基于Contourlet变换的图像隐写盲检测方法

• 作者: 平西建 李侃
• 来源期刊: 信息工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 数字隐写 盲检测 Contourlet变换 预测误差 特征选择
• 年，卷（期）: 2012,（5）
• 所属期刊栏目: 信息处理技术
• 页码范围: 583-587,592
• 页数: 6页
• 分类号: TN391
• 字数: 3549字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-0673.2012.05.014

摘要

图像通用盲检测技术主要通过机器学习实现,隐写分析特征直接决定了盲检测技术的性能.基于图像信源在多尺度和多方向性的统计特性,文章将Contourlet变换与隐写分析相结合提出一种盲检测方法.首先通过分析不同内容的图像细节分量隐写前后特征函数的变化,选用带通特征函数矩.通过分析比较两种不同的图像预测方法对隐写检测性能的影响,提取待检测图像及其预测误差高频子带系数的特征函数矩作为检测特征,通过支持向量机进行分类.以BOWS和UCID图像库为测试图像的实验结果表明,该方法较现有典型方法具有更好的检测性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	平西建	信息工程大学信息系统工程学院	92	962	15.0	26.0
2	李侃	信息工程大学信息系统工程学院	2	8	1.0	2.0