[发明专利]一种基于差分通道权重分配的彩色图像隐写检测方法

说明书

本发明公开了一种基于差分通道权重分配的彩色图像隐写检测方法，本发明根据目标隐写算法和嵌入率，获取待检测彩色图像的三个颜色通道的嵌入更改概率矩阵；计算待检测彩色图像的三个差分通道，将每个差分通道相同位置的两个嵌入更改概率的最大值，作为所述差分通道的差分残差的权重，得到差分通道的权重分配矩阵；再得到每个差分通道的m幅残差图像，并计算出q个带权重的四维共生矩阵，得到待检测彩色图像的隐写检测特征；基于该特征和现有技术提取的CRMQ1特征利用训练好的隐写检测器对待检测彩色图像进行检测，判断待检测彩色图像是否为隐密图像，降低了隐写图像检测的平均检测错误率。

技术领域

本发明涉及彩色图像隐写检测技术领域，尤其涉及一种基于差分通道权重分配的彩色图像隐写检测方法。

背景技术

隐写是一门将隐秘信息隐藏到数字媒体(如文本、音频、图像和视频等)中从而进行隐蔽通信的技术，相对的，隐写分析可用于检测该数字媒体中是否嵌入隐秘信息，并对其进行定位或者提取。目前，单颜色通道的隐写与隐写检测得到了研究者的广泛关注。无论是针对传统的隐写算法，还是针对近年来兴起的新型自适应隐写算法，研究者们都提出了一系列有效的图像单通道隐写检测算法，在部分情况下可对隐秘信息进行定位或者提取。对于在日常工作和生活中常用的彩色图像而言，其往往由多个颜色通道组成，因此，可利用图像单通道隐写检测算法对各通道分别实施检测，综合各通道检测结果判断该彩色图像是否为隐密图像。然而，与在一幅图像的单个颜色通道中嵌入同等长度的信息相比，将信息分别嵌入到各个颜色通道缩短了每个通道中嵌入的信息长度，降低了嵌入率，加大了检测难度。

针对以彩色图像为载体的隐写，利用隐写将会增加彩色图像相近颜色对数量或颜色数量的特点，Fridrich等以出现的颜色对中相近颜色对的比例作为特征，Su等在待检测图像中嵌入一定比例的随机信息，然后提取嵌入后图像不同颜色与相近颜色对增加的数量作为特征，分别实现了彩色图像LSB隐写的检测。

Abdulrahman等从各个颜色通道的梯度幅值及其导数中分别提取共生矩阵，并进行合并实现彩色图像隐写的检测。Goljan等分别提取了三个通道残差间的共生矩阵和各个通道的Rich Model特征，将其合并为彩色图像隐写检测特征——SCRMQ1。Goljan等则根据CFA(Color Filter Array,CFA)的特点对图像像素分块，计算每个块中不同通道像素残差间的共生矩阵进行隐写检测。Liao等根据自适应隐写在纹理复杂区域嵌入信息的特点，首先得到各通道纹理都较复杂区域以及任一通道纹理较为复杂的区域，然后分别提取这两种区域内各通道残差间的共生矩阵，作为彩色图像隐写检测特征。Lyu等利用不同颜色通道不同尺度垂直、水平和对角方向小波子带系数间的相关性计算对数预测误差，并提取其均值、方差、倾斜度、峭度等统计特征实现了彩色图像隐写的纯盲检测。Liu等利用不同颜色通道LSB平面间的相关系数和各个通道预测误差间的相关系数来捕获隐写对不同通道间相关性的影响，有效提高了对彩色图像LSB匹配隐写的检测性能。Li等利用差分的方法计算Y通道对其他通道的预测误差，然后提取其统计特征实施对彩色JPEG图像隐写的检测。Abdulrahman等利用通道梯度间夹角的余弦与正弦值刻画不同通道纹理方向的一致性，提取了基于通道梯度方向一致性的隐写检测特征，提高了对彩色图像隐写的检测正确率。

与将各个颜色通道分开实施检测相比，上述隐写检测算法显著降低了隐密图像检测误差。尤其是基于共生矩阵的特征提取方法，其利用图像多种残差的联合概率分布来捕捉图像在隐写前后的变化，对隐写嵌入带来的改变具有高敏感性。然而，现有彩色图像隐写检测算法在计算共生矩阵时平等看待图像中各个位置处的残差对隐写检测的影响，未能有效利用自适应隐写通过计算嵌入失真选择纹理复杂区域嵌入信息，不同位置的像素被更改的概率很可能并不相等的特点。2014年，Tomas等在图像单通道隐写检测时考虑了该特点，提出了选择通道感知的富模型隐写检测特征maxSRM，有效提高了对图像单通道隐写的检测正确率。

上述的几种彩色图像隐写检测算法，仍然未能充分考虑载体图像各元素被更改概率不同的问题，因此，对于彩色图像隐写检测的正确率，仍然有提升空间。