CAJ | 학술논문

隐写的过程相当于在原始载体图像中加入噪声(“隐写噪声”),针对加性隐写噪声模型,从突出隐写噪声的角度,利用自然图像相邻像素之间具有一定相关性和统计对称性的特点,提出一种新的通用隐写分析算法.该算法首先利用预测计算得到被分析图像的最大和最小预测误差图像,然后对这两幅预测误差图像计算联合概率分布统计矩阵作为特征向量,最后使用支持向量机(SVM)完成隐写检测.针对三种常用的隐写算法:LSB替换、LSB匹配以及LSB匹配改进算法的隐写结果进行检测,和目前典型的隐写分析算法对比,实验数据表明了该算法的有效性.
은사적과정상당우재원시재체도상중가입조성(“은사조성”),침대가성은사조성모형,종돌출은사조성적각도,이용자연도상상린상소지간구유일정상관성화통계대칭성적특점,제출일충신적통용은사분석산법.해산법수선이용예측계산득도피분석도상적최대화최소예측오차도상,연후대저량폭예측오차도상계산연합개솔분포통계구진작위특정향량,최후사용지지향량궤(SVM)완성은사검측.침대삼충상용적은사산법:LSB체환、LSB필배이급LSB필배개진산법적은사결과진행검측,화목전전형적은사분석산법대비,실험수거표명료해산법적유효성.