[发明专利]一种基于通道差分残差的彩色图像隐写检测方法

说明书

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D_RG、D_RB和D_GB；步骤2、根据所述差分平面D_RG、D_RB和D_GB，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％。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种基于通道差分残差的彩色图像隐写检测方法。

背景技术

隐写术是指将秘密信息隐藏在不被怀疑的数字媒体中，以实现隐蔽通信。隐写检测主要用于检测数字媒体是否经过隐写操作。在以文本、图像、视频等为载体的诸多隐写载体中，图像隐写引起了隐写检测研究者们的广泛关注。

针对LSB替换、LSB匹配、OutGuess、F5、MB等经典的图像隐写算法，研究者们已经提出了很多有效的隐写检测算法，取得了较好的检测效果，甚至在部分情况下可对隐写信息进行定位或者提取。针对近年来兴起的HUGO(Highly Undetectable steGO)算法、WOW(Wavelet Obtained Weights)算法、S-UNIWARD(Spatial UNIversalWAvelet RelativeDistortion)算法、SI-UNIWARD(SideInformedUNIversalWAvelet Relative Distortion)算法和J-UNIWARD(JPEGUNIversalWAvelet Relative Distortion)算法等新型的自适应隐写算法，研究者们通过对图像的高维统计特征进行建模，提出了用于空域图像的RichModel、PSRM(ProjectionSpatial Rich Model)和maxSRM，以及用于JPEG图像的CC-JRM(Cartesian-Calibrated JPEG Rich Model)和PHARM(PHase-Aware ProjectionFeatures)特征等高维隐写检测特征，获得了较好的检测性能，并从中筛选出更为有效的特征。

然而，目前的图像隐写检测主要以灰度图像为检测对象。实际上，彩色图像在我们的日常工作和生活中应用更为广泛。取证者可以利用现有的灰度图像隐写检测算法对彩色图像各个颜色通道分别实施检测，然后根据各个颜色通道的检测结果判断其是否含有隐写信息。但是这种简单的扩展未能将各个颜色通道作为一个整体进行考虑，各个颜色通道的检测结果相互干扰。而且当嵌入同等长度的秘密信息时，若将信息随机散布在各个颜色通道中会降低嵌入率。这些都将增加隐写检测的困难性，增大检测错误率。因此，研究彩色图像隐写的可靠检测对于隐写检测技术的实用化具有重要意义。