近年來,隨著信息技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展,大量敏感數(shù)據(jù),包括軍事、政治、商業(yè)等國家、企業(yè)或個人的重要數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)上傳輸,數(shù)字信息的安全問題正逐步受到重視。因此,為了保障數(shù)字信息的安全,亟需采取必要的保護措施。數(shù)字隱寫術(shù)是信息隱藏中的一類方法,是隱蔽通信或隱蔽存儲的一種重要形式。其主要目標是將秘密信息隱藏在某個數(shù)字載體(如圖像、視頻、音頻、3D模型、文本等)之中并傳送給接收方,而不引起第三方的注意。面對復(fù)雜多樣的隱寫分析者,如何進一步提升隱寫的安全性,從而創(chuàng)造更為安全的隱蔽通信手段成為了當(dāng)前隱寫技術(shù)研究的重要內(nèi)容。然而,相比于圖像隱寫,3D隱寫的研究尚處于初等階段,仍有很多關(guān)鍵的科學(xué)問題需要分析和解決。本文研究的3D(3D網(wǎng)格、3D貼圖、深度圖像等)隱寫是基于新型載體的隱寫術(shù),豐富了隱寫數(shù)據(jù)類型,有望提供更安全的隱蔽通信方式,是隱寫術(shù)的重要發(fā)展趨勢之一。因此,研究有效的3D隱寫方法具有重要的意義和價值。本文圍繞3D隱寫的三個關(guān)鍵問題開展研究:3D網(wǎng)格隱寫研究、3D紋理圖像貼圖隱寫研究和3D深度圖像隱寫研究。這三個方面的研究內(nèi)容相輔相成,旨在實現(xiàn)高安全性的3D隱寫方法�，F(xiàn)將這三個方面的主要工作...

【文章頁數(shù)】：123 頁

【學(xué)位級別】：博士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景和意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 自然圖像隱寫
        1.2.2 3D網(wǎng)格模型隱寫
        1.2.3 紋理圖像隱寫
        1.2.4 深度圖像隱寫
    1.3 論文的研究內(nèi)容與創(chuàng)新點
    1.4 論文的結(jié)構(gòu)安排
第2章 基本理論與方法
    2.1 隱蔽通信基本模型
    2.2 評價指標
        2.2.1 隱寫評價指標
        2.2.2 隱寫分析評價指標與典型的分類器
    2.3 3D網(wǎng)格模型基本形式
    2.4 紋理圖像基本形式
    2.5 深度圖像基本形式
    2.6 本章小結(jié)
第3章 3D網(wǎng)格模型隱寫方法
    3.1 引言
    3.2 3D網(wǎng)格模型隱寫安全性分析
        3.2.1 通用型隱寫分析框架
        3.2.2 網(wǎng)格離散曲面鄰域
        3.2.3 法向投票張量
        3.2.4 隱寫分析特征設(shè)計
        3.2.5 MMD安全性能評價
        3.2.6 隱寫分析特征的可視化
        3.2.7 子分類器的選擇
        3.2.8 不同數(shù)據(jù)庫的隱寫分析性能表現(xiàn)
        3.2.9 統(tǒng)計顯著性檢驗
        3.2.10 專用隱寫分析器的設(shè)計
    3.3 基于最小化失真框架的3D網(wǎng)格模型隱寫
        3.3.1 自適應(yīng)隱寫的最小化失真模型
        3.3.2 3D網(wǎng)格結(jié)構(gòu)分解
        3.3.3 從隱寫分析特征到隱寫算法的設(shè)計
        3.3.4 失真函數(shù)構(gòu)造
        3.3.5 嵌入策略
        3.3.6 映射函數(shù)g(x)的確定
        3.3.7 單層位平面隱寫的性能比較
        3.3.8 不同數(shù)據(jù)庫的抗檢測性能比較
        3.3.9 帶噪3D網(wǎng)格實驗
    3.4 本章小結(jié)
第4章 3D紋理合成隱寫方法
    4.1 引言
    4.2 紋理圖像合成隱寫安全性分析
        4.2.1 紋理圖像合成隱寫算法
        4.2.2 鏡像重構(gòu)攻擊
        4.2.3 重構(gòu)攻擊實驗結(jié)果與評估
        4.2.4 統(tǒng)計最優(yōu)性特征構(gòu)造
        4.2.5 隱寫分析實驗結(jié)果與評估
    4.3 基于3D紋理貼圖的隱寫方法
        4.3.1 增強型紋理合成隱寫算法設(shè)計
        4.3.2 安全性分析
        4.3.3 隱寫分析實驗與評估
        4.3.4 3D紋理貼圖實驗
    4.4 本章小結(jié)
第5章 3D深度圖像隱寫方法
    5.1 引言
    5.2 深度圖像隱寫算法
        5.2.1 算法框架
        5.2.2 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
        5.2.3 目標損失函數(shù)
        5.2.4 訓(xùn)練策略
    5.3 實驗結(jié)果
        5.3.1 實驗環(huán)境配置和細節(jié)
        5.3.2 與基準方法的對比
    5.4 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
    6.1 工作總結(jié)
    6.2 未來工作展望
        6.2.1 3D網(wǎng)格隱寫算法
        6.2.2 3D網(wǎng)格隱寫分析算法
        6.2.3 3D紋理貼圖
參考文獻
致謝
在讀期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與取得的研究成果



本文編號：3968036