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一种基于辐角的加性模型隐写分析算法
  • ISSN号:1671-8836
  • 期刊名称:《武汉大学学报:理学版》
  • 时间:0
  • 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]武警工程大学电子技术系,陕西西安710086
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(61379152); 陕西省自然科学基金基础研究项目(2012JM8014)资助
中文摘要:

图像隐写分析理论研究越来越受到重视,分析特征的有效性的理论证明已成了隐写分析不可缺少的部分.本文根据图像在加性隐写模型下,隐写图像差分直方图傅里叶变换辐角等于载体图像差分直方图傅里叶变换辐角与秘密信息差分概率质量函数PMF(probability mass function)傅里叶变换辐角之和这一理论基础,提出一种新的隐写分析算法.根据隐写前后图像差分直方图傅里叶变换辐角的差异构造极大辐角矩最低有效位MSA(max sum of arguments)作为特征,从理论上对该特征的有效性进行证明,然后对典型的加性隐写算法LSB(least significant bit)替换算法和扩频图像隐写SSIS(spread spectrum image steganography)算法进行分析,在非压缩彩色图像库UCID(uncompressed colour image database)V2标准图库下进行仿真实验.实验结果表明,本算法对加性隐写模型具有很好的检测效果.

英文摘要:

Theoretical research of image steganalysis is being paid more and more attention on and the proof of characteristics is part of steganalysis now.Based on the theory that the DFT(discrete Fourier transform)arguments of the histogram of stegoimage is the sum of the DFT arguments of PMF(probability mass function)of stegonoise and the DFT arguments of the histogram of cover image,this paper presents a new steganalysis method.Firstly,the max sum of arguments(MSA)is created as the characteristics according to the difference of arguments between the DFT of cover image and stegoimage.Secondly,the characteristics is proved to be effective and then LSB(least significant bit)and SSIS(spread spectrum image steganography)is analyzed.Finally,our theory is verified with the experiments.The results of the experiment using the image library of UCID(uncompressed colour image database) V2 shows that this method has a good ability to detect the original images from stegoimages which are embedded with additive model.

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期刊信息
  • 《武汉大学学报:理学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国2教育部
  • 主办单位:武汉大学
  • 主编:刘经南
  • 地址:湖北武昌珞珈山
  • 邮编:430072
  • 邮箱:whdz@whu.edu.cn
  • 电话:027-68756952
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-8836
  • 国内统一刊号:ISSN:42-1674/N
  • 邮发代号:38-8
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,英国动物学记录,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:6988