基于多域特征的圖像隱寫分析技術(shù)研究.pdf

1、隨著計算機技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的迅速發(fā)展,信息安全問題逐漸被廣大研究學者所重視。以數(shù)字圖像為載體的信息隱藏技術(shù)和隱寫分析技術(shù)作為信息安全領(lǐng)域的重要分支,兩者既相互斗爭,又相互促進,共同發(fā)展。信息隱藏技術(shù)通過將隱密信息嵌入到載體文件中形成載密文件,以達到保護載體和隱藏秘密信息的目的。而隱寫分析技術(shù)則相反,目的在于揭示待測文件中是否含有隱密信息,它不僅是防止非法秘密通信的重要手段,也是評價一個信息隱寫算法是否安全的重要措施。
　　論文首先介

2、紹了信息隱藏和秘密通信的基本原理,然后介紹了以數(shù)字圖像為載體的隱寫技術(shù)和隱寫分析技術(shù)的基本概念,相互關(guān)系及評價指標,尤其重點闡述了隱寫分析技術(shù)的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀和目前存在的問題,在此基礎(chǔ)上,本文圍繞基于多域特征的通用隱寫分析技術(shù)進行了研究,主要包括以下工作:
　　為實現(xiàn)對 JPEG圖像為載體的隱秘圖像高效檢測,提出了一種基于多域特征的通用隱寫分析算法。該算法分別從圖像離散余弦域,空域和離散小波域中提取特征向量,同時結(jié)合兩種不同校準方

3、法在圖像不同域中對原始載體圖像的估計能力不同的特點,提高了特征向量對隱密信息的敏感性,達到隱秘圖像的高效檢測。經(jīng)過實驗后表明,與目前廣泛使用的幾種典型的通用隱寫分析算法比較,該算法有著良好的檢測效果且穩(wěn)定性好、運算效率高。
　　在上述基礎(chǔ)上,為了進一步提高圖像隱寫分析的檢測正確率和速度,根據(jù)單隱層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點,提出了一種基于極限學習機(ELM)的隱寫分析方法。該方法首先根據(jù)Pevny T提出的一種多域特征提取算法分別從圖像D