针对图像高维特征分析的安全隐写研究

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1、分类号密级硕士学位论文题目：针对图像高维特征分析的安全隐写研究英文并列题目：ResearchofSecuritySteganographyonAnalysisofImageHighDimensionalCharacteristic研究生：黄浩专业：信号与信息处理研究方向：信息系统与信息安全导师：周治平教授指导小组成员：学位授予日期：2016年6月答辩委员会主席：于凤芹江南大学地址：无锡市蠡湖大道1800号二○一六年六月独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加ｔＡ标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过

2、的研巧成果，也不包含本人为获得江南大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研巧所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示谢意。签名／＾：策沒日期；么０＾年月日／关于论文使用授权的说明本学位论文作者完全了解江南大学有关保留、使用学位论文的规定：江南大学有权保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅，可将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、一致汇编学位论文，并且本人电子文档的内容和纸质论文的内容相。保密的学位论文在解密后也遵守此规定。签名：

3、養從导师签名：曰期：２＾／＾年＾月＾曰摘要摘要随着数字媒体技术的飞速发展，关于数字图像隐写技术的研究越来越广泛。从上个世纪末的诞生至今，已经涌现出一大批优秀的图像隐写算法。但是与图像隐写算法“相伴而生”的图像隐写分析算法在与图像隐写算法不断的激烈对抗过程中也得到了飞速发展。随着近几年基于高维统计特征隐写分析算法的出现，图像隐写算法的研究面临巨大的挑战。因此，本文将围绕图像隐写算法与图像隐写分析算法之间的对抗，根据在此对抗过程中数字图像高维特征的应用，对针对高维特征分析的安全隐写算法展开深入研究：（1）高不可检测性隐写算法（HighlyUndetectableSteganography

4、,HUGO）在嵌密过程中会造成高维像素差特征的失真过大，故其抵抗基于高维像素差特征隐写分析算法检测的能力较弱，因此结合高维特征的应用提出相应改进算法。首先，将高维量化最小值最大值特征引入到安全隐写算法中，提出了改进的嵌密失真风险模型，进而结合吉布斯最优嵌密理论框架设计图像空域隐写算法。经过大量对比实验结果可以看出，改进算法提高了抗统计检测的能力，同时维持嵌密容量不变并且适当的提高了视觉隐蔽性，。（2）相邻八像素差隐写算法（OctonaryPixel-valueDifferencing,OPVD）作为改进的像素差值隐写，在嵌密过程中虽然考虑嵌密位置的选取对隐写安全性产生的影响并提出了相应策略，但

5、该算法没有在边缘区域中选取最优嵌密位置进行嵌密。首先，将载体图像划分为具有不同嵌密容量等级的子图像块，然后基于抗统计检测性确定合适的子图像块，这些子图像就是最优的嵌密位置，进而在这些位置上实现OPVD嵌密。实验结果表明，改进后不仅维持了较好的视觉隐蔽性，而且提高了算法的抗统计检测能力。（3）由于基于参数化嵌密失真风险模型的自适应隐写算法在嵌密过程中会引起图像离散余弦变换系数的联合概率特征失真过大，故该算法抵抗基于联合概率特征图像隐写分析算法检测的能力较弱。针对这个问题，结合图像离散余弦变换系数的高维联合概率特征提出改进的嵌密失真风险模型，并据此实现嵌密。将所提算法与三种同类算法进行实验对比，结

6、果表明其最大嵌密容量不变，而视觉隐蔽性及抗统计检测能力均有所提高。关键词：信息安全；数字图像隐写；隐写分析；高维特征；嵌密位置IAbstractAbstractWiththerapiddevelopmentofdigitalmediatechnology,theresearchofsteganographyisbecomingmoreandmoreextensive.Steganographywasbornattheendoflastcentury.Untilnow,therehavebeenalargenumberofoutstandingimagesteganographyalgorith

7、ms.However,imagesteganalysisalgorithmhasbeendevelopedrapidlyinthefierceconfrontationwithimagesteganographyalgorithm.Withtheemergenceoftheimagesteganalysisalgorithmswhicharebasedonhighdimensionalcharac