络与信息安全资助项目无损图象数据隐藏的理论与关键技.pptVIP

国家自然科学基金委员会重大研究计划 网络与信息安全资助项目无损图象数据隐藏的理论与关键技术研究 （2004年-2006年），编号“结题报告” --------------第1-22页 “现场提问和回答” ---------第23-28页 项目负责人：宣国荣 同济大学，2007年3月29日 “无损图象数据隐藏的理论与关键技术研究”取得的成果 发表论文29篇论文，其中包括在最具影响的国际信息隐藏会议Information Hiding Workshop (IH2005)发表。本研究将数据隐藏与隐写分析结合。研究达到国际上的最前列。 已获得发明专利共8个，其中：中国发明专利1个，美国发明专利7个。 国际会议论文共14篇，其中： SCI 4篇，ISTP 9篇，EI 8篇 中文期刊论文共15篇，其中： EI 3篇。 3. 对数据隐藏的认识 通常论文只提出新的或改进的方法。但有人怀疑能否做到“无损数据隐藏”和“隐写分析”。弄清信息论本质,将有助于找到改进“无损数据隐藏”和“隐写分析”的方向和途径，也有利于拓宽其应用。 以下是我们对无损数据隐藏和隐写分析的认识，是本研究工作的基础： 无损图象数据隐藏：数据隐藏是在图象尺寸不变条件下，保持和增加图象熵。如果不考虑视觉感知，该图象尺寸最大的熵，减去原有图象熵，就是最大可能的数据嵌入容量。（注意这里是数据嵌入而不是数据隐藏。）。如果保持原来图象熵的条件下，将“对视觉无意义的冗余信息，改造成有另外意义的非冗余的嵌入信息”，就是无损图象数据隐藏的本质。 图象隐写分析：由于自然图象的连续性，“对视觉无意义的冗余信息”与“对视觉有意义的信息”是相关的。而“嵌入信息” 与“对视觉有意义的信息”是互不相关的。因此通过统计分析，检测出有否“对视觉无意义的冗余信息，改造成有另外意义的非冗余的嵌入信息” ，这就是图象隐写分析。 3.“无损图象数据隐藏的理论与关键技术研究”特色之一 “用整数小波和直方图调整的图象无损数据隐藏” 原始图象（BMP）无损数据隐藏的 “第二代小波”和“直方图对” 嵌入方法，是我们独有的特色。 达到指标：对512×512 Lena图象 （1）当嵌入0.5bpp 时，PSNR=41.5。国际上是最高的。 （2）最大嵌入容量达到1.9bpp。国际上是最高之一。 2004年11月国际数字水印会议大会（IWDW04）专题报告 提到当前发表的“无损数据隐藏方法”14项必威体育精装版成果，有3项是我们发表的。 3特色之一的图形原始图象（BMP）无损数据隐藏嵌入容量（bpp）和峰值信噪比（PSNR）的关系( 图上黑色*是我们实验的结果，是最好的 ) 3特色之一的图形(续)原始图象（BMP）无损数据隐藏大容量（bpp）和峰值信噪比（PSNR）的关系 (图上黑色*是我们实验的结果) 3.“无损图象数据隐藏的理论与关键技术研究”特色之二 “JPEG图象的无损数据隐藏” 压缩图象（JPEG） “直方图对”方法嵌入量化DCT，是我们独有的特色。 达到指标： （1）JPEG的Lena图象，嵌入量达0.5bpp(131k bit)以上，国际上最高仅8k bit左右。 （2） 1000个二进制数据嵌入JPEG的Lena图象， Q=80时， PSNR=49.9. ，国际上是最高的。 3.“无损图象数据隐藏的理论与关键技术研究”特色之三 “小波直方图的特征函数的高阶矩特征的图象（BMP）隐写分析新方法” 小波直方图的特征函数的高阶矩作特征对原始图象（BMP）的隐写分析，是我们首次提出的，非常有效，而且是通用的方法。 达到指标： CorelDraw图象库1096张，1000个信号序列嵌入，COX隐藏方法 （1）本研究检测率为98% （2） Farid方法检测率为64% 3特色之三的数据（BMP）图象小波域直方图的特征函数高阶矩特征的新方法”(39维 和 78维) 3.“无损图象数据隐藏的理论与关键技术研究”特色之四 “双向马尔科夫和高维特征分类的（JPEG）图象隐写分析方法” 高维特征（CNPCA或本征值重置分类）的双向马尔科夫模型的JPEG隐写分析，这是我们独有的特色。 达到指标： CorelDraw图象库1096张， 1K Byte二进制数据嵌入， “F5”隐藏方法： （1）本研究检测率为89 % （2） Fridrich方法检测率为74% 六篇代表性成果之一至四 (1) Guorong Xuan,等， Steganalysis Based on multiple Steganalysis Based on multiple features formed by statistical momen