JPEG图像隐写分析方法概述,本论文主要论述了图像论文范文相关的参考文献,对您的论文写作有参考作用。
图像论文参考文献：
摘 要：JPEG图像是一种非常流行的图像格式,随着图像隐写技术的发展和应用,JPEG图像隐写分析的重要性日益突出.本文对近几年来的JPEG图像隐写分析方法进行梳理和归纳,同时对具有代表性的方法作简要的介绍和评述,为JPEG图像隐写和隐写分析者提供参考.
关键词：隐写 隐写分析 JPEG图像
一、JPEG图像隐写技术
现有的JPEG图像隐写算法可大致分为三类：
（一）基于量化DCT系数的JPEG图像隐写
该类方法主要利用量化DCT系数的冗余来嵌入秘密信息,其大致过程如下：选择一幅JPEG图像作为载体图像,提取它的量化DCT系数,然后通过修改这些系数来嵌入秘密信息,最后将隐写后的含密图像再次存储为JPEG图像.
（二）基于附加信息的隐写
该类方法是指隐写算法不直接在JPEG图像的量化DCT系数上做修改,而是借助消息发送方有可能获得原始图像这一附加信息,在未量化的DCT系数上嵌入秘密信息,以减小失真.
(三)基于替换域的隐写
该类方法是指先在替换域（如空域、小波域等）中鲁棒的嵌入秘密信息,然后再压缩成JPEG图像.JPEG压缩很大程度上掩盖了秘密信息嵌入的影响,增加了隐写分析的难度.但由于压缩是有损的,会造成图像部分信息的丢失,所以秘密信息必须是鲁棒的嵌入,以保证图像有损压缩后仍能提取出信息.
二、JPEG图像隐写分析技术
(一)JPEG图像专用隐写分析方法
1.针对基于量化DCT系数隐写的专用分析方法
针对JSteg,Westfeld提出的卡方检测算法能有效检测嵌入位置是顺序排列时的情况.Zhang等利用DCT系数的对称分布特征及JSteg不在取值为1的系数中进行数据嵌入的原理,提出了一种根据含密图像DCT系数直方图的分布可以估计JSteg数据嵌入率的方法.Bohme将针对空域LSB替换的WS（Weighted Stego Image）方法扩展至JPEG域中,可以成功的对JSteg进行攻击,并可以估计数据嵌入率.
2.针对基于附加信息隐写的专用分析方法
Gul等对图像进行奇异值分解（Singular Value Decomposition,SVD）,从SVD分解后的矩阵中提取特征,对PQ进行了隐写分析,取得了较好的效果.李叶舟发现PQ算法对图像DCT系数相关性以及高频非零系数都有明显的影响,提取JPEG图像DCT系数的块内、块间马尔可夫特征和图像DCT系数最低比特位特征,结合SVM分类器形成了基于DCT系数相关性的PQ隐写分析方法,取得了一定效果.
3.针对基于替换域隐写的专用分析方法
Li等提出了一种YASS专用隐写分析方法,指出YASS算法中8×8数据嵌入子块的位置虽然是根据密钥随机选取的,但其随机性仅限于局部而并非全局（限定在B块内）,同时嵌入消息时用到的QIM方法会造成DCT系数中0值个数的改变,利用这两点对YASS进行分析,取得了较好的效果.
(二)JPEG图像通用隐写分析方法
1.基于小波域的通用分析方法
早期的基于小波域的算法是由Farid等提出,他们对图像采用QMF（QuadrtureMirror Filter）分解,并为图像构建高阶的统计模型,提出将每一小波子带系数及对系数幅值的最佳线性预测误差的均值、方差、偏度和峰度作为特征矢量,以此训练FLD、线性SVM或非线性SVM,该算法对空域图像隐写算法和JPEG图像隐写算法在数据嵌入率较大的情况下效果较好.Xuan等提出了基于Haar小波系数概率分布函数统计矩的CF（Characteristic Function）隐写分析算法,其较果优于Farid的算法.Wang等融合了Farid和Xuan的算法,并在此基础上做了特征选取,优化了检测性能.以上这些隐写分析算法对空域图像隐写算法和JPEG图像隐写算法均能检测,但总体效果一般.
2.基于DCT域的通用分析方法
Fridrich针对JPEG图像隐写算法提出了一种基于一阶和二阶分布特征的隐写分析算法,并将它作为对比JPEG图像隐写算法嵌入机制的评价工具.Fridrich提取的二阶统计量只利用了DCT系数的块间相关性,Shi等进一步利用块内相关性,他们定义了差分JPEG 2-D数组,并沿差分数组的水平、垂直、对角和反对角方向提取一步马尔可夫转移概率矩阵作为特征,取得了较好的效果.Pevny等对Fridrich的23维特征进行了扩展,并融合了Shi的324维特征,最终提取得到274维特征,使得检测效果有了显著提高.Huang等在Fridrich的全局校正方法上,提出了对JPEG图像进行局部校正的新思路,并在此基础上提出了一种全局和局部相结合的通用隐写分析算法,取得了较好的效果.
结论：关于本文可作为相关专业图像论文写作研究的大学硕士与本科毕业论文什么是图像论文开题报告范文和职称论文参考文献资料。
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