基于图像内容特征分析的唯载密隐藏信息检测技术研究

隐写分析技术研究表明，隐藏信息的存在性不仅与秘密信息的统计特性、嵌入机制有关，并且与特定目标图像自身的内容特征、统计分布关系密切相关。本项目从自然图像的统计模型入手，将图像分析、模式识别与隐写分析的原理和方法紧密结合，针对特定目标图像呈现的多样性和复杂性，研究唯载密图像隐写分析提出的新的基本理论和技术问题。主要研究内容有：依据图像视觉内容所呈现的数据分布关系，分析图像内容特征与隐藏信息存在性特征之间的关系并建立基于图像内容的隐写分析模型；依据载体载密图像的一致性关系，对于具有特定内容、质量的目标图像，研究反映局部特征的子图像分类及检测特征提取方法，提出多特征综合的唯载密隐藏信息检测方法；分析数字隐写图像质量退化模型，研究基于内容特征的区域适应载体图像恢复方法和基于图像恢复的唯载密图像隐藏信息检测方法。作为本领域应用基础研究，本项目对数字隐写与隐写分析的发展和应用有明显的理论意义和实用价值。

传统的图像隐写分析将图像看作二维数据矩阵，依据载体、载密数据之间的统计特征差异实现隐写检测。然而特定的目标图像由特定的物体(内容)构成，不同图像区域呈现不同的统计特征，隐藏信息的存在性特征不仅与秘密信息的统计特性、嵌入机制有关，并且与特定目标图像自身的内容特征、统计分布关系密切相关。本项目从图像信源呈现的区域平稳Markov特性出发，将图像编码、纹理分析、图像分割、模式识别的原理与隐写分析技术紧密结合，研究唯载密图像隐藏信息检测技术。取得的主要成果包括：1.依据图像局部统计特征差异将图像划分为平坦、人工纹理、自然纹理三类图像内容，分析数字隐写对载体图像信源统计特性的影响，以及隐藏信息存在性特征与图像内容的关系，为提取更加敏感的隐写检测特征、提出有效、可靠的基于内容的唯载密图像隐藏信息检测方法提供理论指导。2. 针对空域LSB匹配数字隐写，依据图像信源在空间域呈现的邻域相关性、纹理特性等，研究基于图像局部统计特性、区域纹理特性、以及图像内容分块、分割和联合判决的隐写分析技术，提出了多种有效的隐藏信息检测方法。3.在分析JPEG图像压缩编码算法和JPEG压缩域数字隐写机理的基础上，研究JPEG图像的隐写分析技术，提出了基于纹理分割和基于区域相关性的JPEG图像隐写检测方法。4. 分析不同内容区域载体、载密图像统计特性，研究并提出了新的数字隐写盲检测方法。5.自适应数字隐写在不同图像内容区域嵌入不同强度的秘密消息，使得传统隐藏信息检测方法的检测性能降低。由于不同强度的秘密消息在不同内容的图像区域引起的统计特性变化不同，通过在不同内容的图像区域选择不同的检测特征并合理分配权重，提出了针对自适应数字隐写的检测方法。6.跟踪信息隐藏技术发展，研究了自适应数字隐写技术和数字音频媒体的隐写检测方法。7. 在学术期刊和会议发表论文29篇，其中SCI收录3篇、EI收录18篇。