基于小波包分解的图像信息隐写盲检测

作     者：罗向阳 刘粉林 王道顺 LUO Xiang-yang;LIU Fen-lin;WANG Dao-shun

作者机构：解放军信息工程大学信息工程学院河南郑州450002 清华大学计算机科学与技术系北京100084 

基　　金：国家高技术研究发展计划(“863”计划)基金资助项目(2006AA10Z409,2008AA10Z419) 国家自然科学基金资助项目(60873249) 河南省基础与前沿技术研究计划(082300410150)~~ 

出 版 物：《通信学报》 (Journal on Communications)

年 卷 期：2008年第29卷第10期

页      码：173-182页

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。

主 题 词：信息隐写 盲检测 小波包分解 BP神经网络 

学科分类：0810[工学-土木类] 1205[管理学-图书情报与档案管理类] 0839[0839] 08[工学] 0811[工学-水利类] 081201[081201] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.3321/j.issn:1000-436X.2008.10.025

馆 藏 号：203126632...