纠错编码与优化算法在图像隐写中的应用研究

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随着Internet的迅速发展和应用,信息安全问题日益突出,信息隐藏技术作为隐藏通信和知识产权保护等的主要手段正得到广泛的研究与应用。JPEG是应用相当广泛的图像格式,以JPEG为隐蔽载体的隐写算法主要有JSteg, JPhide, Outguess 0.13, Outguess 0.2, F5等。本文重点研究了基于JPEG图像的隐写方法,结合纠错编码理论与优化算法思想,在现有DCT域隐写方法的基础上提出了新的改进方法,主要完成了以下三方面的工作。(1)提出一种基于格雷码的DCT域隐写算法。研究了隐写术与纠错编码的关系,并将格雷码应用到DCT域的图像隐写中来,提高了嵌入效率,在相同数量的嵌入量下,可以获得比F5更好的图像质量,通过对嵌入方式的改进,较好的保持了原始图像的DCT系数直方图特性,提高了JPEG图像中隐写信息的安全性。(2)提出一种基于蜜蜂进化算法的JPEG隐写方法。该方法首先利用由蜜蜂进化算法搜索到的最优置换矩阵将秘密信息进行置换;接着修改了JPEG标准量化表以便能够嵌入较多的信息;将置换结果嵌入到量化后DCT系数的DC和中低频AC区域中;最后利用JPEG熵编码得到隐藏了信息的JPEG格式文件。实验结果表明,与直接嵌入方法相比较,该方法提高了含密图像的质量和安全性,与基于遗传算法的信息隐藏方法相比,该算法所花费时间更少。(3)基于一种Fibonacci矩阵和人眼视觉模型的量化表修改隐写方法该方法将Fibonacci矩阵与人眼视觉系统模型应用到JPEG图像隐写中,首先构造了一个8×8的k-Fibonacci矩阵,再根据人眼视觉系统模型对其作出修改,将最终所得结果作为新的量化表。之后将要隐藏的信息嵌入到量化后DCT系数的DC和中低频AC区域。实验结果表明,该方法易于实现,相比其它量化表构造方法,提高了嵌入容量,同时可以有效抵御分类攻击。
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