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基于图像内容的隐写分析与篡改检测

郑二功  
【摘要】:作为保障图像信息安全的两个重要技术手段,图像隐写分析和篡改检测技术已成为多媒体信息安全领域的研究热点。图像隐写分析是针对数字隐写的逆向分析技术,其主要目的是检测秘密信息的存在性,并作为一条测试隐写算法安全性的有效途径。图像篡改检测是数字图像盲取证技术的重要研究内容之一,它是在不依赖任何预签名提取或预嵌入信息的前提下,直接通过分析图像数据的固有特征,来鉴别数字图像的真实性。 图像隐写分析和篡改检测主要依据秘密信息的嵌入和篡改操作导致的异常统计特征来实现。自然图像反映客观世界中不同景物空间结构关系所呈现的视觉信息,具有区域平稳特性。不同内容的图像区域具有不同的统计特性,隐藏信息存在性特征和篡改检测特征与图像数据的内容密切相关。结合图像局部区域的内容特征,研究图像隐写分析和篡改检测算法,具有重要的理论意义。 本文将图像信源建模为区域平稳的Markov信源,在深入分析空域图像LSB匹配隐写和JPEG图像合成篡改机理的基础上,研究基于图像内容的隐写分析和篡改检测算法。论文的主要工作和学术成果包括: 1.自然图像统计特性分析:运用概率统计和信息论等方面的知识和已有的图像统计建模研究成果,分析了自然图像的灰度和细节分量的分布特性,及其与图像内容复杂度之间的关系。通过分析可知,自然图像具有较强的邻域相关性,同一景物内部的统计特性相似,而不同景物之间则存在明显的差异,即不同内容的图像子区域具有不同的统计特性。 2.载体、载密图像统计特性分析:以自建单一内容分类图像库为研究对象,分析了LSB匹配隐写对不同内容图像统计特性的影响。以典型的隐藏信息检测特征为参量分析了隐藏信息存在性特征与图像内容的关系,得出了图像平坦区域在秘密信息嵌入前后的统计特征差异更明显的结论,为开展基于图像内容的隐写分析技术研究、提出新的可靠的隐藏信息检测算法提供了理论依据。 3.基于局部方差直方图的LSB匹配隐写分析:将LSB匹配建模为加性噪声,在分析载体、载密图像局部方差差异的基础上,提出一种基于局部方差直方图的LSB匹配隐写分析算法。该算法利用差分预处理增强隐写噪声的“信噪比”;提取局部方差直方图的加权特征,以反映图像不同复杂度区域隐写前后的变化;利用降采样图像提取校准特征,并将原始特征和校准特征相结合,作为分类特征。实验结果表明,该算法具有较好的检测性能。 4.基于局部线性变换和CF(特征函数)加权特征的LSB匹配隐写分析:分析不同内容图像细节分量隐写前后特征函数幅度的变化,提出一种基于局部线性变换和CF加权特征的LSB匹配隐写分析算法。该算法将嵌入的秘密信息看作一种随机纹理,用一系列对纹理敏感的局部线性变换模板对图像进行分解;构造一种新的CF加权特征,以捕捉不同内容的图像隐写前后CF的最大变化;采用阈值选择算法搜索到一个次优的特征集。实验结果表明,该算法的检测性能总体优于典型隐写分析算法的检测性能。 5.基于图像内容的分块联合判决隐写分析:基于隐藏信息存在性特征与图像内容之间的关系,提出一种分块联合判决的隐写分析算法。该方法将图像划分为若干子图像,基于内容特征将子图像分为不同类别,为每个类别训练一个分类器,根据检测可靠性的高低赋予每个类别相应的权重。一幅完整图像的检测结果,通过对各子图像的检测结果进行加权融合得到。针对LSB匹配的隐写分析实验结果表明,该算法的检测性能优于典型隐写分析算法的检测性能。 6.基于块效应不一致性的JPEG图像篡改检测:针对一类JPEG合成图像,在分析篡改区域与非篡改区域块效应的不一致性和块效应与图像内容的关系的基础上,提出一种简单有效的篡改检测算法。该算法利用估计的一次压缩质量因子对待检测图像进行裁剪再压缩,提取图像的块效应指数映射图,通过图像分割实现篡改区域的自动检测与定位。实验结果表明,该算法受图像内容的影响较小,对于各种质量的JPEG图像和较小的篡改区域均能有效检测,当二次压缩与一次压缩的质量因子之差在15以上,虚警率控制在1%以内时,检测率可达90%以上。


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