应用共生矩阵特征的改进自适应JPEG隐写.pdf

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1、第3l卷第l1期计算机应用研究Vo1．31No．112014年11月ApplicationResearchofComputersNOV．2014j立用共生矩阵特征的改进自适应JPEG隐写凌轶华，蔡晓霞，陈红(电子工程学院，合肥230037)摘要：针对传统图像隐写算法抵抗通用盲检测能力不足的问题，提出一种基于共生矩阵特征的自适应JPEG隐写算法。该算法在分析图像直方图特征和分块效应特征的基础上，引入能够反映共生矩阵特征的块间系数相关性设计了失真函数，并结合网格码(STC)完成秘密信息的嵌入。实验结果表明，面对三种通用隐写检测算法．算法较以往隐写算法具有更强的安全性和抗检测普适性。关键词：自适应隐

2、写；JPEG图像；通用盲检测；网格码；失真函数中图分类号：TP309．2文献标志码：A文章编号：1001．3695(2014)11—3490．04doi：10．3969／j．issn．1001-3695．2014．11．066ImprovedadaptivesteganographicalgorithmforJPEGimagesbasedonco-occurrencematrixteatureLINGYi—hua，CAIXiao—xia，CHENHong(ElectronicEngineeringInstitute，Hefei230037，China)Abstract：Aimingtothew

3、eaknessofresistinguniversalblinddetectionfortraditionalsteganographies，thispaperproposedanadaptivesteganographicalgorithmforJPEGimagesbasedonco-occurrencematrixfeature．Accordingtotheanalysisofhisto—gramandblockingeffectfeaturesextractedfromimage，thispaperdesignedadistortionfunctionbyusingcorrelation

4、ofinter—blockcoeficientswhichcouldreflectsCO—occurrencematrixfeature．Andthencompletedembeddingbasedonsyndrometrelliscodes(STC)．Facedwiththreeuniversalblinddetections，experimentalresultsdemonstratethesuperiorperformanceofthepro—posedternaryembeddingmethodintermsofsecurityandadaptabilityofresistingvar

5、ioussteganalyzers．Keywords：adaptivesteganography；JPEGimage；universalblinddetection；syndrome-trelliscodes；distortionfunction系数大小关系，而忽略了其他因素的影响。0引言本文结合MOD和cs算法的优点，重新定义了失真函数，并结合STC码提出了一种改进的自适应JPEG隐写算法。该图像隐写作为信息隐藏的重要分支，受到了人们的普遍关算法在设计失真函数时不仅考虑DCT系数的大小关系，同时注。自适应隐写因其良好的安全性已成为目前隐写领域的研还引入能够反映系数问相关性的共生矩阵特征，使得

6、失真函数究热点，它通过定义载体图像与载密图像的差异，自适应地选择嵌入位置和相关参数，并结合隐写码生成差异较小的载密定义更加合理。通过该算法得到的载密图像具有较高的安全图像。性和较强的抵抗多种检测的能力。JPEG图像的广泛使用，使其成为了最实用的隐写载体之1失真函数设计一。基于JPEG图像的自适应隐写研究主要分为两个阶段。第一阶段主要致力于隐写码的设计，如PQ(perturbedquantiza—1．1最小失真隐写模型tion)隐写、nsF5(no—shrinkageF5)隐写、MME(modified设JpEG图像的量化DCT系数为=(。，：，⋯，托)，秘密matrixencoding)隐写、

7、BCHopt(heuristicoptimizationandBCHsyndromecoding)隐写等。自2010年Filler等人提出接近信息记为M：(m。，m：，⋯，m)∈(0，1)，嵌入M之后，载密图仿真最优编码的STC后，自适应隐写步入第二阶段——失真像的量化DCT系数为Y：(Y，Y2，⋯，Y)。DCT系数Y取值函数设计阶段，即设计合理的失真函数，并结合STC将秘密信范围记为。若Vi，都