面向图像后处理操作类型的盲隐写分析算法可信度评价

摘要

数字图像隐写技术利用载体的冗余资源隐藏隐秘信息，隐写技术的发展带动了其反向技术——隐写分析技术的不断进步。多种多样隐写分析算法的出现使得研究如何评价隐写分析算法的性能日益重要。隐写分析算法评价技术一方面研究隐写分析算法的特点，另一方面揭示隐写分析算法的不足，为在实际应用中如何选择隐写分析算法和隐写分析算法的改进提供了重要的参考依据。
　　本文在对隐写分析算法在后处理操作载体及载密图像下的性能分析的基础上，提出了一种基于载密图像类型的盲隐写分析算法可信度评价方法，本文开展的主要工作如下:
　　(1)对隐写算法、隐写分析算法及其评价技术的进展情况进行了总结和归纳，并重点介绍了几种典型的隐写算法和隐写分析算法的基本原理和算法过程;
　　(2)对正常图像拍摄之后可能经历的典型后处理操作进行介绍，通过大量实验测试了隐写分析算法在图像后处理操作前后的虚警率和检测率，根据实验结果研究分析了后处理操作对图像隐写分析技术的影响;
　　(3)基于DS证据理论，结合已有实验数据给出了隐写分析算法可信度的具体计算方法，并给出了证据冲突解决办法。通过计算可信度，量化了不同后处理操作对隐写分析算法的影响并分析了造成这些影响的原因。论文最后指出可以利用数字取证技术在完成载密图像类型识别的基础上对某些具体隐写分析检测结果的可信度进行评价。
　　论文最后分析了本文研究中存在的不足，并对未来值得深入研究的问题进行了展望。

目录

摘要

1 绪论

1．1 研究背景

1．2 国内外研究现状

1．2．1 图像隐写技术与隐写分析技术

1．2．2 隐写分析的评价技术

1．3 当前存在的问题及本文研究意义

1．4 主要研究内容和章节安排

2 图像隐写与隐写分析技术概述

2．1 图像隐写技术简介

2．2 典型图像隐写技术

2．2．1 LSB匹配隐写

2．2．2 HUGO隐写

2．2．3 EALSBMR隐写

2．3 图像隐写分析技术基本原理

2．4 图像隐写分析技术分类

2．5 典型隐写分析方法

2．5．1 CF隐写分析方法

2．5．2 SPAM隐写分析方法

2．6 本章小结

3 载体图像后处理操作对隐写分析性能的影响分析

3．1 典型图像后处理技术

3．2 基于原始图像分类器模型的盲隐写分析实验

3．2．1 图像库

3．2．2 选择的隐写与隐写分析算法

3．2．3 分类器

3．2．4 实验流程

3．2．5 实验结果分析

3．3 基于类型盲分类器模型的隐写分析实验

3．3．1 实验介绍

3．3．2 实验结果与分析

3．4 本章小结

4 基于DS证据理论的隐写分析算法可信度评价

4．1 DS证据理论

4．1．1 DS证据理论概述

4．2．2 DS证据理论的冲突与解决方法

4．2．3 DS证据理论的层次推理模型

4．2 隐写分析算法的可信度评价

4．3 本章小结

5 总结与展望

5．1 研究总结

5．2 研究展望

致谢

参考文献