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Steganography Based on Baseline Sequential JPEG Compression
  • ISSN号:0438-0479
  • 期刊名称:《厦门大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:TN918[电子电信—通信与信息系统;电子电信—信息与通信工程]
  • 作者机构:[1]Department of Electronic Engineering, Tsinghua University, Beijing 100084, China, [2]School of Information, Guangdong University of Foreign Studies, Guangzhou 510490, Guangdong, China
  • 相关基金:Supported by the National Natural Science Foundation of China (60473087)
中文摘要:

躲在联合摄影专家组(JPEG ) 压缩了图象的信息在这篇论文被调查。量子化是在 JPEGcompression 过程的信息损失的来源。因此,在图象隐藏的信息被 JPEGcompression 可能破坏。这篇论文论述一个算法可靠地在 JPEG 编码的进程把信息嵌进 JPEG 位流。信息抽取在 JPEGdecoding 的过程被执行。我们的算法的基本想法是修改代表一个的系数和非零交流电(流)( 交流) 系数咬了的使量子化的直接水流(DC ) 信息(0or 1 ) 。用基线的灰色的图象上的试验性的结果盖子想象的顺序的 JPEG 编码表演(没有秘密信息的图象) 和 stego 图象(有秘密信息的图象) 是感性地难辨别的。

英文摘要:

Information hiding in Joint Photographic Experts Group (JPEG) compressed images are investigated in this paper. Quantization is the source of information loss in JPEG compression process. Therefore, information hidden in images is probably destroyed by JPEG compression. This paper presents an algorithm to reliably embed information into the JPEG bit streams in the process of JPEG encoding. Information extraction is performed in the process of JPEG decoding. The basic idea of our algorithm is to modify the quantized direct current (DC) coefficients and non zero alternating currenl (AC) coefficients to represent one bit information (0 or 1 ). Experimental results on gray images using baseline sequential JPEG encoding show that the cover images (images without scoret information) and the stego-images (images with secret information) are perceptually indiscernible.

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期刊信息
  • 《厦门大学学报:自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:厦门大学
  • 主编:谢素原
  • 地址:厦门市思明南路422号厦门大学嘉庚三 817-819室
  • 邮编:361005
  • 邮箱:jxmu@xmu.edu.cn
  • 电话:0592-2180367 2187731
  • 国际标准刊号:ISSN:0438-0479
  • 国内统一刊号:ISSN:35-1070/N
  • 邮发代号:34-8
  • 获奖情况:
  • 多次被评为全国、华东地区、福建省的优秀科技期刊,2001年入选国家新闻出版总署评定的"中国期刊方阵",2003年获国家新闻出版总署颁发的"第二届国家科技...,2006年获国家教育部科技司颁发的"首届中国高校精...
  • 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,美国剑桥科学文摘,美国生物科学数据库,英国科学文摘数据库,英国动物学记录,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),英国英国皇家化学学会文摘,中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:16575