[发明专利]一种空域图像隐写分析可信度评估方法

说明书

本发明公开了一种空域图像隐写分析可信度评估方法，首先对待测试图像进行自适应残差计算，然后对获得的残差进行取整和截断操作并统计其水平，垂直，主对角和副对角四个方向上的共生概率矩阵。通过对四个共生概率矩阵的相加求平均，进一步利用此均值矩阵计算该图像被隐写检测后的可信度评估数值。本发明可以使得隐写分析者区分检测结果中哪些样本具有更高或更低的确信度，从而提升隐写分析的现实应用价值。

技术领域

本发明属于计算机信息隐藏技术领域，涉及一种隐写分析盲检测方法，特别涉及一种空域图像隐写分析可信度评估方法。

背景技术

随着网络技术、通信技术和多媒体信号处理技术的迅速发展,信息隐藏作为一种新兴的密码技术，已经成为信息安全领域一个新的研究热点。隐写技术是信息隐藏技术的一个重要分支,主要研究如何在公开的多媒体数据中隐藏信息以实现隐蔽通信。而相对应的隐写分析研究是对隐写术的攻击，即如何检测、提取或破坏隐藏的秘密信息。

空域图像隐写是一种在图像像素上嵌入秘密信息的技术。其一般利用最低有效位(LSB，Lest Significant Bit)进行改写实现秘密信息嵌入。为了提高隐写算法的安全性，隐写者往往利用各种编码技术试图降低隐写算法对载体图像的修改量，同时选择相对安全的嵌入位置进行隐写。隐写分析则是图像隐写的对抗技术，其主要通过各种数学统计模型捕捉隐写带来的异常，实现隐写检测。最为经典的做法则是利用高通滤波器获取图像高频残差矩阵，然后使用共生概率矩阵作为隐写分析特征。隐写操作对于高频噪声信号影响相对较大，隐写操作会在一定程度上破坏共生概率的分布。因此，利用SVM或者随机森林甚至是深度学习网络就可以进行训练和分类，实现图像是否被隐写的检测。

然而，已有的隐写分析算法对于任何一幅图像的检测结果以同等的可信度进行评估。而图像本身固有高频信号的强弱程度对于隐写信号的掩蔽作用存在巨大差异，这使得不同载体会对应于不同的检测准确率。噪声较小的图像检测难度较小，隐写分析检测结果越可信。反之，噪声越大可信度越低。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提出了一种图像隐写分析检测可信度的评估方法，首先对待测试图像进行自适应残差计算，然后对获得的残差进行取整和截断操作并统计其水平、垂直、主对角和副对角四个方向上的共生概率矩阵。通过对四个共生概率矩阵的相加求平均，进一步利用此均值矩阵计算该图像被隐写检测后的可信度评估数值。

本发明所采用的技术方案是：一种空域图像隐写分析可信度评估方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：对待测试图像进行自适应残差计算，获得残差矩阵D；

步骤2：对获得的残差进行取整和截断处理，获得截断残差矩阵

步骤3：统计截断残差矩阵在水平、垂直、主对角和副对角四个方向上的共生概率矩阵；

步骤4：计算四个共生概率矩阵的均值矩阵；

步骤5：计算待测试图像被隐写检测后的可信度值S。

本发明可以使得隐写分析者区分检测结果中哪些样本具有更高或更低的确信度，从而提升隐写分析的现实应用价值。

附图说明

图1为本发明实施可信度计算过程流程图。

具体实施方式

为了便于本领域普通技术人员理解和实施本发明，下面结合附图及实施例对本发明作进一步的详细描述，应当理解，此处所描述的实施示例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明可以用于通用隐写分析对于个体样本的具体检测率估计，具体实施时，总体过程包括训练和检测两个过程；训练是准备分类器(检测器)的过程，训练好后会自己制作一些已知样本测试准确率。

(一)训练过程；

准备训练图像并训练分类器。