基于小波包分解的图像信息隐写盲检测

• 作者: 刘粉林 王道顺 罗向阳
• 来源期刊: 通信学报
• 学科: 工学
• 关键词: 信息隐写 盲检测 小波包分解 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2008,（10）
• 所属期刊栏目: 技术报告
• 页码范围: 173-182
• 页数: 10页
• 分类号: TP309
• 字数: 8995字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-436X.2008.10.025

摘要

基于小波包分解,提出了一类新的具有较高检测正确率的图像信息隐写盲检测方法.首先对图像进行小波包分解得到多个子带,从子带系数以及图像像素中提取直方图特征函数多阶绝对矩作为特征,然后对提取的特征进行预处理并设计BP神经网络分类器进行分类.针对LSB、SS、Jsteg、F5及MB等典型隐写的实验表明:此方法相比现有的典型盲检测方法,正确检测率提高约7.5%～17.2%,且具有更好的通用性.此外,还讨论了整数和非整数小波包分解对检测结果的影响.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘粉林	解放军信息工程大学信息工程学院	44	385	12.0	16.0
2	王道顺	清华大学计算机科学与技术系	43	472	13.0	20.0
3	罗向阳	解放军信息工程大学信息工程学院	15	138	8.0	11.0