基于局部紋理特征的隱寫檢測(cè)研究.pdf

1、圖像隱寫是一種將信息隱藏于數(shù)字圖像載體中的技術(shù)，其主要的特點(diǎn)是隱蔽性，即別人無法察覺到圖像中隱藏了信息這一事實(shí)，而隱寫檢測(cè)算法試圖根據(jù)各種已知信息，分辨出一幅圖像是否包含隱藏信息。針對(duì)HUGO算法的研究是近年來隱寫領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一，HUGO是一種空間域的自適應(yīng)隱寫算法，它使用高維度的SPAM特征來分析載體圖像不同位置上隱藏信息的代價(jià)，然后挑選出一部分圖像像素進(jìn)行修改，因此能夠抵抗大部分已知隱寫檢測(cè)方法的攻擊。
　　本文介紹并分析

2、了目前針對(duì)HUGO算法的三種檢測(cè)算法的優(yōu)點(diǎn)，再結(jié)合隱寫算法的特點(diǎn)，提出了一種基于改進(jìn)局部紋理特征的隱寫檢測(cè)算法。該算法在原始圖像、差分圖像以及預(yù)測(cè)誤差圖像上提取了LOCP和LPQ這兩種局部紋理特征，隨后將它們組合應(yīng)用。由于組合后的特征維度很高，因此選用了組合學(xué)習(xí)分類器進(jìn)行訓(xùn)練與測(cè)試，并運(yùn)用了適當(dāng)?shù)姆椒ń档吞卣骶S度。在BossBase1.0圖像庫上的實(shí)驗(yàn)顯示，本文提出的隱寫檢測(cè)算法能夠比原有的檢測(cè)算法更準(zhǔn)確地區(qū)分出載體圖像和隱寫圖像，使用