基于互信息和特征融合的图像隐写分析

摘要：

为了提高隐写分析的检测率和效率,本文提出了一种加权融合的联合图像专家小组JPEG(joint pho-tographic experts group)图像通用隐写分析方法.该方法分别计算离散余弦变换DCT(discrete cosine transform)系数块内和块间的水平、垂直和zigzag三向差分数组,采用联合概率密度矩阵来挖掘信息嵌入对DCT系数间相关性的影响,生成块内和块间三向特征.利用特征与分类类别间的互信息对特征权值进行量化,加权融合得到最终的特征向量,并使用支持向量机进行分类.对3种安全性较高的JPEG隐写算法F5、Outguess和MB2,在不同嵌入率下进行隐写分析.实验结果表明,在不同嵌入率的情况下其检测率均高于88.4％,同时特征融合算法使该方案具有更高的检测效率.

关键词：隐写分析、系数相关性、联合概率密度、互信息、特征融合

所属期刊栏目：59

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61379152;陕西省自然科学基金2012JM8014;武警工程大学基础研究基金WJY201123

在线出版日期：2013-12-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：551-557