基于失真度和信息增益比的隐写检测特征选取方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术属于隐写检测特征选取技术领域，特别涉及一种基于失真度和信息增益比的隐写检测特征选取方法及装置，该方法首先，利用失真度和信息增益比度量每个隐写检测特征分量在载体图像和载密图像之间的差异；然后，分别对每个隐写检测特征分量的失真度值和信息增益比值降序排列；接着，根据两个排列的列号，删除排列顺序差异较大的隐写检测特征分量；最后，将保留下来的隐写检测特征分量作为最终选取的隐写检测特征进行训练和检测。该方法在保持甚至提高载密图像检测精度的同时，能够有效地降低DCTR特征维数，从而降低检测载密图像的时空复杂度。空复杂度。空复杂度。

【技术实现步骤摘要】
基于失真度和信息增益比的隐写检测特征选取方法及装置


[0001]本专利技术属于隐写检测特征选取
，特别涉及一种基于失真度和信息增益比的隐写检测特征选取方法及装置。

技术介绍

[0002]隐写术是隐蔽通信的另一种说法，它是一种把消息隐藏在不易引起怀疑的对象中然后发送给预期接收者的技术，近年来得到了信息安全领域的广泛关注。而其中数字媒体“隐写术”由于可能被非法组织等用于隐蔽通信，从事危害国家安全的活动。与之相对应的攻击技术，隐写分析，是为了将隐藏后的消息提取出来，以达到对抗隐写技术从而保护国家安全的目的。
[0003]随着数字媒体的快速发展，如何提高隐写检测的速度和精度成为了亟待解决的问题。于是，基于数字图像自适应的隐写检测算法是当前学者颇为关注的方向，其主要是通过提取隐写检测特征，利用集成分类器进行训练和检测，能够得到良好的检测效果。目前，学者已研究出一系列的高维隐写检测算法。尽管高维隐写检测特征对图像自适应隐写达到了较高的检测精度，但自适应隐写检测算法提取隐写检测特征的维数较高，导致对检测载密图像有着较高的时空复杂度，影响快速隐写本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于失真度和信息增益比的隐写检测特征选取方法，其特征在于，包含以下步骤：利用失真度和信息增益比度量每个隐写检测特征分量在载体图像和载密图像之间的差异；分别对每个隐写检测特征分量的失真度值和信息增益比值降序排列；根据两个排列的列号，删除排列顺序差异较大的隐写检测特征分量；将保留下来的隐写检测特征分量作为最终选取的隐写检测特征进行训练和检测。2.根据权利要求1所述的基于失真度和信息增益比的隐写检测特征选取方法，其特征在于，利用失真度度量每个隐写检测特征分量在载体图像和载密图像之间的差异，载体图像会因信息的嵌入产生不同程度上的失真，利用公式(1)度量隐写前后载体图像的失真度K
i
，公式如下：式中，f
iC
和f
iS
分别表示第i个隐写检测特征分量在载体图像和载密图像的值，和分别表示第i个隐写检测特征分量在第j个载体图像和载密图像的值；K
i
值越大，说明载体图像在嵌入信息后产生的失真程度越大，表明该隐写检测特征分量在载体图像和载密图像之间的差异越大，则该特征分量越有利于检测载密图像，越应被保留。3.根据权利要求2所述的基于失真度和信息增益比的隐写检测特征选取方法，其特征在于，信息增益比定义为特征分量在载体图像和载密密度之间的信息增益值与特征分量在载体图像中值关于该特征分量在载密图像中值的偏熵之比，利用公式(2)度量信息增益比g
R
(f
iS
,f
iC
)，公式如下：)，公式如下：式中，g(f
iS
,f
iC
)表示特征分量在载体图像和载密密度之间的信息增益值，表示特征分量在载体图像中值关于该特征分量在载密图像中值的偏熵；g
R
(f
iS
,f
iC
)值越大，表明该隐写检测特征分量在载体图像和载密图像之间的差异越大，则该特征分量越有利于检测载密图像，越应被保留。4.根据权利要求3所述的基于失真度和信息增益比的隐写检测特征选取方法，其特征在于，所述特征分量在载体图像和载密密度之间的信息增益值的公式如下：g(f
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【专利技术属性】
技术研发人员：马媛媛，王艺皓，许力戈，靳瑞霞，李淳，
申请(专利权)人：河南师范大学，
类型：发明
国别省市：