一种基于多域特征的JPEG图像隐写分析算法-论文.pdf

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1、第4l卷第6期计算机科学Vo1．41No．62014年6月ComputerScienceJune2014一种基于多域特征的JPEG图像隐写分析算法汪磊曾宪庭苏金阳(中国计量学院信息工程学院杭州310018)摘要为实现对以JPEG图像为栽体的隐秘图像的高效检测，提出了一种基于多域特征的通用隐写分析算法。该算法结合两种不同校准方法在图像不同域中对原始栽体图像的估计能力，分别从图像DCT域、空域和DWT域中提取特征向量，提高了特征向量对隐秘信息的敏感性，达到了隐秘图像的高效检测。实验结果表明，与现有几种典型的通用隐写分析算法相比，所提

2、算法具有很好的检测效果且稳定性好、运算速度快。关键词隐写分析，多域特征，图像校准，特征优化，SVM中图法分类号TP391文献标识码ASteganalysisBasedonMulti-domainFeaturesforJPEGImagesWANGLeiZENGXian-tingSUJin-yang(CollegeofInformationEngineering，ChinaJiliangUniversity，Hangzhou310018，China)AbstractAuniversalsteganalysismethodforJPE

3、Gimageswasproposed．Thealgorithmcanachievehighdetectioncorrectratiobycombiningvariousstatisticalfeatures，includingI)CT，spatialdomain，andDWTfeatures．Thecombinedstatisticalfeaturescanrevealtheimagedifferencebetterbetweenanoriginalcoverimageanditsstego-image．Experi—ments

4、wereconductedtOshowtheefectivenessoftheproposedmethod．KeywordsSteganalysis，Multi-domainfeatures，Imagecalibration，Featureoptimization，SVM出了图像的局部校准技术，通过空域均值滤波的方法实现了1引言对原始载体图像DCT系数的估计，并结合Markov转移概率近几年来，随着信息隐藏技术的快速发展，越来越多的人矩阵，使检测率有了进一步的提高。上述4种算法都是使用对隐写分析技术产生浓厚的兴趣。隐写分析技术是

5、指在已知图像单一域的特征来进行隐秘分析。然而，大量实验分析比或未知嵌入算法的情况下，从数字图像等载体中检测判断其较后发现，单一域特征并不能很好地表达载体图像及其隐秘中是否存在秘密信息，分析数据量的大小和数据嵌入的位置，图像之间的差别基于此，本文提出了一种基于多域特征的并最终破解嵌入内容的过程。一般来说，隐秘图像是不可感JPEG图像隐写分析方法。知且不易检测的。然而，由于信息的嵌人难免地会破坏图像本文将文献[3]中的特征提取方法扩展到图像的DWT的某种相关性，因此，利用这种相关性就可检测隐秘信息的存域和空域，并结合文献Eli和文献

6、E43提出的两种不同校准方在。法在图像不同域中对原始载体图像的估计能力，确定校准图以往研究成果主要集中在专用隐写分析和通用隐写分析像，计算二者的差值作为新的校准值，同时通过“特征优化”进两个方面。专用隐写分析由于缺乏对多种隐写算法的有效支一步提高特征向量对隐秘信息的敏感性并提高识别速度。实持，在实际分析检测中不能真正实现盲检测。因此，通用隐写验结果表明，本文提出的方法与文献亡3，4]相比，具有更好的分析是当前的研究热点。检测效果。Fridrich口提出了一种基于全局校准技术的JPEG图像2多域特征提取隐写分析方法，该方法利用一阶

7、和部分二阶统计量提取23个特征向量，对早期的一些JPEG隐写算法具有较好的检测效2．1DCT域特征提取果，其不足之处是提取的特征偏少且运算量大。Fu等人[2]提标准的JPEG压缩算法首先将图像划分成8×8大小的出了一种完全基于DCT系数的隐写分析算法，通过运用子块，然后对每个子块实施DCT变换。目前许多以JPEG图Markov模型分别计算DCT块内和块间系数幅值的转移概像为载体的隐写算法(如Jsteg、F5、Outguess等)都是通过修率，取得了更好的检测效果。Pevny等人E3]对文献Eli中的23改量化后的IX；T系数值来

8、实现隐秘信息的嵌入l5j。因此，在个特征进行了扩展，该扩展算法对F5、Outguess、Steghide等机密信息隐藏的过程中，会不同程度地导致DCT系数值的统JPEG隐写算法的检测率有了明显的提高。黄方军等人[4提计特征发生改变。基于此，在DCT域，本文将分别