基于特征的数字图像隐写盲检测技术研究

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2、其指定机构送交学位论文(包括纸质版和电子版)，允许学位论文进入厦门大学图书馆及其数据库被查阅、借阅。本人同意厦门大学将学位论文加入全国博士、硕士学位论文共建单位数据库进行检索，将学位论文的标题和摘要汇编出版，采用影印、缩印或者其它方式合理复制学位论文。本学位论文属于：()1．经厦门大学保密委员会审查核定的保密学位论文，于年月日解密，解密后适用上述授权。，(＼／)2．不保密，适用上述授权。(请在以上相应括号内打“√”或填上相应内容。保密学位论文应是已经厦门大学保密委员会审定过的学位论文，未经厦门大学保密委员会审定的学位论文均为公开学位论文。此声明栏不填写的，默认为公开学位论文，均

3、适用上述授权。)声明人(签名)：下才8中年月日摘要隐写分析是信息安全中隐蔽通信领域的重要课题之一，在军事和国家安全方面有着广泛的应用。数字图像作为目前数字通信中最常见的信息载体，数字图像隐写技术的发展已经日趋成熟。相比之下，数字图像隐写分析技术的研究虽然也取得一定的成果，但离实际应用还有一定的差距，尤其是数字图像盲检测技术。数字图像隐写技术具有更新快，方法多等特点，使得数字图像隐写盲检测成为极具挑战性的研究课题。本文主要研究基于特征的数字图像隐写通用盲检测问题。本文首先介绍了数字图像隐写盲检测的基本框架，并对典型隐写盲检测方法中所用的特征进行了理论分析和总结。接着，重点分析了特

4、征校准提高特征性能的原理，结合裁剪校准和预测误差校准的基本思想总结出造成隐写图像不连续现象的原因。在此基础上，提出一种基于亚像素平移的特征校准方法。该方法利用亚像素平移来消除隐写算法在图像中的存在性信息，提高特征的区分度。实验表明，本文提出的特征校准方法可以有效地提高特征性能，进而提高算法的检测正确率。另外，本文还将多域特征与特征校准结合起来，提出了一种基于多域特征的数字图像隐写盲检测算法。算法利用多域特征来表征不同隐写算法对图像的影响，并引入本文提出的亚像素校准提高特征的区分度，使用SVM分类器进行特征向量的分类。大量实验表明，在单算法二分类、混杂算法二分类和混杂算法十分类等

5、多种仿真条件下，本文算法都取得了良好的二分类效果，且对于多达十类常见隐写算法具备一定的区分能力。关键词：信息隐藏；盲检测；特征校准；多域特征；亚像素AbstractStegamlySisisanimportanttopicofhidingcommunicationininformationsecurityarea，whichiswidelyuSedinmilitaryandmtiomlsecurity．DigitalimageiSoneofthen的stcommoncovermediuminthed晦talinformation，andthedevelopmentofdigit

6、alimagestegano孕aphyhasbeenmatⅢe．Bycontrast，researchindigitalimageste髀mlysishasgotsomeresearchachieVements，buttherearestillsomeway行ompracticalapplicati0n，especiallytheblindstegamlysisforthedigitalimage．Duetothequick叩dateandtheabundantmethodsofthedigitaliInageste盟n0酉aphMmakesblilldstegamlysis旬

7、rthedig妇limagebecon硷achallengillgresearchtopic．ThiSpaperconcen仃atesontheuniVersalblinddetectionindigitalimagpstegam舯phyFirstly，thebasic6．an硷workoftheste伊no可aphicbli耐detectionofdig妇1iIIlagewas访troduced，andatheoreticalanalysisandsuITl]maryaboutthe危at