差异聚类和误差纹理合成的生成式信息隐藏

• 作者: 任平安 李国利 邵利平
• 来源期刊: 中国图象图形学报
• 学科: 工学
• 关键词: 差异聚类 纹理生成 信息隐藏 最小误差 图像缝合 样例纹理合成
• 年，卷（期）: 2019,（12）
• 所属期刊栏目: 图像处理和编码
• 页码范围: 2126-2148
• 页数: 23页
• 分类号: TP309.7
• 字数: 17283字
• 语种: 中文

摘要

目的 搜索式无载体信息隐藏容量小、搜索量大,涉及大量载体密集传输;纹理构造式隐藏只能生成简单非自然纹理;纹理合成式隐藏存在固定映射以及编码、非编码小块的明显区别特征,且未考虑样本小块差异度和遭受攻击时的类别提取错误,抵抗攻击能力十分有限.针对以上问题,提出一种差异聚类和误差纹理合成的生成式信息隐藏.方法 在嵌入时,通过差异均值聚类获取编码样本小块,结合多重映射将代表秘密信息的编码样本小块随机放置在空白图像上,按最小误差优先拼接策略生成含密纹理.在提取时,通过密钥截取样本小块,寻找最接近编码样本小块,并结合秘密信息MD5(message-digest algorithm 5)值和随机坐标来恢复秘密信息.结果 所提方法与MD5值和密钥紧密绑定,密钥参数、MD5值以及样例图的改变都将导致秘密信息的提取误码率趋近于0.5.同现有方法相比,结合最小误差优先拼接策略,所提方法的像素累计差异更小,含密纹理视觉质量较好且对密钥极度敏感,以实验样本为例,当遭受质量因子为50 ～70的JPEG压缩和5％～15％的椒盐噪声攻击时,秘密信息可完整提取.即使遭受25％～40％的椒盐噪声攻击,提取误码率低于7％.结论 所提方法避免了固定映射和编码、非编码小块的区别特征,含密掩体视觉质量较好且具有较强的抗攻击能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	任平安	陕西师范大学计算机科学学院	29	174	6.0	12.0
2	邵利平	陕西师范大学计算机科学学院	32	89	5.0	7.0
3	李国利	陕西师范大学计算机科学学院	2	0	0.0	0.0