  20-22
  2.4 图像隐写分析性能评价指标  22-23
  2.5 隐写分析算法评价  23-25
  2.6 常见的综合评价方法  25-27
  2.7 本章小结  27-28
第3章改进的小波域高阶统计量图像隐写分析方法  28-40
  3.1 特征提取的过程  28-32
    3.1.1 图像小波变换概述  28-31
    3.1.2 图像的小波变换及高阶统计量的计算  31-32
  3.2 特征的缩放  32-33
  3.3 分类的过程  33-36
    3.3.1 支持向量机概述  33-35
    3.3.2 支持向量机训练生成分类模型  35-36
  3.4 算法流程  36
  3.5 仿真实验及结果分析  36-39
  3.6 本章小结  39-40
第4章基于熵权和灰色关联度的隐写分析算法评价  40-49
  4.1 评价指标的选取  40
  4.2 评价指标矩阵及其规范化处理  40-41
  4.3 熵权法确定各指标权重  41-43
    4.3.1 熵权法的基本原理  41-42
    4.3.2 用熵权法确定指标权重的具体步骤  42-43
  4.4 用灰色关联系数和权重计算关联度  43-45
    4.4.1 灰色关联度基本原理  43-44
    4.4.2 计算关联系数和关联度基本步骤  44-45
  4.5 实验结果及对比分析  45-48
    4.5.1 仿真实验  45-46
    4.5.2 数据计算  46-48
    4.5.3 结果对比分析  48
  4.6 本章小结  48-49
总结与展望  49-51
参考文献  51-57
致谢  57-58
附录A 攻读硕士学位期间所发表的学术论文  58

图像隐写分析算法及其评价方法研究

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