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隐写术是信息隐藏领域的热门研究方向,通过该技术可以将隐秘信息嵌入到公开多媒体文件中且不引起怀疑,从而保证通信安全。近年来,自适应隐写方法的提出,显著地提高了隐写术的安全性。如何进一步提高隐写术的安全性和适用性是隐写术领域的关键问题。目前用于隐写的图像格式主要包括JPEG图像和空域图像两种。基于JPEG图像的隐写方法通常利用原始图像的边信息来提高隐写安全性。然而现有的JPEG隐写术在使用边信息时需要提前获取原始图像,当原始图像不可获得时,往往不能把边信息用于设计隐写方法。而空域图像缺少类似于JPEG图像的压缩过程,所以关于利用边信息的空域图像隐写术的研究较少。本文以JPEG图像和空域图像作为隐写载体,利用自适应隐写框架,提出了基于边信息估计的图像隐写方法,并对其安全性开展了相关研究,取得的研究成果如下:1)基于边信息估计的JPEG图像隐写方法对于目前的JPEG图像隐写术,在没有原始图像的情况下,大多数方法往往不能利用边信息来辅助隐写嵌入。本文提出了一种利用卷积神经网络估计JPEG边信息的方法,并利用估计的边信息优化嵌入修改操作。并且将该方案应用到两种现有的JPEG自适应隐写方法JC-UED和J-UNIWARD上,得到两种新的隐写方法。实验结果表明,该方案在只能获取JPEG载体图像的情况下,利用估计的边信息提高了原隐写方法的安全性。2)利用代价调整因子的JPEG图像隐写方法在基于边信息估计的JPEG隐写方法的基础上,引入代价调整因子,进一步提高该方法的安全性。在获得DCT系数的估计边信息后,不直接确定修改嵌入的方向,而是用调整因子对相应修改方向的失真代价值进行调整。通过该方法可以进一步充分利用估计的边信息,同时应用三元STC编码进行嵌入,进一步提高了隐写的安全性。实验结果表明,在没有原始图像的情况下,本方法相比其他两种隐写方法具有最高的抗检测能力,而且在高嵌入率的情况下,也能保持较高的抗检测能力。3)基于边信息估计的空域图像隐写方法在空域图像隐写方面,将基于边信息估计的思想应用到空域图像隐写中。空域图像的边信息通常是由源图像进行信息量减少的变换过程中得到的。而在不具有源图像的情况下,本文方法利用一种超分辨率方法SR-CNN对载体图像进行超分辨率计算,然后通过下采样算法计算得到估计的边信息。利用估计的边信息和代价调整因子对像素的代价值进行调整,从而改进原有的空域隐写方法。实验结果表明,基于边信息估计的空域图像隐写方法可以在一定程度上提高原隐写方法的安全性能。本文围绕基于边信息估计的图像隐写方法进行研究,以JPEG图像和空域图像为载体,提出了基于边信息估计的JPEG图像隐写方法,在此基础上提出了利用代价调整因子的JPEG图像隐写方法和基于边信息估计的空域图像隐写方法,提高了原有隐写方法的安全性能。