采用图像滤波的多特征JPEG盲检测

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采用图像滤波的多特征JPEG盲检测

韩杰思, 沈建京

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韩杰思, 沈建京. 采用图像滤波的多特征JPEG盲检测[J]. 电子科技大学学报, 2011, 40(2): 255-260. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.02.020

引用本文:

韩杰思, 沈建京. 采用图像滤波的多特征JPEG盲检测[J]. 电子科技大学学报, 2011, 40(2): 255-260. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.02.020

HAN Jie-si, SHEN Jian-jing. Multi-Feature-Based Blind Steganalysis for JPEG Images Using Image Filter[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2011, 40(2): 255-260. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.02.020

Citation:

HAN Jie-si, SHEN Jian-jing. Multi-Feature-Based Blind Steganalysis for JPEG Images Using Image Filter[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2011, 40(2): 255-260. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.02.020

采用图像滤波的多特征JPEG盲检测

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.02.020

1.
解放军信息工程大学理学院郑州 450001

基金项目:

部级基金

作者简介:
韩杰思(1981-),男,博士生,主要从事信息隐藏及隐藏检测方面的研究.

中图分类号: TP393

Multi-Feature-Based Blind Steganalysis for JPEG Images Using Image Filter

1.
Institute of Science,Information and Engineering University Zhengzhou 450001

摘要: 提出了一种采用锐化滤波的多种特征相结合的JPEG盲检测算法。通过扩展DCT系数的马尔可夫矩阵提取块内相关性和块间相关性；引入锐化滤波来增强图像的边缘，加强了分块特性度量的效果；并使用Jessica的“校准”技术来估计原始图像，得到两个图像特征向量之差作为分类特征，提高了特征的敏感度；最后运用支持向量机进行训练和分类。使用大量图像对该算法的性能进行测试和比较，结果表明该算法在低嵌入率下优于其他算法。
- 盲检测 /
- 特征提取 /
- 滤波 /
- 图像处理 /
- 支持向量机
Abstract: A new multi-feature-based blind steganalysis scheme for JPEG images using sharpening filter is presented. In this scheme, the Markov matrix is extended to distill the intra-block correlations and the inter-block correlations; the sharpening filter is adopted to enhance the image edge; the Jessica's calibration technique is used to estimate original image and construct feature vectors; and the support vector machine classifier is applied to get results at last. Many images are tested and compared. Experimental results show that our method do better than others at the low embedding rate.
- blind steganalysis /
- feature extraction /
- filter /
- image processing /
- support vector machine

[1]	郭磊, 林啸宇, 王勇, 陈正武, 常伟. 基于深度学习的直升机旋翼声信号检测与识别一体化算法 . 电子科技大学学报, 2023, 52(6): 925-931. doi: 10.12178/1001-0548.2023108
[2]	艾斯卡尔·艾木都拉, 武文成. 基于多尺度局部梯度的点目标检测技术 . 电子科技大学学报, 2019, 48(6): 893-903. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2019.06.014
[3]	何磊, 李玉霞, 彭博, 吴焕萍. 基于生成对抗网络的无人机图像道路提取 . 电子科技大学学报, 2019, 48(4): 580-585. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2019.04.016
[4]	田坤, 李晋. 太赫兹频段微动特征边缘检测及提取方法 . 电子科技大学学报, 2018, 47(1): 19-24, 36. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2018.01.003
[5]	戴晓爱, 郭守恒, 任淯, 杨晓霞, 刘汉湖. 基于堆栈式稀疏自编码器的高光谱影像分类 . 电子科技大学学报, 2016, 45(3): 382-386. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2016.02.012
[6]	闫海, 李国辉, 李建勋. 雷达抗欺骗式干扰信号特征提取方法 . 电子科技大学学报, 2015, 44(1): 50-54. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.01.008
[7]	张雪芹, 顾春华, 吴吉义. 异常检测中支持向量机最优模型选择方法 . 电子科技大学学报, 2011, 40(4): 559-563. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.04.017
[8]	周秀云, 何晓渝, 冯中正. 左中右差分绝对值最大法的边缘检测方法研究 . 电子科技大学学报, 2010, 39(3): 388-391. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.03.014
[9]	龙文, 马坤, 辛阳, 杨义先. 适用于协议特征提取的关联规则改进算法 . 电子科技大学学报, 2010, 39(2): 302-305. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.02.032
[10]	何海江, 陈姝. 由排序支持向量机抽取博客文章的摘要 . 电子科技大学学报, 2010, 39(4): 593-597. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.04.026
[11]	向国齐, 严志坚, 黄大贵. 支持向量机替代模型的遗传优化设计 . 电子科技大学学报, 2009, 38(3): 459-462. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2009.03.034
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[13]	徐图, 罗瑜, 何大可. 多类支持向量机的DDoS攻击检测的方法 . 电子科技大学学报, 2008, 37(2): 274-277.
[14]	周鸣争, 汪军. 基于支持向量机的传感器非线性误差校正 . 电子科技大学学报, 2006, 35(2): 242-245.
[15]	孙建成, 张太镒, 刘海员. 基于SVM的多类模拟调制方式识别算法 . 电子科技大学学报, 2006, 35(2): 149-152.
[16]	傅茂名. 基于形态灰度边缘检测算法的一种改进 . 电子科技大学学报, 2005, 34(2): 206-209.
[17]	郭志勇, 李广军. 基于FPGA的高精度数据采集滤波系统设计 . 电子科技大学学报, 2004, 33(3): 250-253.
[18]	张翔, 刘媚洁, 陈立伟. 基于数学形态学的边缘提取方法 . 电子科技大学学报, 2002, 31(5): 490-493.
[19]	韩春林, 赵志钦, 王建国. 不同小波基下的SAR图像相干斑抑制性能分析 . 电子科技大学学报, 2000, 29(6): 578-582.
[20]	郭旭平, 李在铭. 跟踪系统中图像目标的快速提取技术研究 . 电子科技大学学报, 1998, 27(1): 17-20.

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采用图像滤波的多特征JPEG盲检测

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.02.020

1. 解放军信息工程大学理学院郑州 450001

基金项目:

部级基金

作者简介:
韩杰思(1981-),男,博士生,主要从事信息隐藏及隐藏检测方面的研究.

收稿日期: 2009-10-10
修回日期: 2010-01-15
刊出日期: 2011-04-15

中图分类号: TP393

关键词:

摘要: 提出了一种采用锐化滤波的多种特征相结合的JPEG盲检测算法。通过扩展DCT系数的马尔可夫矩阵提取块内相关性和块间相关性；引入锐化滤波来增强图像的边缘，加强了分块特性度量的效果；并使用Jessica的“校准”技术来估计原始图像，得到两个图像特征向量之差作为分类特征，提高了特征的敏感度；最后运用支持向量机进行训练和分类。使用大量图像对该算法的性能进行测试和比较，结果表明该算法在低嵌入率下优于其他算法。

English Abstract

韩杰思, 沈建京. 采用图像滤波的多特征JPEG盲检测[J]. 电子科技大学学报, 2011, 40(2): 255-260. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.02.020

引用本文:

韩杰思, 沈建京. 采用图像滤波的多特征JPEG盲检测[J]. 电子科技大学学报, 2011, 40(2): 255-260. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.02.020

HAN Jie-si, SHEN Jian-jing. Multi-Feature-Based Blind Steganalysis for JPEG Images Using Image Filter[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2011, 40(2): 255-260. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.02.020

Citation:

HAN Jie-si, SHEN Jian-jing. Multi-Feature-Based Blind Steganalysis for JPEG Images Using Image Filter[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2011, 40(2): 255-260. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.02.020

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