• 中国精品科技期刊
  • CCF推荐A类中文期刊
  • 计算领域高质量科技期刊T1类
高级检索

基于多尺度滤波器的空域图像隐写增强算法

吴俊锜, 翟黎明, 王丽娜, 方灿铭, 吴畑

吴俊锜, 翟黎明, 王丽娜, 方灿铭, 吴畑. 基于多尺度滤波器的空域图像隐写增强算法[J]. 计算机研究与发展, 2020, 57(11): 2251-2259. DOI: 10.7544/issn1000-1239.2020.20200441
引用本文: 吴俊锜, 翟黎明, 王丽娜, 方灿铭, 吴畑. 基于多尺度滤波器的空域图像隐写增强算法[J]. 计算机研究与发展, 2020, 57(11): 2251-2259. DOI: 10.7544/issn1000-1239.2020.20200441
shu
Wu Junqi, Zhai Liming, Wang Lina, Fang Canming, Wu Tian. Enhancing Spatial Steganographic Algorithm Based on Multi-Scale Filters[J]. Journal of Computer Research and Development, 2020, 57(11): 2251-2259. DOI: 10.7544/issn1000-1239.2020.20200441
Citation: Wu Junqi, Zhai Liming, Wang Lina, Fang Canming, Wu Tian. Enhancing Spatial Steganographic Algorithm Based on Multi-Scale Filters[J]. Journal of Computer Research and Development, 2020, 57(11): 2251-2259. DOI: 10.7544/issn1000-1239.2020.20200441
shu
吴俊锜, 翟黎明, 王丽娜, 方灿铭, 吴畑. 基于多尺度滤波器的空域图像隐写增强算法[J]. 计算机研究与发展, 2020, 57(11): 2251-2259. CSTR: 32373.14.issn1000-1239.2020.20200441
引用本文: 吴俊锜, 翟黎明, 王丽娜, 方灿铭, 吴畑. 基于多尺度滤波器的空域图像隐写增强算法[J]. 计算机研究与发展, 2020, 57(11): 2251-2259. CSTR: 32373.14.issn1000-1239.2020.20200441
shu
Wu Junqi, Zhai Liming, Wang Lina, Fang Canming, Wu Tian. Enhancing Spatial Steganographic Algorithm Based on Multi-Scale Filters[J]. Journal of Computer Research and Development, 2020, 57(11): 2251-2259. CSTR: 32373.14.issn1000-1239.2020.20200441
Citation: Wu Junqi, Zhai Liming, Wang Lina, Fang Canming, Wu Tian. Enhancing Spatial Steganographic Algorithm Based on Multi-Scale Filters[J]. Journal of Computer Research and Development, 2020, 57(11): 2251-2259. CSTR: 32373.14.issn1000-1239.2020.20200441
shu

基于多尺度滤波器的空域图像隐写增强算法

  • (空天信息安全与可信计算教育部重点实验室,武汉大学国家网络安全学院 武汉 430072) (jqwu@whu.edu.cn)

基金项目: 国家自然科学基金重点项目(U1536204)；国家自然科学基金项目(U1836112,61876134)
详细信息

  • 中图分类号: TP309

Enhancing Spatial Steganographic Algorithm Based on Multi-Scale Filters

  • (Key Laboratory of Aerospace Information Security and Trusted Computing, Ministry of Education, School of Cyber Science and Engineering, Wuhan University, Wuhan 430072)

Funds: This work was supported by the Key Program of the National Natural Science Foundation of China (U1536204) and the National Natural Science Foundation of China (U1836112, 61876134).

摘要

    摘要
  • 摘要: 隐写是一种利用图像、视频、音频等多媒体载体实现隐蔽传输的技术.如何在尽可能减少对载体影响的情况下嵌入尽可能多的信息一直是隐写算法的研究重点.随着双层校验格码(syndrome tellis codes, STC)的引入，隐写算法的嵌入效率能够达到理论上界.因此，隐写算法的设计重心变为了设计用于衡量图像像素嵌入安全性的失真函数.失真函数是自适应隐写算法的核心.对于空域图像隐写而言，失真函数通常是基于图像的复杂性原则，即载体图像中的纹理区域通常具有较低的失真代价，而平坦区域通常具有更高的失真代价.然而，基于图像内容的多样性，这种准则并不能适用于一幅图像中的所有像素点.提出了一种适用于空域隐写算法的隐写增强算法，通过多尺度滤波器对载体图像进行增强，使得在增强不同尺度的纹理区域的同时减少对图像平坦区域的增强.增强后的失真代价遵循了复杂性原则，并解决了失真代价分配不当的问题.实验结果表明：所提出的算法能够适用于现有的空域隐写算法，并且能够提升它们的抗隐写分析检测能力.
    Abstract: Steganography is a kind of convert communication technique which uses multimedia carriers such as images, videos, and audios. How to embed secret messages as much as possible under the condition of minimizing the impact on the carrier is always the research focus of steganographic algorithms. After the introduction of STC (syndrome trellis codes), the embedding efficiency of steganographic algorithms can approach the theoretical upper bound. Therefore, the design of steganographic algorithms focuses on the distortion functions which are designed to measure the embedding security of image pixels. Distortion functions are crucial to content-adaptive steganography. For spatial image steganography, the distortion functions are always designed with a texture-complexity criterion of images, where textured regions are assigned low embedding costs and flat regions are assigned high embedding costs. However, for the variety of image contents, this criterion may not be sufficiently satisfied for all pixels in a given image. In this paper, we propose an enhancing spatial steganographic algorithm to refine the embedding costs by using multi-scale filters, which can better enhance texture regions in different scales while reducing the enhancement of smooth regions. The refined embedding costs adequately conform to the above criterion, and thus overcome the problem of improper cost assignment. Experimental results demonstrate that the proposed algorithm can be applied to existing spatial image steganographic algorithms, and can also improve their steganographic security against image steganalysis.
    • HTML全文
    • 参考文献(0)
    • 相关文章
    • 施引文献(58)

  • 期刊类型引用(18)

    1. 邵俊. 基于区块链的输电线路数据安全存储与防篡改模型. 电工技术. 2025(01): 73-78 . 百度学术
    2. 任志鑫 ，闫恩华 ，陈韬伟 ，余益民 . 基于零知识证明的区块链密文数据共享与访问控制方案. 北京邮电大学学报. 2025(01): 87-91+113 . 百度学术
    3. 王政，王经纬，殷新春. 支持用户撤销的可搜索电子健康记录共享方案. 计算机应用. 2024(02): 504-511 . 百度学术
    4. 万文豪，王静宇，武彦君. 区块链中匿名属性验证可搜索加密方案. 计算机工程与设计. 2024(03): 691-698 . 百度学术
    5. 唐菊香，李川平，何粒波. 云医疗体系中基于属性加密的数据共享方案. 计算机技术与发展. 2024(05): 205-212 . 百度学术
    6. 张克君，王文彬，徐少飞，于新颖，王钧，李鹏程，钱榕. 面向云存储且支持重加密的多关键词属性基可搜索加密方案. 通信学报. 2024(09): 244-257 . 百度学术
    7. 孟贤，刘吉成. 基于区块链技术的电力供应链资源安全共享. 计算机仿真. 2024(10): 69-73 . 百度学术
    8. 谢晴晴，宋亮晴，冯霞. 面向医疗数据分享的轻量级且安全的搜索方案. 通信学报. 2024(11): 206-222 . 百度学术
    9. 何全文，林庆新，林晖，汪晓丁，范新民. 基于跨链的医疗数据安全共享方案. 计算机系统应用. 2023(05): 97-104 . 百度学术
    10. 冯涛，陈李秋，方君丽，石建明. 基于本地化差分隐私和属性基可搜索加密的区块链数据共享方案. 通信学报. 2023(05): 224-233 . 百度学术
    11. 王经纬，吴静雯，殷新春. 抗共谋攻击的多授权电子健康记录共享方案. 电子学报. 2023(05): 1179-1186 . 百度学术
    12. 胡荣磊，王乐胥，范晓红. 区块链上多类型用户属性基可搜索加密方案. 北京电子科技学院学报. 2023(03): 1-15 . 百度学术
    13. 翟社平，白喜芳，童彤. 基于区块链的电子病历共享模型研究. 小型微型计算机系统. 2023(12): 2765-2772 . 百度学术
    14. 霍颖瑜. 基于可搜索加密的区块链信息防篡改算法设计. 自动化与仪器仪表. 2022(01): 48-52 . 百度学术
    15. 周艺华 ，扈新宇 ，李美奇 ，杨宇光 . 云环境下基于属性策略隐藏的可搜索加密方案. 网络与信息安全学报. 2022(02): 112-121 . 百度学术
    16. 富瑶，李庆丹，张泽辉，高铁杠. 支持隐私保护和公平支付的数据完整性验证方案. 计算机研究与发展. 2022(06): 1343-1355 . 本站查看
    17. 崔永杰，彭长根，丁红发，许德权. 一种支持多用户的公平密文检索方案. 计算机技术与发展. 2022(10): 100-107+113 . 百度学术
    18. 杨青，于大为. 考虑用户隐私保护范围的物联网海量混合数据查询方法. 物联网技术. 2022(11): 69-73 . 百度学术

    其他类型引用(40)

    • 资源附件(0)
计量
  • 文章访问数:  1010
  • HTML全文浏览量:  2
  • PDF下载量:  457
  • 被引次数: 58
出版历程
  • 发布日期:  2020-10-31

目录

摘要
HTML全文
    参考文献(0)
    相关文章
    施引文献(58)
    资源附件(0)

    /

    返回文章
    返回
    邮件订阅 RSS
    微信订阅号<br/>（实时资讯）

    微信订阅号
    （实时资讯）

    微信服务号<br/>（同步网站）

    微信服务号
    （同步网站）

    微信视频号<br/>（视频分享）

    微信视频号
    （视频分享）

    CCF<br/>（扫码入会）

    CCF
    （扫码入会）

    版权所有 © 《计算机研究与发展》编辑部

    本系统由北京仁和汇智信息技术有限公司开发  百度统计