基于压缩感知的信息隐写算法设计与研究

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1、分类号：TP3910710-2015132033硕士学位论文基于压缩感知的信息隐写算法设计与研究康缘导师姓名职称张弢副教授申请学位级别硕士学科专业名称系统工程论文提交日期2018年4月9日论文答辩日期2018年5月19日学位授予单位长安大学DesignandResearchofInformationSteganographyAlgorithmBasedonCompressedSensingAThesisSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：KangYuanSupervisor：Asso

2、ciateProf.ZHANGTaoChang’anUniversity,Xi’an,China摘要随着网络技术水平的不断提升，数字多媒体也随之普及，其应用价值在各领域都受到了前所未有的关注。在无边界或安全门槛较低的网络通信环境下，与数字媒介有关的安全问题频现，因此信息安全技术应运而生，这其中就有以传播秘密信息为目的的信息隐藏技术。本论文拟结合近年来在图像、音频、视频等信号处理方面备受关注的压缩感知技术和多小波理论，并将其应用于信息隐藏技术之中，以达到优化性能的目的。本文主要针对基于压缩感知理论的信息隐写技术进行研究，重点研

3、究了信息隐藏区域的设计和选取、秘密信息的预处理以及嵌入规则。在此基础上提出了两种算法：第一，基于压缩感知和GHM多小波变换的信息隐藏算法。该算法利用GHM多小波变换、小波变换和奇异值分解等方法对载体图像进行预处理操作，再将通过小波变换、压缩感知理论以及奇异值分解处理的秘密信息嵌入到经处理后的载体图像之中生成含密图像，从而达到秘密信息安全传输的目的。实验表明该算法在不可见性和鲁棒性的改善方面效果显著。第二，基于压缩感知和Arnold置乱的信息隐藏算法。该算法利用小波变换和压缩感知理论对载体图像进行预处理操作，再将通过离散余弦变

4、换、Arnold置乱以及压缩感知技术处理的秘密信息经过异或运算嵌入到载体图像之中生成含密图像。实验表明该算法相比第一种算法具有更好的不可见性，同时也具有较好的鲁棒性。综上所述，论文主要研究了基于压缩感知的信息隐写技术中隐写区域的选择、秘密图像的预处理以及嵌入规则，提出了两种新的信息隐写算法。算法的提出，解决了置乱算法因有限次反置乱即可获得原始秘密图像等特点带来的鲁棒性差的问题，可以满足较高性能要求的网络安全通信。关键字：图像处理，信息隐藏，压缩感知，多小波变换，奇异值分解IAbstractWiththecontinuousi

5、mprovementofnetworktechnology,theapplicationofdigitalmultimediahasbecomeincreasinglypopular,andthedigitalimageprocessingproblemshavereceivedattentionasneverbefore.Especiallyinthenetworkcommunicationenvironmentwithnoboundaryorlowsecuritythreshold,safetyproblemsappea

6、rfrequentlyassociatedwithdigitalmedia,andinformationsecuritytechnologyemergesatthehistoricmoment,namelyinformationhidingtechnologyforthepurposeofspreadingsecretimages.Inrecentyears,compressedsensingtechnology,whichhasattractedmuchattentioninimage,audio,videoandothe

7、rsignalprocessing,canalsobeappliedtoinformationhidingtechnology.Focusingontheinformationhidingtechnologybasedoncompressedsensingtheory,theselectionanddesignofinformationhidingregionshavebeenstudiedintensively,andalsothepre-processingofsecretinformationandtheembedde

8、drules.Onthisbasis,twoinformationhidingalgorithmswereproposed.ThefirstoneistheinformationhidingalgorithmbasedoncompressedsensingandGHMmulti-wavel