中国图象图形学报
中國圖象圖形學報
중국도상도형학보
JOURNAL OF IMAGE AND GRAPHICS
2015年
5期
609-617
,共9页
信息隐藏%隐写分析%彩色RGB图像%通道相关性%选择性集成
信息隱藏%隱寫分析%綵色RGB圖像%通道相關性%選擇性集成
신식은장%은사분석%채색RGB도상%통도상관성%선택성집성
information hiding%steganalysis%color RGB image%channel correlation%selective ensemble
目的 为了有效对抗针对彩色图像的隐写方案,提出一种新的基于RGB格式的彩色图像隐写分析方法.方法 该方法中的特征包括通道内特征和通道间特征,首先从通道内差分平面上提取共生矩阵特征构成通道内特征集合,通道内特征可以有效捕捉到每一个颜色通道内差分系数之间的相关性;然后对通道与通道相互之间的二次差分平面上提取共生矩阵特征构成通道间特征集合,通道间特征可以捕捉到两两通道之间的相关性.在分类阶段利用遗传算法对多个子分类器进行权值优化,选择权值最优的若干个子分类器,通过众数投票进行集成判决,最终获得最佳的检测性能.结果 针对误检率,提出的通道共生特征比SPAM特征要降低4％～5％,而选择性集成分类器要比完全集成分类器要降低1％～2％.结论 该方法具有较低的时间复杂度,适合小嵌入率的RGB格式彩色图像,在整体性能上优于已有的隐写分析方法.
目的 為瞭有效對抗針對綵色圖像的隱寫方案,提齣一種新的基于RGB格式的綵色圖像隱寫分析方法.方法 該方法中的特徵包括通道內特徵和通道間特徵,首先從通道內差分平麵上提取共生矩陣特徵構成通道內特徵集閤,通道內特徵可以有效捕捉到每一箇顏色通道內差分繫數之間的相關性;然後對通道與通道相互之間的二次差分平麵上提取共生矩陣特徵構成通道間特徵集閤,通道間特徵可以捕捉到兩兩通道之間的相關性.在分類階段利用遺傳算法對多箇子分類器進行權值優化,選擇權值最優的若榦箇子分類器,通過衆數投票進行集成判決,最終穫得最佳的檢測性能.結果 針對誤檢率,提齣的通道共生特徵比SPAM特徵要降低4％～5％,而選擇性集成分類器要比完全集成分類器要降低1％～2％.結論 該方法具有較低的時間複雜度,適閤小嵌入率的RGB格式綵色圖像,在整體性能上優于已有的隱寫分析方法.
목적 위료유효대항침대채색도상적은사방안,제출일충신적기우RGB격식적채색도상은사분석방법.방법 해방법중적특정포괄통도내특정화통도간특정,수선종통도내차분평면상제취공생구진특정구성통도내특정집합,통도내특정가이유효포착도매일개안색통도내차분계수지간적상관성;연후대통도여통도상호지간적이차차분평면상제취공생구진특정구성통도간특정집합,통도간특정가이포착도량량통도지간적상관성.재분류계단이용유전산법대다개자분류기진행권치우화,선택권치최우적약간개자분류기,통과음수투표진행집성판결,최종획득최가적검측성능.결과 침대오검솔,제출적통도공생특정비SPAM특정요강저4％～5％,이선택성집성분류기요비완전집성분류기요강저1％～2％.결론 해방법구유교저적시간복잡도,괄합소감입솔적RGB격식채색도상,재정체성능상우우이유적은사분석방법.
