(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)
出版日期: 2020-11-01基金资助: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)Enhancing Spatial Steganographic Algorithm Based on Multi-Scale Filters
Wu Junqi, Zhai Liming, Wang Lina, Fang Canming, Wu Tian(Key Laboratory of Aerospace Information Security and Trusted Computing, Ministry of Education, School of Cyber Science and Engineering, Wuhan University, Wuhan 430072)
Online: 2020-11-01Supported by: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/Abstract
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.
参考文献
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