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结合WS残差法和MAP载体估计的隐写负载定位
  • ISSN号:0255-8297
  • 期刊名称:《应用科学学报》
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]解放军信息工程大学信息系统工程学院,郑州450002
  • 相关基金:国家自然科学基金(No.61272490,No.60903221)资助
中文摘要:

针对最不重要比特位(least significant bit,LSB)替换隐写算法,将加权载密图像(weighed-stego,WS)残差法和最大后验概率(maximum a posteriori,MAP)载体估计法相结合,提出了一种改进的载体估计方法.首先利用WS方法初步定位负载,然后将该初步定位结果作为先验信息应用到改进的MAP载体估计算法中,可以得到更精确的载体估计算法,最后计算残差得到最终的负载定位结果.实验表明,无论是针对空域BMP图像还是JPEG解压缩图像上的LSB替换隐写,该方法均能提高负载定位的准确率,且对于不同嵌入率也有较好的稳健性.

英文摘要:

This paper proposes a modified method of payload location aimed at least significant bit replacement (LSB-R) by combining weighed-stego (WS) residuals with maximum a posteriori (MAP) cover estimator.We use the WS residuals to locate payloads,and take the results as a priori information to apply the modified MAP cover estimator to get more accurate cover estimates.The residuals are then computed to locate payloads.Experimental results demonstrate effectiveness of the approach in locating payloads both on JPEG-decompressed images and originally lossless stored images.Furthermore,the proposed approach is suitable for payload location with different embedding rates.

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期刊信息
  • 《应用科学学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:上海市教育委员会
  • 主办单位:上海大学 中国科学院上海技术物理研究所
  • 主编:王延云
  • 地址:上海市上大路99号123信箱
  • 邮编:200444
  • 邮箱:yykxxb@departmenl.shu.edu.cn
  • 电话:021-66131736
  • 国际标准刊号:ISSN:0255-8297
  • 国内统一刊号:ISSN:31-1404/N
  • 邮发代号:4-821
  • 获奖情况:
  • 首届中国高校优秀科技期刊,第2届中国高校优秀科技期刊奖,全国高校优秀科技期刊,中国科技期刊方阵双效期刊,上海市优秀科技期刊,首届《CAJ-CD》执行优秀期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:4747