图像信息隐藏鲁棒性和安全性的理论和方法研究

图像信息隐藏技术中仍未解决的关键问题集中在鲁棒性和安全性上。鲁棒性指对各种攻击的抵抗能力。安全性体现在真实内容的安全以及信息存在的可靠分析上。本课题借助特征分析与模式分类等先进工具，结合人类视觉特性，研究信息隐藏鲁棒性和安全性的理论和方法，以达到图像内容的全面安全和保护。具体的研究内容包括：1）几何形变鲁棒的图像信息隐藏。应用视觉特性和图像内在的结构信息，研究新的不变量和不变描述，提高信息隐藏的鲁棒性。2）图像内容真实性认证和恢复。根据图像内容的内在联系，提取对恶意篡改敏感的关键性特征，认证内容真实性并且对失真内容进行修复。3）利用启发式分类与融合的图像隐写分析。通过对图像隐写前后的特征差异分析，设计具有启发式分类特点和多特征融合的分析模块，研究安全准确的隐写分析技术，实现图像的安全状态识别。本课题的研究将会解决数字图像在应用、共享、传播过程中的一系列问题，具有重要的学术价值和应用价值。

本课题主要研究了图像信息隐藏和内容安全的关键技术，涉及鲁棒信息隐藏、图像内容真实性盲认证、图像内容真实性主动认证与恢复、可逆信息隐藏、安全隐写以及视频拷贝检测。（1）鲁棒信息隐藏。其主要目的是抵抗各类无意或恶意攻击，比如压缩、滤波以及破坏同步的几何形变。我们在抵抗几何形变甚至随机扭曲方面取得重要成果。①提出基于LDFT变换的能够抵抗局部去同步攻击的鲁棒水印算法。设计出一种新的局部不变特征变换LDFT。在LDFT的基础上，提出一种从图像像素点到多维不变特征空间的映射算法，同时建立几何不变的空间二分树。数字水印被逐比特地嵌入到空间二分树的叶子节点上，从而达到抵抗几何攻击的目的。②提出自由视点视频鲁棒水印算法，对任意视角提供内容保护。（2）图像内容真实性盲认证。其直接分析图像内容的固有特征达到真实性的取证目的。我们在锐化、重采样、对比度增强等图像操作的盲取证方面取得重要成果。①提出USM锐化检测，定性分析图像单边平滑型边缘信号经历USM锐化滤波时的时域响应特性，深入分析overshoot效应特性。设计有效的overshoot效应测度方法，以及USM锐化检测算法。②提出可鉴别包括反取证类在内的重采样算子的取证算法。（3）图像内容真实性主动认证与恢复。我们在认证水印的安全性分析、认证与恢复方面取得重要成果。提出针对BPOF认证水印的篡改攻击，分别基于对幅度频谱、相位频谱和空间像素域的精细操作实现攻击。提出基于不规则区域分割的图像认证与恢复算法、基于预测误差扩展可逆技术的无失真图像认证算法等。（4）可逆信息隐藏。其在嵌入的信息被提取之后，能够无失真地恢复原始媒体。提出基于可变预测直方图移位的可逆水印算法，利用多层嵌入之间的相关性相互补偿，能够改善高嵌入率下含水印图像的视觉质量。提出基于偏微分预测子的可逆信息隐藏算法。（5）安全隐写以及版权保护。提出一种针对边缘自适应最低有效位（EA-LSBMR）的隐写分析算法，和一种改进的基于块的自适应隐写算法。课题组发表和录用论文23篇，其中SCI检索8篇，包括本领域的著名期刊IEEE Transactions on Cybernetics、IEEE Signal Processing Letters等。获得国家发明专利2项。获得省部级科研奖励1项。课题组成员晋升为教授1人，副教授2人，骨干人员入选教育部创新团队。