JPEG圖像隱寫檢測(cè)技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、JPEG是互聯(lián)網(wǎng)上使用最廣泛的圖像格式，近幾年基于JPEG圖像的隱寫技術(shù)在信息安全保障體系的諸多方面發(fā)揮著重要作用。這種技術(shù)可以應(yīng)用于軍事、經(jīng)濟(jì)和國(guó)防等領(lǐng)域，但是也可能被敵對(duì)分子非法利用，危害國(guó)家和社會(huì)。因此，研究其反向技術(shù)——隱寫分析技術(shù)具有重要意義。本文在深入了解JPEG圖像隱寫和隱寫分析技術(shù)的基礎(chǔ)上，對(duì)通用隱寫分析技術(shù)中的特征提取和分類器設(shè)計(jì)兩大部分進(jìn)行了研究，并提出了改進(jìn)算法。主要的工作及研究成果總結(jié)如下：
　　1.介紹了

2、論文的選題背景以及應(yīng)用場(chǎng)合，并歸納總結(jié)了圖像隱寫分析技術(shù)的研究現(xiàn)狀和發(fā)展規(guī)模。
　　2.詳細(xì)介紹了JPEG圖像的編碼壓縮過(guò)程，并對(duì)基于JPEG圖像的四種典型隱寫算法（JSteg、OutGuess、F5、MB）進(jìn)行了詳細(xì)的說(shuō)明，同時(shí)分析了幾種隱寫算法對(duì)圖像統(tǒng)計(jì)特征的影響。此外，還介紹了JPEG圖像的通用隱寫分析的原理、關(guān)鍵技術(shù)和幾種典型的通用隱寫分析算法。
　　3.提出了一種基于 DCT域特征的 JPEG圖像通用隱寫分析算法。

3、通過(guò)研究DCT系數(shù)統(tǒng)計(jì)特性，以馬爾可夫模型描述DCT系數(shù)塊內(nèi)相關(guān)性，以聯(lián)合概率密度描述DCT系塊間相關(guān)性，利用校準(zhǔn)技術(shù)提取98維特征，采用支持向量機(jī)作為分類器。對(duì)OutGuess、F5、MB三種隱寫算法進(jìn)行了分類實(shí)驗(yàn)，并與Fridrich和Shi的算法進(jìn)行了對(duì)比，研究在低嵌入率下本文算法的表現(xiàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的算法整體上要優(yōu)于對(duì)比算法。
　　4.在算法仿真的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)并開發(fā)了JPEG圖像隱藏檢測(cè)軟件，該軟件采用Micro