隱寫術與隱寫分析研究是信息安全領域的重要課題。隱寫術能從信息的根源上解決信息安全問題,隱寫分析則是對隱寫術進行攻擊,能夠阻止非法信息的傳播,它們在維護國家安全和社會穩(wěn)定方面具有重要作用。近年來,基于“失真函數+隱寫編碼”的最小化失真隱寫成為研究熱點,能夠有效地增強信息的抗檢測性;隱寫分析技術主要以傳統(tǒng)的機器學習和深度學習方式為主,而機器學習方式以空域富模型為代表,具有較高的隱寫檢測性能。本文在研究前人成果的基礎上提出改進,主要研究工作如下:1.針對現有最小化失真隱寫術在隱寫過程中未能完全避開平滑區(qū)域和徑直邊緣區(qū)域的問題,本文建立一個基于多元高斯載體模型的圖像紋理復雜度檢測模型來定位圖像的復雜紋理區(qū)域,然后啟發(fā)式定義失真函數,提出一種新的空域自適應隱寫方法。首先,假設隱寫分析者能完全估計圖像像素紋理復雜度,利用似然比檢驗估計載體圖像各像素的紋理復雜度,并與嵌入適應度關聯。然后,使用均值濾波器對它進行濾波處理,生成嵌入失真值。最后,采用STC編碼完成秘密信息的嵌入。2.針對空域富模型隱寫分析中特征維度高、冗余性強、特征提取時間較長等問題,本文進行了一系列的特征選擇操作,探究了以下4種不同的... 

【文章來源】：重慶郵電大學重慶市

【文章頁數】：70 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

嵌入區(qū)域說明圖

檢測指標混淆矩陣(FNs)(TNs)

圖 2.9 二階共生矩陣生成示意圖濾波獲得殘差圖像之后，在不同的位置，相鄰殘差元素之間會有相，通過統(tǒng)計每種模式出現的頻數，就生成了該殘差圖像的共生矩的殘差圖中，水平方向上，(-2，0)這種模式共出現 3 次，(-1，-2)

【參考文獻】：
期刊論文
[1]利用Gabor小波的空域自適應隱寫算法[J]. 王龍飛,郭繼昌.  哈爾濱工業(yè)大學學報. 2017(05)
[2]希波戰(zhàn)爭與古代隱寫術(二)[J]. 花卷.  課堂內外（科學Fans）. 2016(08)
[3]基于Canny邊緣檢測的自適應空域隱寫術[J]. 韓濤,祝躍飛.  電子與信息學報. 2015(05)

博士論文
[1]數字圖像高維特征隱寫分析及安全隱寫[D]. 栗風永.上海大學 2014

碩士論文
[1]基于圖像的隱寫分析技術研究[D]. 熊來福.北京化工大學 2018
[2]最小失真自適應隱寫模型及嵌入編碼研究[D]. 包震坤.解放軍信息工程大學 2014



本文編號：2987368