自适应最高有效位预测(adaptive most significant bit prediction,AMP)是当前实现加密域可逆信息隐藏的一种重要算法。通过比较分块内首像素与其余像素,提取出公共最高有效位并用于像素预测,可节省空间嵌入秘密信息。然而,分块内首像...自适应最高有效位预测(adaptive most significant bit prediction,AMP)是当前实现加密域可逆信息隐藏的一种重要算法。通过比较分块内首像素与其余像素,提取出公共最高有效位并用于像素预测,可节省空间嵌入秘密信息。然而,分块内首像素与其他像素差异较大,会制约嵌入容量。为解决这个问题,本文将分块内嵌入数据时没有变化的像素聚集,构建为虚拟像素块。通过对虚拟像素块再次执行AMP算法,实现对当前方案嵌入容量的提升。为进一步增加虚拟像素块的数量,本文提出一种填充策略。以22的像素块为例,在分块嵌入容量足够大时,通过填充固定比特位增加像素相关性,使得嵌入过程中前两个像素保持不变,这样全部可用来构建虚拟块。因为填充策略构建T字段并提出新的32 bits像素结构,该结构能够提升像素相关性从而提升嵌入容量。通过在真实世界数据集上开展实验,结果表明本文所提算法相比当前的主流AMP算法,能够在保证可逆的前提下大幅提高嵌入容量。展开更多
将隐藏信息检测与图像内容分析相结合是当前提高图像隐写分析性能的一个新方向。与基于图像整体内容的检测方法不同,该文分析了最低有效位(Least Significant Bit LSB)匹配隐写对图像子区域统计特性的影响,提出一种新的联合判决检测方...将隐藏信息检测与图像内容分析相结合是当前提高图像隐写分析性能的一个新方向。与基于图像整体内容的检测方法不同,该文分析了最低有效位(Least Significant Bit LSB)匹配隐写对图像子区域统计特性的影响,提出一种新的联合判决检测方法。首先依据图像内容复杂度将整体图像分割为若干类子区域,其次采用两组不同的滤波器分类提取各子区域像素序列直方图频谱特征,之后用各类子区域特征分别训练Bayes分类器以获得其权重,最后对待测图像的每一个子区域进行分类检测,并将结果加权融合得到最终判决。实验结果表明,该方法对LSB匹配隐写的检测性能优于现有典型方法。展开更多
文摘自适应最高有效位预测(adaptive most significant bit prediction,AMP)是当前实现加密域可逆信息隐藏的一种重要算法。通过比较分块内首像素与其余像素,提取出公共最高有效位并用于像素预测,可节省空间嵌入秘密信息。然而,分块内首像素与其他像素差异较大,会制约嵌入容量。为解决这个问题,本文将分块内嵌入数据时没有变化的像素聚集,构建为虚拟像素块。通过对虚拟像素块再次执行AMP算法,实现对当前方案嵌入容量的提升。为进一步增加虚拟像素块的数量,本文提出一种填充策略。以22的像素块为例,在分块嵌入容量足够大时,通过填充固定比特位增加像素相关性,使得嵌入过程中前两个像素保持不变,这样全部可用来构建虚拟块。因为填充策略构建T字段并提出新的32 bits像素结构,该结构能够提升像素相关性从而提升嵌入容量。通过在真实世界数据集上开展实验,结果表明本文所提算法相比当前的主流AMP算法,能够在保证可逆的前提下大幅提高嵌入容量。
基金Supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant Nos.6047207660673178+3 种基金60434030(国家自然科学基金)the National Grand Fundamental Research973Program of China under Grant No.2006CB303007(国家重点基础研究发展规划(973))the National High-Tech Research and Development Plan of China under Grant.Nos.2006AA01Z2182006AA01Z215(国家高技术研究发展计划(863))
文摘将隐藏信息检测与图像内容分析相结合是当前提高图像隐写分析性能的一个新方向。与基于图像整体内容的检测方法不同,该文分析了最低有效位(Least Significant Bit LSB)匹配隐写对图像子区域统计特性的影响,提出一种新的联合判决检测方法。首先依据图像内容复杂度将整体图像分割为若干类子区域,其次采用两组不同的滤波器分类提取各子区域像素序列直方图频谱特征,之后用各类子区域特征分别训练Bayes分类器以获得其权重,最后对待测图像的每一个子区域进行分类检测,并将结果加权融合得到最终判决。实验结果表明,该方法对LSB匹配隐写的检测性能优于现有典型方法。
