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基于DWT域特征的JPEG图像隐写检测算法研究与实现

作　者: 周天阳
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: 数字隐写 隐写分析 盲检测 离散小波变换 共生矩阵
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2008年
下　载: 48次
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内容摘要


本文首先简要介绍了信息隐藏技术,简单分析了现有的图像隐写和隐写分析技术。在此基础上,主要研究了以JPEG图像为载体的数字隐写算法及基于DWT域特征的隐写分析算法,设计实现了一个JPEG图像隐写与隐写分析实验平台。主要内容如下:1、对信息隐藏、图像隐写、隐写分析的基本知识进行了归纳总结,阐述了数字图像隐写及隐写分析技术的研究现状,回顾了数字图象隐写检测技术的发展。2、介绍了JPEG的压缩原理和JPEG图像隐写方法的基本原理,总结了几种典型的基于DCT域的JPEG图像隐写算法以及针对这些隐写算法的隐写分析方法,并指出现有检测算法的不足。3、提出了一种基于DWT域特征的盲检测框架。总结了基于频域的JPEG盲检测特征提取的现状,构造了一组从DWT域提取高阶子带系数的共生矩阵的特征函数矩的统计特征。基于此特征,设计了一种应用BP神经网络的JPEG图像隐写检测方法并进行了比较实验。结果表明,该算法可针对JPEG格式图像的多种隐写算法进行检测,相对于已有检测算法,具有更高的检测正确率。4、设计并实现了一个针对JPEG图像的隐写与隐写分析实验平台,构建了一个JPEG载体载密实验图像库。该平台集成了一些典型的隐写和检测算法,能够对现有JPEG图像的主流隐写算法进行仿真,可以通过对检测算法的综合调用实现对载密图像的检测,针对某些特定的隐藏方法还可进一步实现对秘密消息的提取。最后,对全文内容进行了总结,探讨了信息隐藏研究的发展趋势,并对下一步的工作进行了展望。

全文目录


表目录  6-7
图目录  7-8
摘要  8-9
ABSTRACT  9-10
第一章 绪论  10-22
  1.1 信息隐藏技术简介  10-13
    1.1.1 信息隐藏技术的定义  10-11
    1.1.2 信息隐藏技术的分类  11-12
    1.1.3 信息隐藏技术的技术特点  12-13
  1.2 信息隐藏技术的研究现状及发展  13-14
  1.3 图像隐写技术  14-18
    1.3.1 图像隐写技术模型  14-16
    1.3.2 图像隐写技术的评价指标  16-17
    1.3.3 图像隐写技术的研究分类  17-18
  1.4 图像隐写分析技术  18-20
    1.4.1 隐写分析技术的分类  18
    1.4.2 针对特定隐写算法的隐写分析  18-19
    1.4.3 盲检测技术简介  19-20
  1.5 本文的主要工作及结构安排  20-22
第二章 几种典型的JPEG图像隐写与隐写分析  22-34
  2.1 JPEG 压缩编码简介  22-24
  2.2 JEPG 图像隐写方法的基本原理  24-25
    2.2.1 基于DCT 隐写的一般步骤  24
    2.2.2 DCT 系数分析  24-25
  2.3 典型的JEPG 图像隐写方法  25-29
    2.3.1 Jsteg 隐写  25-26
    2.3.2 Outguess 隐写  26-27
    2.3.3 F5 算法  27-28
    2.3.4 抗直方图和分块特性分析的隐写  28-29
  2.4 基于DCT 域的JPEG 隐写分析  29-33
    2.4.1 值对（PoVs）分析  29-30
    2.4.2 Outguess 的分析  30-32
    2.4.3 F5 的分析  32-33
  2.5 本章小结  33-34
第三章 基于DWT域共生矩阵特征的盲检测算法  34-52
  3.1 小波变换及其在图像检测中的应用  34-37
    3.1.1 图像的小波变换  34-35
    3.1.2 基于DWT 域特征的盲检测框架  35-36
    3.1.3 DWT 域特征的构造方法  36-37
  3.2 共生矩阵及其在图像隐写分析中的应用  37-41
    3.2.1 共生矩阵简介  38-39
    3.2.2 共生矩阵在隐写分析中的应用  39-41
  3.3 基于DWT 域的共生矩阵特征构造  41-45
  3.4 DWT 域共生矩阵特征选取步骤  45
  3.5 分类器的选取与设计  45-48
  3.6 实验仿真与分析  48-51
    3.6.1 单独训练与检测  48-50
    3.6.2 综合训练与检测  50-51
    3.6.3 实验小结  51
  3.7 本章小结  51-52
第四章 JEPG图像隐写和隐写分析实验平台  52-66
  4.1 平台简介  52-53
  4.2 平台架构概述  53-54
  4.3 隐写仿真模块和实验图像库的构建  54-57
    4.3.1 隐写仿真模块的工作原理和实现  54-56
    4.3.2 实验图像库的构建  56-57
  4.4 平台的检测和提取模块  57-65
    4.4.1 训练、检测和提取工作原理  57-58
    4.4.2 分类器的选取与训练  58-61
    4.4.3 检测与提取算法及调度策略  61-63
    4.4.4 检测与提取接口描述  63-65
  4.5 本章小结  65-66
结束语  66-68
参考文献  68-73
作者简历 攻读硕士学位期间完成的主要工作  73-74
致谢  74

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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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