【摘 要】
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数字图像是信息隐藏的重要载体之一,其中JPEG图像因其在生活中大量使用,被广泛用作隐写的载体,因而研究JPEG掩密图像的隐写分析技术具有重要的应用价值和理论意义。在图像通用盲
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数字图像是信息隐藏的重要载体之一,其中JPEG图像因其在生活中大量使用,被广泛用作隐写的载体,因而研究JPEG掩密图像的隐写分析技术具有重要的应用价值和理论意义。在图像通用盲检测过程中,通常都会使用分类器进行分类,所以分类器的选择问题也是图像通用盲检测中的重要问题之一,分类器的性能优劣直接影响到检测效果的好坏。传统的分类器都有着很多缺陷,所以本文从分类器的角度着手,在对掩密图像盲检测中应用了当前模式识别领域几类新型分类器,并取得了不错的检测效果。本文主要工作如下:第一,针对Fridrich提出的基于SVM的JPEG图像通用隐写分析方法,我们通过实验进行了研究。第二,针对现有分类器存在的过拟合问题、分类准确不高、效率低等缺陷,应用了随机森林来取代传统分类器对JPEG掩密图片进行检测。实验结果表明:该方法可以进行有效地图像隐写分析。最后,本文利用稀疏表示分类器对JPEG图像进行了通用盲检测,并提出了基于稀疏表示的JPEG图像通用盲检测方法。实验结果表明:该方法可以进行有效地图像隐写分析。
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