【摘要】：隱寫術(shù)是將信息隱藏至載體中且不被懷疑的一類技術(shù),因?qū)⑿畔窝b成公開載體,使得信息被惡意攔截的可能性大大降低,實(shí)現(xiàn)信息較安全的傳輸。在情報(bào)傳遞領(lǐng)域和信息安全領(lǐng)域有非常重要的作用,并且隨著數(shù)字媒體技術(shù)的發(fā)展和普及,隱寫術(shù)的使用場景越來越豐富,因此隱寫術(shù)成為研究熱點(diǎn)之一。數(shù)字圖像隱寫因載體圖像易于獲取成為隱寫術(shù)中非常熱門的研究方向。本文研究了一種全新的數(shù)字圖像隱寫算法,首先估計(jì)圖像的隱寫能力,然后根據(jù)隱寫能力擇性重新生成載體圖像,最后使用特定隱寫算法嵌入信息。本文的主要工作與創(chuàng)新點(diǎn)如下:(1)研究了隱寫嵌入過程,發(fā)現(xiàn)嵌入過程中圖像參數(shù)λ與載體圖隱寫能力的關(guān)系。設(shè)計(jì)了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)λ估計(jì)算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,ImageNet數(shù)據(jù)集中的圖像使用0.4bpp(Bit Per Pixel)負(fù)載的HILL算法(HIgh-pass,Low-pass,Low-pass)進(jìn)行驗(yàn)證(SRM+EC檢測器,Spacial Rich Model+Ensemble Classifer),參數(shù)λ 在[0,10]區(qū)間的圖像在隱寫后,錯(cuò)誤率為0.084,這部分圖像均不太適合隱寫,參數(shù)λ在[50,60]區(qū)間的圖像在隱寫后,錯(cuò)誤率為0.4401,這部分比較適合作隱寫圖像。ImageNet測試集下測試,基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)λ估計(jì)算法得到的參數(shù)λ與目標(biāo)值的相關(guān)系數(shù)高達(dá)0.99984。(2)提出一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的載體圖像生成算法,可以生成任意尺寸的圖像。生成網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)雙分支的網(wǎng)絡(luò),一個(gè)分支用于細(xì)節(jié)生成,另一個(gè)分支不做任何處理,網(wǎng)絡(luò)末端將兩個(gè)分支的輸出融合成輸出圖像。生成網(wǎng)絡(luò)需要使用修改概率計(jì)算網(wǎng)絡(luò)、消息嵌入網(wǎng)絡(luò)和隱寫檢測網(wǎng)絡(luò)協(xié)助生成網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練,隱寫檢測網(wǎng)絡(luò)的輸出結(jié)果指導(dǎo)載體圖像生成網(wǎng)絡(luò)收斂。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,使用0.4bpp的HILL算法作為檢測算法(SRM+EC檢測器),BOSSBase數(shù)據(jù)集的圖像重新生成后,檢測算法的錯(cuò)誤率上升4個(gè)百分點(diǎn)。(3)提出一種基于載體評估與載體生成的空域數(shù)字圖像隱寫算法,明顯提升隱寫算法的安全性。算法首先計(jì)算載體圖像參數(shù)λ,根據(jù)載體圖像參數(shù)λ選擇性重新生成載體圖像,將參數(shù)λ小于閾值的載體圖像重新生成,最后使用特定隱寫算法寫入消息。該算法并不依賴某一特定嵌入算法,可以根據(jù)實(shí)際情況選取嵌入算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,在BOSSBase數(shù)據(jù)集下使用0.4bpp負(fù)載進(jìn)行測試,重新生成8000張圖像便可使HILL算法錯(cuò)誤率提升4個(gè)百分點(diǎn)。
【圖文】：

圖１－１邋隱寫術(shù)的分類逡逑即使是壓縮比比較高的壓縮圖像，同樣含有一定的冗余。嵌入修改往往特定的像素或系數(shù)，導(dǎo)致像素或系數(shù)之間的相關(guān)性發(fā)生改變，雖然有些量保證修改后像素或系數(shù)的一階特征和二階特征變化最小，但還是不能改帶來的相關(guān)性變化。常見的隱寫分析特征有灰度直方圖、ＤＣＴ塊間特征。由論文［７］提出的ＳＲＭ邋（Ｓｐａｔｉａｌ邋Ｒｉｃｈ邋Ｍｏｄｅｌ，空間豐富模型）特征也是特征。逡逑數(shù)字圖像隱寫的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀逡逑隱寫術(shù)歷史悠久，但是發(fā)展較慢，起初的隱寫術(shù)停留在物理隱藏或化學(xué)。比如將文字刻在頭上，待頭發(fā)長出后達(dá)到隱寫的目的。隱形墨水大多使理變化、化學(xué)變化或光學(xué)特性，實(shí)現(xiàn)信息不可見狀態(tài)與可見狀態(tài)間的轉(zhuǎn)換。寫術(shù)迎來快速發(fā)展。應(yīng)用于數(shù)字媒體的隱寫術(shù)最早于上世紀(jì)９０年代被開

圖１－２邋論文各部分的關(guān)系逡逑究狀況，，并介紹論文的主要工作與結(jié)構(gòu)安排。逡逑分別著重詳解一些優(yōu)秀的傳統(tǒng)空域隱寫算法？、傳統(tǒng)空域度學(xué)習(xí)的空域隱寫算法和基于深度學(xué)習(xí)的隱寫分析算法。技術(shù)和需要改進(jìn)的問題。最后介紹數(shù)字圖像隱寫術(shù)與隱寫點(diǎn)介紹檢測器錯(cuò)誤率。逡逑介紹了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)又估計(jì)算法，參數(shù)又與載負(fù)載相關(guān)。算法通過修改代價(jià)計(jì)算，特征提取和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)；Ｉ。按照參數(shù)Ａ區(qū)分的圖像，使用ＷＯＷ算法及ＨＩＬＬ論區(qū)分后的圖像經(jīng)嵌入操作后在ＳＲＭ＋ＥＣ檢測方案下的了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算得到的參數(shù)；Ｉ與實(shí)際參數(shù)又的相關(guān)性。逡逑介紹基于深度學(xué)習(xí)的載體圖像生成方法，圖像生成網(wǎng)絡(luò)時(shí)所依托的另外三個(gè)網(wǎng)絡(luò)。介紹每個(gè)網(wǎng)絡(luò)的功能，結(jié)構(gòu)及
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP309.7;TP183

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本文編號：2666389