隱寫是一種利用圖像、視頻、音頻等多媒體載體實現(xiàn)隱蔽傳輸?shù)募夹g.如何在盡可能減少對載體影響的情況下嵌入盡可能多的信息一直是隱寫算法的研究重點.隨著雙層校驗格碼（syndrome tellis codes, STC）的引入,隱寫算法的嵌入效率能夠達到理論上界.因此,隱寫算法的設計重心變?yōu)榱嗽O計用于衡量圖像像素嵌入安全性的失真函數(shù).失真函數(shù)是自適應隱寫算法的核心.對于空域圖像隱寫而言,失真函數(shù)通常是基于圖像的復雜性原則,即載體圖像中的紋理區(qū)域通常具有較低的失真代價,而平坦區(qū)域通常具有更高的失真代價.然而,基于圖像內(nèi)容的多樣性,這種準則并不能適用于一幅圖像中的所有像素點.提出了一種適用于空域隱寫算法的隱寫增強算法,通過多尺度濾波器對載體圖像進行增強,使得在增強不同尺度的紋理區(qū)域的同時減少對圖像平坦區(qū)域的增強.增強后的失真代價遵循了復雜性原則,并解決了失真代價分配不當?shù)膯栴}.實驗結果表明:所提出的算法能夠適用于現(xiàn)有的空域隱寫算法,并且能夠提升它們的抗隱寫分析檢測能力. 

【文章來源】：計算機研究與發(fā)展. 2020,57(11)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：9 頁

【部分圖文】：

2類異常點的存在

3.2 基于多尺度濾波器的增強方法基于3.1節(jié)實驗,我們發(fā)現(xiàn)多尺度高斯濾波器可以提高空域隱寫算法的安全性.除此之外,我們知道圖像中存在著不同大小的紋理區(qū)域,不同大小的濾波器可以增強不同大小的紋理細節(jié).從圖2中可以看出,不同大小的濾波器所增強的區(qū)域是不同的.具體來說,小尺寸的濾波器通常對小尺度的紋理細節(jié)較為敏感,在增強小尺寸的紋理區(qū)域的同時,也會增強一些平坦區(qū)域的噪聲.大尺度的濾波器主要增強一些大尺寸的紋理區(qū)域,對平坦區(qū)域噪聲的增強效果較弱.因此,為了得到盡可能多的紋理細節(jié),我們同時使用了多尺度高斯濾波器和高通濾波器對圖像進行增強.我們利用平坦區(qū)域噪聲對小尺度濾波器更加敏感的特點,降低了小尺度濾波器的權重,達到增強紋理區(qū)域的同時降低對平坦區(qū)域噪聲增強的目的.因此,我們設計了一種基于多尺度濾波器的空域隱寫增強方法,該方法由圖像增強和失真代價計算2部分組成,算法流程為:

為了確定多尺度高斯濾波器中3個濾波器的最佳尺寸,我們進行了一個驗證實驗.實驗中,我們從Bossbase圖像數(shù)據(jù)庫中隨機選取了3 000張圖像作為樣本,將S-UNIWARD隱寫算法作為參照算法,使用多尺度高斯濾波器進行實驗.3個濾波器的取值大小依據(jù)n,2n-1,4n-1的比例來選取,對應的標準差大小分別為1.0,2.0,4.0.嵌入率取0.4 bpp,參數(shù)n的取值范圍為2～9,使用SRM隱寫分析特征進行檢測.通過比較不同n值對算法安全性的影響,我們可以得出一個較為合適的n值.不同n值的算法安全性測試結果如圖3所示.


本文編號：3314080