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公开(公告)号：CN109523452B
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN201811276883.3
申请日：2018-10-30
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于通道差分残差的彩色图像隐写检测方法。该方法包括：步骤1、计算待检测彩色图像的R、G和B三个颜色通道中任意两个颜色通道间的差分平面DRG、DRB和DGB；步骤2、根据所述差分平面DRG、DRB和DGB，得到基于通道间差分的DF特征；步骤3、根据DF特征，利用训练好的隐写检测器确定所述待检测彩色图像是否为隐密图像。本发明首先认识到从通道间差分中提取特征应能够对彩色图像隐写进行更有效的检测，接着对基于通道间差分残差的隐写检测特征进行提取，并基于此对现有的特征提取方法进行改进。实验结果表明：针对WOW和S‑UNIWARD隐写，本发明提出的隐写检测方法的平均检测错误率明显低于已有隐写检测方法，尤其在嵌入率小于0.2时，检测错误率降低的最大幅度甚至超过5％。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109523452A
公开(公告)日：2019-03-26
申请号：CN201811276883.3
申请日：2018-10-30
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于通道差分残差的彩色图像隐写检测方法。该方法包括：步骤1、计算待检测彩色图像的R、G和B三个颜色通道中任意两个颜色通道间的差分平面DRG、DRB和DGB；步骤2、根据所述差分平面DRG、DRB和DGB，得到基于通道间差分的DF特征；步骤3、根据DF特征，利用训练好的隐写检测器确定所述待检测彩色图像是否为隐密图像。本发明首先认识到从通道间差分中提取特征应能够对彩色图像隐写进行更有效的检测，接着对基于通道间差分残差的隐写检测特征进行提取，并基于此对现有的特征提取方法进行改进。实验结果表明：针对WOW和S-UNIWARD隐写，本发明提出的隐写检测方法的平均检测错误率明显低于已有隐写检测方法，尤其在嵌入率小于0.2时，检测错误率降低的最大幅度甚至超过5％。
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公开(公告)号：CN116229133A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202211509174.1
申请日：2022-11-29
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明属于数字图像隐写检测技术领域，公开一种基于样本内容预分类的深度学习隐写检测方法及系统，该方法包括：采用Daubechies小波对数据集中的图像进行分解以获取低频分量；将低频分量输入到卷积神经网络，通过卷积神经网络提取图像的内容特征；利用聚类算法对所有的特征进行聚类，将相似的特征聚在同一个子类中，从而将数据集划分为K个数量不等的子类；用每一个子类数据集单独训练一个更具样本针对性的隐写检测网络，基于训练好的隐写检测网络进行隐写检测。本发明确保了隐写检测网络训练和检测样本的一致性，从而提高了隐写检测的可靠性。
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公开(公告)号：CN111127286B
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN201911182010.0
申请日：2019-11-27
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G06T1/00
Abstract: 本发明公开了一种基于差分通道权重分配的彩色图像隐写检测方法，本发明根据目标隐写算法和嵌入率，获取待检测彩色图像的三个颜色通道的嵌入更改概率矩阵；计算待检测彩色图像的三个差分通道，将每个差分通道相同位置的两个嵌入更改概率的最大值，作为所述差分通道的差分残差的权重，得到差分通道的权重分配矩阵；再得到每个差分通道的m幅残差图像，并计算出q个带权重的四维共生矩阵，得到待检测彩色图像的隐写检测特征；基于该特征和现有技术提取的CRMQ1特征利用训练好的隐写检测器对待检测彩色图像进行检测，判断待检测彩色图像是否为隐密图像，降低了隐写图像检测的平均检测错误率。
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公开(公告)号：CN109461112A
公开(公告)日：2019-03-12
申请号：CN201811276882.9
申请日：2018-10-30
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G06T1/00
Abstract: 本发明提供一种结合伽马变换脆弱检测的隐写分析方法。该方法包括：步骤1、对待隐写检测图像集P中所有的图像进行伽马变换脆弱检测；步骤2、将检测到的伽马变换图像从所述待隐写检测图像集P中分离；步骤3、对所述待隐写检测图像集P中剩下的图像进行隐写检测。当待检测图像集中包含伽马变换图像时，本发明提出的方法能够降低隐写检测的虚警率，从而提高隐写分析在实际应用中的可靠性。
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公开(公告)号：CN109461112B
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN201811276882.9
申请日：2018-10-30
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G06T1/00
Abstract: 本发明提供一种结合伽马变换脆弱检测的隐写分析方法。该方法包括：步骤1、对待隐写检测图像集P中所有的图像进行伽马变换脆弱检测；步骤2、将检测到的伽马变换图像从所述待隐写检测图像集P中分离；步骤3、对所述待隐写检测图像集P中剩下的图像进行隐写检测。当待检测图像集中包含伽马变换图像时，本发明提出的方法能够降低隐写检测的虚警率，从而提高隐写分析在实际应用中的可靠性。
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