基于选择信道信息增强的数字图像隐写分析

发布时间：2024-01-30 05:19

　　数字图像已成为现代社会人们不可或缺的信息传播载体,基于数字图像的信息安全研究也必不可少。数字图像隐写术能将隐秘信息隐藏入图像中,由于图像内容复杂且隐写术引起的改变非常细微,不易引起注意而能够实现秘密通信。在军事、政治、金融等领域,隐写术能够保证安全通信而具有非常重要的意义。然而,非法恶意使用隐写术,将会给个人隐私、社会稳定乃至国家安全带来恶劣的影响,因此,检测图像是否被嵌入秘密信息的隐写分析术至关重要。目前,数字图像隐写术多基于内容自适应框架,将秘密信息隐藏在噪声纹理复杂的区域,提高隐写分析的难度,数字图像内容自适应隐写已形成稳定的体系,并日益完善,然而,基于内容自适应的数字图像隐写分析术才初有规模,成果甚少。为了提高隐写分析算法检测性能,本文基于选择信道信息进行隐写分析算法的研究,就目前传统特征提取算法和新兴深度学习网络两个主流分支开展如下工作:(1)针对现有隐写分析算法都是直接利用选择信道信息而未考虑其特性的现状,本文提出从选择信道信息预处理和选择信道信息使用方式两个方面来更充分地利用选择信道信息。通过这两种方式,选择信道信息中数值更大的像素点,也就是隐写过程中更易发生改变的点,在...

【文章页数】：77 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 图像隐写术的发展历史和现状
        1.2.1 传统隐写算法发展历史和现状
        1.2.2 深度学习隐写术发展历史和现状
    1.3 图像隐写分析术的发展历史和现状
        1.3.1 传统隐写分析术发展历史和现状
        1.3.2 深度学习隐写分析术发展历史和现状
    1.4 论文的研究内容及结构安排
第2章 图像隐写分析
    2.1 特征提取隐写分析算法
        2.1.1 特征提取算法
        2.1.2 集成分类器
        2.1.3 显式非线性映射特征算法
    2.2 基于卷积神经网络的隐写分析模型
        2.2.1 卷积神经网络技术基础
        2.2.2 卷积神经网络隐写分析模型
    2.3 本章小结
第3章 基于选择信道信息增强的隐写分析算法
    3.1 选择信道信息增强策略
        3.1.1 选择信道信息增强策略理论分析
        3.1.2 选择信道信息增强策略参数选择
    3.2 残差图像加权共生矩阵
    3.3 基于选择信道信息增强的特征提取算法
    3.4 实验结果及其分析
        3.4.1 特征性能及统计性差异对比
        3.4.2 特征非线性映射性能及统计性差异对比
        3.4.3 选择信道信息增强和加权共生矩阵性能对比
    3.5 本章小结
第4章 基于选择信道信息增强的卷积神经网络隐写分析模型
    4.1 研究基础
    4.2 算法流程
    4.3 实验
        4.3.1 实验数据
        4.3.2 神经网络模型参数设置
        4.3.3 实验结果及分析
    4.4 本章总结
第5章 基于未知容量选择信道信息估计策略隐写分析算法
    5.1 基于选择信道信息隐写分析算法的局限性
    5.2 未知容量选择信道信息估计策略
    5.3 算法流程
    5.4 实验结果对比及分析
        5.4.1 基于估计选择信道信息的特征提取算法性能分析
        5.4.2 基于估计选择信道信息的卷积神经网络性能分析
    5.5 本章小结
第6章 总结与展望
    6.1 本文总结
    6.2 未来的展望
参考文献
致谢
攻读硕士学位期间的研究成果



本文编号：3889579