基于小波边缘检测和S-UNIWARD的图像空域隐写术
基于小波变换的图像边缘检测
基于小波变换的图像边缘检测邵婷婷;白宗文;周美丽【期刊名称】《电子测试》【年(卷),期】2014(000)019【摘要】介绍了利用小波变换进行图像边缘检测的原理与方法。
基于小波变换的模极大值原理,利用不同尺度小波变换后的不同方向获取图像的高频信息,并通过小波系数的模极值点与过零点,检测出图像在四个方向上的模极大值,得到该位置模的局部最大值。
仿真测试表明,利用小波变换进行图像边缘检测可以较好的检测图像边缘的细节特征,取得了很好的效果。
%The principle and method of image edge detection based on wavelet transform is introduced. According to the wavelet transform modulus maximum ing different scale wavelet transform to obtain image high frequency information of different directions,and through wavelet coefficient modulus extreme points and zero crossing points to detect the image modulus maximum of four directions,which can get the local maximum.The simulation results show that using wavelet transform to detect image edge can get the edge detail properties and gain good result.【总页数】2页(P26-27)【作者】邵婷婷;白宗文;周美丽【作者单位】延安大学物理与电子信息学院,延安,716000;延安大学物理与电子信息学院,延安,716000;延安大学物理与电子信息学院,延安,716000【正文语种】中文【中图分类】TN911.7【相关文献】1.基于二进小波变换与改进Canny算法融合的图像边缘检测方法 [J], 陈灿;刘进锋;周国庆;;;2.基于小波变换和多尺度形态学的图像边缘检测 [J], 徐剑锋;彭亚雄3.一种新的基于小波变换的图像边缘检测方法 [J], 王思雨;吐尔洪江·阿布都克力木;阿斯古丽·艾合麦提4.基于二进小波变换与改进Canny算法融合的图像边缘检测方法 [J], 陈灿;刘进锋;周国庆5.基于小波变换与数学形态学的图像边缘检测方法 [J], 李颖莹; 魏连鑫因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
基于小波对比度和神经网络的图像隐写方法
基于小波对比度和神经网络的图像隐写方法
张佳佳;盘宏斌;黄辉先
【期刊名称】《计算机工程》
【年(卷),期】2010(036)005
【摘要】为使通信安全在传输过程中提供较大的秘密信息嵌入量,并保持较好的载密图像质量,提出一种基于自组织特征映射神经网络和小波对比度的图像隐写方法.将载体图像分成固定大小的小块,采用小波一级分解并计算其小波对比度,利用自组织特征映射神经网络将小块分为3类,采用模算子技术嵌入秘密信息.实验结果表明,该方法有较大的嵌入量并保持良好的载密图像质量.
【总页数】3页(P154-155,158)
【作者】张佳佳;盘宏斌;黄辉先
【作者单位】湘潭大学信息工程学院,湘潭,411105;湘潭大学信息工程学院,湘潭,411105;湘潭大学信息工程学院,湘潭,411105
【正文语种】中文
【中图分类】TP309.2
【相关文献】
1.基于平稳小波的电气设备红外图像对比度增强方法 [J], 杜喆;祁帅涛;王晓波
2.基于小波子带特征函数矩和主成分分析的图像隐写分析方法 [J], 孙子文;周治平;李慧
3.对基于小波对比度和LSB逐层隐写方法的分析 [J], 钟尚平;郭文忠;陈羽中;陈国龙
4.基于卷积神经网络的JPEG图像隐写分析参照图像生成方法 [J], 任魏翔; 翟黎明; 王丽娜; 嘉炬
5.基于小波的水下图像对比度增强方法 [J], 廖双
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基于小波包分解的图像信息隐写盲检测
基于小波包分解的图像信息隐写盲检测
罗向阳;刘粉林;王道顺
【期刊名称】《通信学报》
【年(卷),期】2008(29)10
【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.
【总页数】10页(P173-182)
【作者】罗向阳;刘粉林;王道顺
【作者单位】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;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
【正文语种】中文
【中图分类】TP309
【相关文献】
1.基于图像内容和特征融合的隐写盲检测 [J], 李侃;平西建
2.基于区域相关性的JPEG图像隐写盲检测方法 [J], 李侃;平西建
3.基于图像分割的LSB隐写信息盲检测方法 [J], 胡玲娜;蒋铃鸽;何晨
4.基于图像分割的LSB隐写信息盲检测方法 [J], 胡玲娜;蒋铃鸽;何晨
5.基于图像分割的LSB隐写信息盲检测方法 [J], 胡玲娜;蒋铃鸽;何晨
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基于小波变换的图像边缘检测算法
基于小波变换的图像边缘检测算法
宋凯;纪建伟;孙晓艳
【期刊名称】《沈阳建筑大学学报(自然科学版)》
【年(卷),期】2006(022)006
【摘要】目的提出一种边缘检测改进算法,提高边缘检测精确性.方法从小波变换入手,将图像进行多尺度分解,在各个尺度下对图像各个高频的细节进行加权处理,然后对处理后的图像进行Laplacian边缘检测.结果噪声得到抑制,边缘定位精确度上升,识别率提高.结论理论和试验结果分析表明,在边缘精度、强弱边缘提取和噪声抑制方面,该算法是有效的.
【总页数】3页(P1012-1014)
【作者】宋凯;纪建伟;孙晓艳
【作者单位】沈阳农业大学信息与电气工程学院,辽宁,沈阳,110161;沈阳理工大学信息工程学院,辽宁,沈阳,110168;沈阳农业大学信息与电气工程学院,辽宁,沈阳,110161;沈阳理工大学信息工程学院,辽宁,沈阳,110168
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.4
【相关文献】
1.基于小波变换和SUSAN算子的灰度图像边缘检测算法 [J], 韩玉敏;姜学军
2.一种基于双树复小波变换的SAR图像边缘检测算法 [J], 毛成林;万寿红;岳丽华;夏瑜
3.基于小波变换的含噪图像边缘检测算法 [J], 郝红转;张维强
4.基于二进小波变换的图像边缘检测算法研究 [J], 于彤;马社祥;徐华
5.基于小波变换的纸页缺陷图像边缘检测算法 [J], 张素梅; 綦星光
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基于小波分析的图像边缘检测技术
基于小波变换的图像边缘检测摘要:本文首先介绍了图像边缘检测技术和几种经典的边缘检测算子。
然后对小波变换进行了简单的理论分析,阐述了小波多尺度思想,并对基于小波变换的图像边缘检测进行了简单的介绍。
关键词:边缘检测;小波变换;多尺度Abstract:First,several classic edge detection operators are analyzed in this paper,and then the principle and status are briefly described.Second,the theory of wavelet transform is introduced and multiscale edge detection is also mentioned.Edge detection based on wavelet transform is elaborated in this paper.Key Words:edge detection;wavelet transform;multiscale1引言当今社会可以说已经进入了数字化的信息时代,而占存储空间最大的信息量就是图像,图像中所包含的信息量比所有其他媒体信息量的总和还要多。
图像处理简单的说就是把一副图像根据一定的目的变成另一幅经过修改的图像,就是对图像进行加工和处理来满足人们实际需求。
边缘是图像的最基本的特征之一。
边缘的定义有很多种,常用的定义为:边缘是指图像中灰度发生急剧变化的区域,或者说是指周围像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那些像素的集合。
它广泛存在于物体与背景之间、物体与物体之间以及区域与区域之间。
图像边缘和图像内在物理特性是直接相联系的,所以边缘蕴含着图像的大量的内在信息,也能够反映出目标轮廓的位置。
而这些轮廓常常包含着我们在图像处理时所感兴趣目标的重要特征,为人们描述或识别目标以及解译图像提供了重要的特征信息,是图像分割所依赖的重要特征。
矿产
矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。
基于小波变换的边缘检测技术(完整)
基于⼩波变换的边缘检测技术(完整)第⼀章图像边缘的定义引⾔在实际的图像处理问题中,图像的边缘作为图像的⼀种基本特征,被经常⽤于到较⾼层次的特征描述,图像识别。
图像分割,图像增强以及图像压缩等的图像处理和分析中,从⽽可以对图像进⾏进⼀步的分析和理解。
由于信号的奇异点或突变点往往表现为相邻像素点处的灰度值发⽣了剧烈的变化,我们可以通过相邻像素灰度分布的梯度来反映这种变化。
根据这⼀特点,⼈们提出了多种边缘检测算⼦:Roberts算⼦Prewitt算⼦Laplace算⼦等。
经典的边缘检测⽅法是构造出像素灰度级阶跃变化敏感的微分算⼦。
这些算⼦毫⽆例外地对噪声较为敏感。
由于原始图像往往含有噪声、⽽边缘和噪声在空间域表现为灰度有⼤的起落,在频域则反映为同是主频分量,这就给真正的边缘检测到来困难。
于是发展了多尺度分析的边缘检测⽅法。
⼩波分析与多尺度分析有着密切的联系,⽽且在⼩波变换这⼀统⼀理论框架下,可以更深刻地研究多尺度分析的边缘检测⽅法,Mallat S提出了⼀⼩波变换多尺度分析为基础的局部极⼤模⽅法进⾏边缘检测。
⼩波变换有良好的时频局部转化及多尺度分析能⼒,因此⽐其他的边缘检测⽅法更实⽤和准确。
⼩波边缘检测算⼦的基本思想是取⼩波函数作为平滑函数的⼀阶导数或⼆阶导数。
利⽤信号的⼩波变换的模值在信号突变点处取局部极⼤值或过零点的性质来提取信号的边缘点。
常⽤的⼩波算⼦有Marr 算⼦Canny算⼦和Mallat算⼦等。
§1.1信号边缘特征⼈类的视觉研究表明,信号知觉不是信号各部分简单的相加,⽽是各部分有机组成的。
⼈类的信号识别(这⾥讨论⼆维信号即图像)具有以下⼏个特点:边缘与纹理背景的对⽐鲜明时,图像知觉⽐较稳定;图像在空间上⽐较接近的部分容易形成⼀个整体;在⼀个按⼀定顺序组成的图像中,如果有新的成份加⼊,则这些新的成份容易被看作是原来图像的继续;在视觉的初级阶段,视觉系统⾸先会把图像边缘与纹理背景分离出来,然后才能知觉到图像的细节,辨认出图像的轮廓,也就是说,⾸先识别的是图像的⼤轮廓;知觉的过程中并不只是被动地接受外界刺激,同时也主动地认识外界事物,复杂图像的识别需要⼈的先验知识作指导;图像的空间位置、⽅向⾓度影响知觉的效果。
基于S-UNIWARD的图像自适应空域隐写术
基于S-UNIWARD的图像自适应空域隐写术李宁波;潘峰;李军;李秀广【摘要】为提高图像隐写的统计安全性,根据图像内容的最小化嵌入失真原则,在空域通用小波相对失真方法(spatial-universal wavelet relative distortion,S-UNIWARD)的基础上,提出一种结合边缘检测和校验格编码(syndrome trellis code,STC)的图像自适应空域隐写术.利用基于Canny算子的边缘检测得到图像的边缘区域,根据S-UNIWARD定义图像像素的嵌入失真,通过实验设置失真阈值来选择图像的纹理区域,使用STC在边缘区域和纹理区域对秘密信息进行嵌入.实验结果表明,该算法提高了S-UNIWARD在图像边缘区域和纹理区域的嵌入精度,提高了算法安全性.【期刊名称】《计算机工程与设计》【年(卷),期】2016(037)010【总页数】5页(P2627-2631)【关键词】自适应隐写;边缘检测;空域通用小波相对失真方法;失真阈值;校验格编码【作者】李宁波;潘峰;李军;李秀广【作者单位】武警工程大学密码与信息安全保密重点实验室,陕西西安710086;武警工程大学密码与信息安全保密重点实验室,陕西西安710086;武警工程大学密码与信息安全保密重点实验室,陕西西安710086;武警工程大学密码与信息安全保密重点实验室,陕西西安710086【正文语种】中文【中图分类】TP309传统的图像隐写[1,2]算法如最低比特位替换法等,虽然能够实现简单的信息隐写功能,但是存在以下问题:一是隐写方法过于简单,容易被攻击者利用现有的高维隐写分析特征进行攻击;二是虽然对像素中不重要的比特位进行了修改,但是图像中每个像素的“重要程度”并不相同。
例如图像中平滑区域的像素,修改后会造成较大的失真,因此在进行嵌入时应尽量避免;而纹理区域和边缘区域的像素由于内容较为复杂,修改后对图像造成的失真较小,很难被攻击者察觉,而且能够有效抵抗隐写分析者的检测,因此比较适合作为隐写的载体。
基于小波变换的图像边缘检测匹配算法
基于小波变换的图像边缘检测匹配算法
杨泽仟;刘广琦;吴永国;李德强
【期刊名称】《微计算机信息》
【年(卷),期】2010(026)010
【摘要】小波变换能够获取信号的时频局部化特征,可作为一种有效的图像边缘检测工具.本文提出一种基于二维小波变换的图像边缘检测方法.首先对图像分别做两方向的小波变换,进而得到二维小波变换的幅值和梯度,然后利用非极大值抑制方法检测二维小波变换的模极值点作为图像的边缘点,最后利用Hausdorff算法实现模板边缘与实时图边缘之间的匹配.仿真试验表明本文所提出算法的有效性.
【总页数】3页(P117-119)
【作者】杨泽仟;刘广琦;吴永国;李德强
【作者单位】110016,沈阳,中国科学院沈阳自动化研究所;100039,北京,中国科学院研究生院;110016,沈阳,中国科学院沈阳自动化研究所;100039,北京,中国科学院研究生院;110016,沈阳,中国科学院沈阳自动化研究所;100039,北京,中国科学院研究生院;110016,沈阳,中国科学院沈阳自动化研究所
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.基于二进小波变换与改进Canny算法融合的图像边缘检测方法 [J], 陈灿;刘进锋;周国庆;;;
2.基于小波变换和曲波变换的图像边缘检测新算法 [J], 罗晓霞;王莉青;薛弘晔
3.基于小波变换的含噪图像边缘检测算法 [J], 郝红转;张维强
4.基于小波变换和模糊算法医学图像边缘检测算法 [J], 袁野;欧宗瑛
5.基于二进小波变换与改进Canny算法融合的图像边缘检测方法 [J], 陈灿;刘进锋;周国庆
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一种基于图像边缘检测的隐写算法
一种基于图像边缘检测的隐写算法
梁惠;郭立;古今
【期刊名称】《中国科学技术大学学报》
【年(卷),期】2010(040)011
【摘要】根据人眼视觉感知特性,提出一种利用边缘检测理论计算容量因子的图像隐写算法.该算法通过像素间的相关性来计算某像素的边缘特性,根据人眼对边缘区域的改动较不敏感这一特性,确定该像素的容量因子,从而控制隐写容量.实验结果表明,该隐写算法具有较大的隐写容量,同时较好地保持了含密图像的不可感知性.【总页数】6页(P1117-1122)
【作者】梁惠;郭立;古今
【作者单位】中国科学技术大学电子科学与技术系,安徽合肥,230026;中国科学技术大学电子科学与技术系,安徽合肥,230026;中国科学技术大学电子科学与技术系,安徽合肥,230026
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.一种基于图像偏离度直方图的LSB匹配隐写检测算法 [J], 李韬;平西建;李侃
2.Prewitt边缘检测与钻石编码结合的隐写算法 [J], 黄颖;李婉佳
3.一种基于图像边缘检测的改进算法 [J], 李建军; 李轲赛
4.基于灰狼优化边缘检测和XOR编码的图像自适应隐写算法 [J], 汤莉莉;王鸿辉;谢加良;陈明志
5.基于灰狼优化边缘检测和XOR编码的图像自适应隐写算法 [J], 汤莉莉;王鸿辉;谢加良;陈明志
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利用Gabor小波的空域自适应隐写算法
利用Gabor小波的空域自适应隐写算法王龙飞;郭继昌【期刊名称】《哈尔滨工业大学学报》【年(卷),期】2017(049)005【摘要】为改善利用方向性滤波器获取载体图像纹理区域的性能,进一步提升隐写算法的抗检测能力,将Gabor小波应用到隐写算法中,在WOW算法基础上提出一种空域自适应隐写算法.首先利用Gabor小波构造的方向性滤波器组分别从8个方向对载体图像进行残差权重预测,并以H(o)lder范数形式定义损失函数,然后利用均值滤波器对所得损失函数进行滤波处理得到新的损失函数,最后通过校验格编码按照最终得到的损失函数在载体图像中嵌入秘密信息.抵抗富模型检测实验结果表明,同等水平的信息嵌入率下,所提算法的安全性能优于同类隐写算法.%Aiming at improving the performance of obtaining texture regions by directional filters and achieving better steganography security,a novel adaptive steganographic algorithm is proposed based on WOW algorithm and Gabor wavelet.Firstly,a directional filter bank is established by Gabor wavelet and then the residual weights are determined by this bank from 8 directions.Then the cost function is defined based on H(o)lder norm,and is updated by convolution with an average filter.Finnally,secret messages are embedded by syndrome trellis codes according to the costfunction.Experimental results illustrate that the presented steganographic algorithm achieves a better performance on resisting the Spatial RichMode steganalysis than that of the same kind of steganographic algorithms under the same secret message payload.【总页数】7页(P73-79)【作者】王龙飞;郭继昌【作者单位】天津大学电子信息工程学院,天津300072;天津大学电子信息工程学院,天津300072【正文语种】中文【相关文献】1.基于小波系数相关性的图像自适应空域隐写术 [J], 李宁波;潘峰;郑志恒;李晓策;刘佳2.基于小波包分解与矩阵编码的自适应音频隐写算法 [J], 张垚;潘峰;申军伟3.自适应空域、小波域组合鲁棒水印算法 [J], 林其伟;冯桂4.基于小波边缘检测和S-UNIWARD的图像空域隐写术 [J], 李宁波;潘峰5.非对称失真的空域自适应隐写 [J], 王子驰;张新鹏;秦川因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
基于小波对比度和神经网络的图像隐写方法
I a eS e a g a m g t g n0 r phi e ho cM t d
Ba e n /v l tCo r s nd Ne a t r s d o 刀 e e nt a ta ur lNe wo ks
Z NGJa i, A n —i, HA i-a P N Ho gbn HUA i in j NGHu— a x
中 田分类号lT39 P0. 2
基于小波对 比度和神 经 网络 的图像 隐写方法
张佳佳 ,盘宏斌 ,黄辉先
( 湘潭大学信息工程学院,湘潭 4 10 ) 115
摘 要:为使通信安全在传输 过程 中提供较大的秘密信息嵌入量 , 并保持较好 的载密 图像质量 , 出一种基于 自 提 组织特征映射神经 网络和
小波对 比度 的图像隐写方法 。 将载体 图像分成固定大小 的小块 , 用小波一级分解并计算其小波对比度,利用 自 采 组织特征映射神经 网络将 小块分为 3 , 用模算子技术嵌入秘密信息 。实验结果表 明,该方法有较大 的嵌入量并保持 良 的载密 图像质量。 类 采 好 关蕾诃 :隐写方法 ;自组织特征 映射神经 网络 ;小波对 比度
[ yw r s tgn gahc to ; ef g nzn a r pS Ke o d ]s ao rp i meh d S lOra iigf t eMa (OM) e rl e rswa e to t s e - eu n ua t k ; v l nr t n wo ec a
P D P x 1 a e D f rn ig t. NS Mu il B s t V ( ie V l i ee cn ) 1 MB ( l p . ae Noa . u f t e . t n l ytm) . ieMa h . O (e - ra i n o e i a Ss o e t Sd t t S C Sl O gnz gC mp. c f i
基于小波变换的图像边缘检测技术研究
基于小波变换的图像边缘检测技术研究随着科技的发展,图像处理技术得到了极大的发展。
图像处理作为一种高科技,已经深入到了我们的生活中。
在人们日常生活、工业生产和医疗健康等领域,图像处理都可以提供更好的服务。
图像边缘检测技术就是关键技术之一。
在众多的图像处理技术中,边缘检测技术在实际应用中的重要性一直得到了广泛的认可。
传统的边缘检测技术主要有基于阈值法、基于梯度法、基于二阶导数等几种方法。
但是这些方法在实际应用中都存在一些问题,比如难以处理边缘模糊的情况,易受噪声干扰等。
为了解决这些问题,一些新的边缘检测技术应运而生,其中就包括基于小波变换的图像边缘检测技术。
小波变换是一种多分辨率分析方法,可以将连续信号和离散信号分解成不同尺度的小波基函数。
在小波变换中,基本的函数是小波基函数,它具有局部性和多分辨率性质。
由于小波变换有局部性和多分辨率的特点,被广泛应用于图像处理领域,尤其是图像边缘检测中。
基于小波变换的图像边缘检测技术主要分为两种,一种是基于离散小波变换(DWT)的图像边缘检测技术,另一种是基于连续小波变换(CWT)的图像边缘检测技术。
下面我们就来分别介绍这两种技术。
基于离散小波变换(DWT)的图像边缘检测技术基于离散小波变换的图像边缘检测技术主要包括以下几个步骤:(1)图像预处理为了减少噪声对边缘检测结果的影响,需要对原始图像进行预处理。
可以采用一些滤波器,如高斯滤波器或中值滤波器等,来对图像进行平滑。
(2)小波分解经过预处理的图像经离散小波分解后,可以得到图像在各个不同频率下的小波系数。
(3)小波系数的阈值处理由于小波系数在各个频率下的大小不同,因此可以根据小波系数的大小进行阈值处理。
这可以通过一个单一的全局阈值或基于局部统计特性来完成。
(4)小波系数的逆变换经过阈值处理的小波系数可以进行小波逆变换,从而得到图像的边缘。
基于连续小波变换(CWT)的图像边缘检测技术与基于离散小波变换的图像边缘检测技术不同,基于连续小波变换的图像边缘检测技术直接使用了信号的连续小波变换系数来进行边缘检测。
一种针对小波域隐匿图像的隐写分析方法
一种针对小波域隐匿图像的隐写分析方法近年来,隐写(steganography)在网络安全领域受到了越来越多的关注。
隐写是特指以一种能够增加隐私保护的方式来传输有价值的信息。
其中,最典型的应用便是借助图像文件进行隐写,这种方式具有许多优点,如果图像文件被正确使用,那么传输数据信息的隐蔽性和安全性将会得到大大提高。
小波域隐匿(wavelet domain steganography)是最近提出的一种特殊的图像隐写技术,它对原始图像进行改变,即通过在小波域改变图像中的像素点,从而隐藏消息。
它以小波变换(wavelet transform)形式表示原始图像,然后将消息插入到每一个小波子带(wavelet sub-band)中,使其受到保护,以防止破解攻击。
在小波域隐匿图像的分析中,一种重要的任务就是开发一种有效的隐写分析方法,用来检测和定位隐写消息的位置。
目前,研究者们提出的各种方法大多针对小波域隐写图像进行分析,然而,这些技术都存在一定的缺陷,比如受破解,效率低下等。
因此,本文提出了一种新的基于小波域与颜色特征的隐写分析技术,旨在在检测小波域隐写图像中的隐写信息中取得最佳效果。
首先,将原始图像进行小波变换,得到小波域隐写图像,然后从每一个子带中检测隐写消息,并进行像素值偏移和振幅比例检测。
有了这些量化特征后,将它们与相应的颜色特征进行比较,根据差异值,采用聚类分析法来对消息位置进行定位。
本文提出的方法不仅可以有效地检测小波域隐写图像,而且具有良好的稳定性和可靠性,不易受到破解攻击。
在实验结果中,定位的精度超过了95%,表明该方法是一种非常有效的分析方法。
因此,本文提出的一种基于小波域和颜色特征的隐写分析技术可以有效地检测小波域隐写图像中的隐写消息,提高数据的隐蔽性和安全性,为网络安全领域的应用提供了有效的借鉴和参考。
综上所述,小波域隐写是一种有效的图像隐写技术,本文提出的一种基于小波域和颜色特征的隐写分析方法可以克服现有技术的不足,提高数据的隐蔽性和安全性,为网络安全领域的应用提供有用的参考。
基于小波系数相关性的图像隐写分析
基于小波系数相关性的图像隐写分析徐攀;苏光伟【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2012(048)028【摘要】提出了一种基于小波包分解和小波系数相关性的通用型图像隐写分析方法.对差分处理后的图像进行小波包分解,提取图像及其小波子带的高阶统计量作为特征.利用图像小波系数在尺度方向和空间方向的相关性,使用马尔可夫模型挖掘小波系数层内和层间相关性,提取转移概率矩阵作为特征.针对H4PGP、F5和OutGuess隐写算法的实验表明,方法对上述三种隐写算法具有较好的检测效果.%In the paper, a new image steganalysis technique using wavelet packet decomposition and wavelet coefficient dependencies is proposed. It decomposes the preprocessing image using wavelet packet decomposition and extracts the higher-order statistics of the image and its wavelet packet sub bands as features. It exploits the scale and orientation dependencies between wavelet coefficients and extracts intrascale and interscale features using Markov matrices. The experiments on H4PGP, F5 and OutGuess steganography show the method can detect stego images reliably.【总页数】6页(P178-182,213)【作者】徐攀;苏光伟【作者单位】武警工程大学通信工程系,西安710086;武警工程大学电子技术系网络与信息安全武警部队重点实验室,西安710086【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.基于小波系数相关性的图像自适应空域隐写术 [J], 李宁波;潘峰;郑志恒;李晓策;刘佳2.基于小波系数相关性的图像融合算法 [J], 黄海3.基于小波系数相关性的图像篡改盲检测及定位 [J], 张娜;王阿川4.图像隐写分析中小波系数相关性的研究与应用 [J], 雷雨;潘晓中;杨晓元;钮可5.基于小波系数相关性的MRI图像像素点分类处理算法 [J], 程科;汪正霞;孙玮因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
W-AE:基于小波变换的自动编码器隐写术
第 22卷第 8期2023年 8月Vol.22 No.8Aug.2023软件导刊Software GuideW-AE:基于小波变换的自动编码器隐写术苏海,刘卫星,张淑青(华南师范大学软件学院,广东佛山 528000)摘要:在信息隐藏领域,大多数方法使用自动编码器或生成对抗网络将图像、音频等秘密信息隐藏在载体中。
隐写术在理想情况下能生成几乎与载体图像一样的载密图像,从而使他人无法识别秘密信息。
然而,当前深度学习的隐写术隐写效果与传统方法相比并不理想。
因此,提出基于小波变换的自动编码器隐写模型(W-AE)。
该方法将经过小波变换处理后的秘密图像与载体图像进行融合,并输入到编码器网络中,最终生成视觉上不易被察觉的载密图像,解码器网络将从载密图像中近无损般恢复秘密图像。
实验证明,W-AE能产生高质量的载密图像,平均PSNR和SSIM分别达到33.9与0.91。
在嵌入同等容量秘密信息的前提下,该方法相较于现有方法具有更高的安全性,在未知权重下能够欺骗隐写分析器YeNet与ATS。
此外,还分析了小波变换对秘密信息嵌入位置的影响,以增加模型的可解释性。
关键词:隐写术;小波变换;自动编码器;信息隐藏DOI:10.11907/rjdk.221936开放科学(资源服务)标识码(OSID):中图分类号:TP309.7 文献标识码:A文章编号:1672-7800(2023)008-0178-09W-AE: A Wavelet-based Auto Encoder for SteganographySU Hai, LIU Weixing, ZHANG Shuqing(School of Software, South China Normal University, Foshan 528000, China)Abstract:Most methods use auto-encoder or generative adversarial networks to hide secret information such as image or audio in the cover image. Steganography can ideally generate stego image which is similar to the cover image, so that others cannot recognize the secret informa⁃tion. Compared with traditional methods, the methods based on deep learning are not ideal. Therefore, a steganography model (W-AE) is pro⁃posed in this paper. The encoder of W-AE will fuse cover and secret image, both which need to be processed by discrete wavelet transform. The decoder network will recover the secret image. Experiments show our method can generate high-quality stego image whose average PSNR and SSIM between stego and cover image are 33.9 and 0.91. The model has better security than existing methods, and can cheat the steganaly⁃sis YeNet and ATS in unknown weights. Besides, the influence of wavelet transform on the embedding position of secret information is ana⁃lyzed to increase the interpretability of the model.Key Words:steganography; wavelet transform; auto-encoder; information-hiding0 引言隐写术在信息安全领域扮演着重要角色[1-4]。
矿产
矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。
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缘 区域和 纹理 区域对秘 密信息进行嵌入 。实验表明本算法提 高 了S - U N I WA R D在 图像边缘 区域和 纹理 区域的嵌入精度 , 且能提 高算法安
全性。
关键 词 : 信息安全; 自适 应 隐 写 ; 边缘检测 ; 空域 通 用 小 波相 对 失真 方 法 ; 校 验 格 编 码
入。
1 预 备 知 识
1 . 1基 于小波的图像边缘检测 图 1 四种 隐 写 方 法抵 抗 SR M 隐 写分 析 的 实验 结果 小波边缘检测 主要包含 以下 4 个 步骤 : ,若像素 的嵌入失真不 大于 p ,则判定其属于纹理 区 1 . 1 . 1 对 图像 f ( x , y ) 进行 二维小波变换 , 计 算二维信 号 f ( x, v 】 经过 失真 阈值 p 域, 反之 , 将该像 素的失真值 设定为 1 0 0 0 0 0 0 0 0 。经 过实 验 , 本文选 次小波变换 后的梯度模值 Mf ( x , y ) 和小波变换相角 A f ( x , y ) 。 n = 3 . 9 1 9 2 作为失真阈值 。 1 . 1 . 2通过 检测沿相 角 4个 方 向的小波变换 模 的局部极大 值 择 p 2 . 1 3根据校验矩阵 H和已经定 义的边缘区域 E和纹理 区域 T 点得到可能的边缘 图像 E d g e 。 T C在边 缘区域 E和纹 理区域 T上进 行 1 . 1 . 3对边缘图像 E d g e 取阈值 T和 T ’ 得 到 2个边缘 图像 G 1 ( r r ) 内像 素的嵌入 失真 ,使 用 S 秘 密信 息 的嵌 入 。 和C 2 f’ 1 。 2 . 1 . 4 将载密 图像 y 通过安全信道传递给接收者。 1 . 1 . 4以 G1 为 基础 , 以G 2为 补充 来 连 接 图像 边 缘 。
一
1 . 2 S—UNI W ARD
2 . 2提取 过程
接收者收到载密图像 Y后 , 根据 S T C, 将所要传递 的秘密信息 m K ( “ 、 、 代表水平 、 垂直 、 对角线三个方向上的方向滤波器 , h 提 取 出来 。 ( g ) 表示一维小波分解低( 高) 通滤波器 。x代表 载体 图像 , 图像大小 3 实 验 结 果及 分析 为n 。 x n , Y代表经过消息嵌入后的图像。 本文实验所选择的图像库 为 B O S S b a s e 1 . 0 1 图像 库。 采用伪随机 1 . 2 1 K【 ” 、 K∞、 K 的 计算 数发生器生成 的二元 随机序列模拟秘密信息 , 通 过集 成分类器 ( E n — K【 ) = h. g ( )= g. J f z 【 。 ) = g. g e m b l e C l a s s i i f e r ) 在载体 图像 和载密图像之间进行训练和测试 。 算法 ( 1 ) s 的安全性 由其抵抗通用隐写分析 的能力来评估 , 在实验中用于性能 1 . 2 . 2计算原始图像 三个方 向上像素点的小波系数
本文结合 图像 处理 中基于小波变换的边缘检测方法和 S T C, 提 出了一种基于 S - U N I WA R D的 自适应空域隐写术。 首先检测 出图像 的边缘区域 E 。 然后通过设置一定的失真阈值选择图像的纹理区域 T 。最后使 用 S T C在边 缘区域 E和纹理 区域 T对秘密 信息进行嵌
, ,
Wu ” : K ‘
X
对 比的 隐 写 方 有 :H U G O , WO W, S — U N I WA R D 和 本 文方 法 ,实 验 结 来 表示 : ( 2 ) 果用最小平均分类错误率 P
1 f , 、 1
1 . 2 _ 3 定 义总体的嵌入失真
… 喜 = 1 u = l v = l v l f , W ^ , l
( 其中 , 盯为恒定正常数 , 以பைடு நூலகம் 免 分 母 等 于 0 )
: m i n I ( + ( ) ) J
( 3)
其中 , P F A 表示错警率 , P 表示漏检 率。P E 越大, 表 明该 隐写方
作 为信息隐藏的一个重要分 支 , 隐写术主要研究如何在公开 的 多媒体数据 中隐蔽地传输秘密信 息。自适应隐写术是指根据 载体 图 像 内容 的一些 特性 , 自适应 地将秘密信息嵌入 到一些“ 不重要 的区 域” , 而基 于最小化嵌入失真原则的隐写方法 , 则是 目前 自适应 隐写
术 的 热 门 方 向之 一 。
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l O 8 ・
科 技 论 坛
基于小波边缘检测和 S - U N I WA R D 的图像空域隐写术
李 宁 波 潘 峰 ( 武警 工 程 大 学 密码 与 信 息 安 全保 密 重点 实验 室 , 陕 西 西安 7 1 0 0 8 6 )
摘 要: 根据 图像 内容 的最小化嵌 入失真原 则, 在 空域通 用小渡相 对失真 "  ̄( , S p a t i a l - U N i v e r s a l WA v e l e t R e l a t i v e D i s t o r t i o n , S — U — N I WA R D) 的基 础 上 , 提 出一种 结合 小波 边 缘检 测 和校 验 格 编 码 ( S y n d r 0 me I 1 r e l 1 i s C o d e , S T C ) 的 图像 自适 应 空 域 隐 写术 。首先 利 用 小波 变 换检 测 图像边缘 区域 , 然后根 据 S - U N I WA R D定义 图像像 素的嵌入 失真 , 并通过设置 失真 阂值选择 图像 的纹理 区域 , 最后使 用 S T C在边