基于JPEG2000的圖像隱寫分析研究.pdf

1、隱寫術(shù)是信息隱藏(Information Hiding)的一個(gè)主要分支，它主要研究如何實(shí)現(xiàn)隱密通信。通過(guò)使用隱寫技術(shù)，將秘密信息隱藏在可公開的載體中進(jìn)行傳送，掩蓋了真正的通信目的和通信發(fā)生的事實(shí)。隱寫術(shù)與加密技術(shù)結(jié)合起來(lái)，能夠大大提高隱密通信的安全性。但任何技術(shù)都是一把雙刃劍，隱寫術(shù)也不例外。隱寫技術(shù)一方面保證了使用者通信的安全性。但另一方面也給敵對(duì)勢(shì)力和非法團(tuán)伙提供了進(jìn)行隱密通信的手段和工具。因此，各國(guó)軍方和安全部門都對(duì)能檢測(cè)和監(jiān)控隱

2、密信息傳播的技術(shù)表現(xiàn)出了十分迫切的要求，針對(duì)隱寫術(shù)進(jìn)行分析的研究應(yīng)運(yùn)而生，稱之為隱寫分析。隱寫分析的目的是檢測(cè)隱密信息的存在性、估算隱密信息的長(zhǎng)度直至提取隱密信息。本文主要研究基于JPEG2000圖像格式的隱寫分析技術(shù)。 JPEG2000 Lazy-mode隱寫術(shù)是一種針對(duì)JPEG2000壓縮碼流結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)而提出的隱寫算法。它使用后向嵌入策略,簡(jiǎn)單高效地在JPEG2000輸出碼流中嵌入隱密信息。本文提出了一種針對(duì)JPEG200

3、0 Lazy-mode隱寫術(shù)的隱寫檢測(cè)算法。該隱寫檢測(cè)算法的關(guān)鍵在于針對(duì)掩密圖像和非掩密含噪圖像生成的代碼塊噪聲方差序列進(jìn)行基于Hilbert-Huang變換的序列分析。在分析中．通過(guò)對(duì)方差序列進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸?，?gòu)建了基于Hilbert譜的特征向量。實(shí)驗(yàn)表明，基于該特征向量的SVM分類器能以平均90.6﹪的正確率識(shí)別掩密圖像。該隱寫分析方法不僅首次成功實(shí)現(xiàn)了對(duì)JPEG2000 Lazy-mode隱寫術(shù)的可靠檢測(cè),突破了傳統(tǒng)的序列分析法的

4、局限，更為Hilbert-Huang變換在隱寫分析上的應(yīng)用作出了第一步探索。 BPCS隱寫術(shù)是一種著名的大容量隱寫術(shù)。它基于人類視覺(jué)特點(diǎn)，把隱密信息隱藏在高復(fù)雜度的位平面區(qū)域中。這種隱寫術(shù)具有高度的可定制性，實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，實(shí)用性強(qiáng)。作為BPCS隱寫術(shù)的一個(gè)變種，Noda等人通過(guò)把位平面復(fù)雜度嵌入技術(shù)與JPEG2000壓縮技術(shù)結(jié)合起來(lái)，提出了JPEG2000-BPCSI隱寫術(shù)。這是第一種可用于JPEG2000圖像格式的隱寫術(shù)。傳統(tǒng)的

5、BPCS隱寫術(shù)會(huì)導(dǎo)致掩密圖像復(fù)雜度統(tǒng)計(jì)特征上的失真。為了彌補(bǔ)傳統(tǒng)BPCS隱寫術(shù)的這一缺陷，Niimi等人提出了EBPCS隱寫術(shù)。本文對(duì)EBPCS隱寫術(shù)提出了挑戰(zhàn)，證實(shí)它同樣會(huì)導(dǎo)致掩密圖像復(fù)雜度統(tǒng)計(jì)特征上的失真。本文所提出的隱寫檢測(cè)算法的關(guān)鍵在于針對(duì)掩密圖像和普通載體圖像生成的位平面比特塊復(fù)雜度差分序列進(jìn)行基于Hilbert-Huang變換的序列分析。在分析中，通過(guò)對(duì)方差序列進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸猓瑯?gòu)建了基于Hilbert譜的特征向量。在此基礎(chǔ)

6、上構(gòu)建的SVM分類器能在空域和JPEG2000域上有效的對(duì)EBPCS隱寫術(shù)生成的掩密圖像進(jìn)行檢測(cè)，同時(shí)這種方法也能很方便的移植到別的載體媒體中。因此也能針對(duì)應(yīng)用于這些載體媒體的EBPCS隱寫術(shù)。 基于JPEG2000圖像格式的隱寫與隱寫分析的對(duì)抗還處于發(fā)展的初級(jí)階段。目前可用于JPEG2000圖像的隱寫算法只有三種，包括JPEG2000 Lazy-mode隱寫術(shù)、JPEG2000-BPCS隱寫術(shù)和廣義的LSB隱寫術(shù)。本文嘗試對(duì)于

7、現(xiàn)有這三種JPEG2000隱寫術(shù)，提出一種有效的通用型隱寫分析方法。這種方法的關(guān)鍵在于通過(guò)使用二維隱馬爾可夫樹模型對(duì)JPEG2000壓縮編碼過(guò)程生成的量化后的小波系數(shù)進(jìn)行建模。使用JPEG2000普通載體圖像生成的隱馬爾可夫樹對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練。利用得到的模型參數(shù)對(duì)目標(biāo)圖像中的每棵隱馬爾可夫樹進(jìn)行似然估計(jì)，得到一個(gè)最大似然值的集合。以它作為待檢JPEG2000圖像的基于二維小波域HMT模型的特征向量。構(gòu)建了基于支持向量機(jī)的分類器。實(shí)驗(yàn)表明，