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《北京邮电大学》 2019年
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基于深度学习的数字图像隐写算法研究

岳普  
【摘要】:隐写术是将信息隐藏至载体中且不被怀疑的一类技术,因将信息伪装成公开载体,使得信息被恶意拦截的可能性大大降低,实现信息较安全的传输。在情报传递领域和信息安全领域有非常重要的作用,并且随着数字媒体技术的发展和普及,隐写术的使用场景越来越丰富,因此隐写术成为研究热点之一。数字图像隐写因载体图像易于获取成为隐写术中非常热门的研究方向。本文研究了一种全新的数字图像隐写算法,首先估计图像的隐写能力,然后根据隐写能力择性重新生成载体图像,最后使用特定隐写算法嵌入信息。本文的主要工作与创新点如下:(1)研究了隐写嵌入过程,发现嵌入过程中图像参数λ与载体图隐写能力的关系。设计了一种基于神经网络的参数λ估计算法。实验结果显示,ImageNet数据集中的图像使用0.4bpp(Bit Per Pixel)负载的HILL算法(HIgh-pass,Low-pass,Low-pass)进行验证(SRM+EC检测器,Spacial Rich Model+Ensemble Classifer),参数λ 在[0,10]区间的图像在隐写后,错误率为0.084,这部分图像均不太适合隐写,参数λ在[50,60]区间的图像在隐写后,错误率为0.4401,这部分比较适合作隐写图像。ImageNet测试集下测试,基于神经网络的参数λ估计算法得到的参数λ与目标值的相关系数高达0.99984。(2)提出一种基于神经网络的载体图像生成算法,可以生成任意尺寸的图像。生成网络是一个双分支的网络,一个分支用于细节生成,另一个分支不做任何处理,网络末端将两个分支的输出融合成输出图像。生成网络需要使用修改概率计算网络、消息嵌入网络和隐写检测网络协助生成网络的训练,隐写检测网络的输出结果指导载体图像生成网络收敛。实验结果显示,使用0.4bpp的HILL算法作为检测算法(SRM+EC检测器),BOSSBase数据集的图像重新生成后,检测算法的错误率上升4个百分点。(3)提出一种基于载体评估与载体生成的空域数字图像隐写算法,明显提升隐写算法的安全性。算法首先计算载体图像参数λ,根据载体图像参数λ选择性重新生成载体图像,将参数λ小于阈值的载体图像重新生成,最后使用特定隐写算法写入消息。该算法并不依赖某一特定嵌入算法,可以根据实际情况选取嵌入算法。实验结果显示,在BOSSBase数据集下使用0.4bpp负载进行测试,重新生成8000张图像便可使HILL算法错误率提升4个百分点。
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