[发明专利]基于对称邻域信息的盲隐写分析方法

摘要

本发明公开了一种基于空域特征的数字图像隐写分析方法，该方法包括以下步骤，对训练集中已标记类别信息的数字图像，计算其对称邻域内多个方向上的像素灰度差分值信息；并对像素灰度差分值信息进行处理和旋转不变性编码；然后计算编码后信息的直方图，将直方图归一化后作为特征；对提取到的特征进行训练与分类，得到分类器模型；对任意输入的数字图像，计算其邻域信息来提取特征；将提取到的特征输入到所述分类器模型中，获得输入图像的类别信息。由于本方法不需要分析特定隐写术的特点，是一种通用的方法，故可以在针对数字图像的通用(盲)隐写分析中得到广泛应用。

主权项

一种基于对称邻域信息的盲隐写分析方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤S1，输入数字图像样本，对于该图像中的所有像素，在每一像素所在的对称邻域中，在对称的多个方向上计算像素灰度值差分值，得到所有像素的对称邻域在多个方向上的信息；步骤S2，将每个邻域中多个方向上计算得到的像素灰度值差分值按照其所在方向排列，经过量化和阈值化处理后作为邻域信息；步骤S3，将所述邻域信息进行旋转不变编码；步骤S4，统计旋转不变编码后的邻域信息的直方图，并对该直方图进行归一化，将归一化后的直方图作为该图像样本的特征；步骤S5，基于多个数字图像样本的特征，根据图像样本是否含有隐藏信息的类别属性进行分类器的训练，得到分类器模型参数，形成分类器模型；步骤S6，对任意输入的待分析数字图像，按照所述步骤S2‑S4计算其用于隐写分析的特征；步骤S7，将所述待分析数字图像的特征输入到所述步骤S5得到的分类器模型中，获得待分析数字图像的类别信息，即该待分析数字图像是否经过隐写术隐藏信息。