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圖像隱寫與分析技術 版權信息
- ISBN：9787560653235
- 條形碼：9787560653235 ; 978-7-5606-5323-5
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
圖像隱寫與分析技術 本書特色
《圖像隱寫與分析技術》系統地介紹了信息隱藏領域中隱寫技術的基礎理論、關鍵技術和實現方法。其主要內容包括圖像隱寫與隱寫分析的基本概念；基于模型的圖像隱寫方法；基于失真代價函數的圖像隱寫；圖像可逆信息隱藏技術；傳統的圖像隱寫分析方法，以及基于深度學習的圖像隱寫分析方法；隱寫與隱寫分析的博弈對抗。附錄部分列出了各類典型算法的源程序。
圖像隱寫與分析技術 內容簡介
本書運用博弈對抗理論, 從隱寫和隱寫分析兩個角度系統地介紹了信息隱藏領域中圖像隱寫及分析技術的基礎理論、關鍵技術和實現方法。其主要內容包括圖像隱寫與隱寫分析的基本概念、典型的圖像隱寫方法、基于*小化嵌入失真的圖像隱寫技術、可逆信息隱藏、密文域可逆信息隱藏、無修改的隱寫術、圖像隱寫分析技術、基于富模型的隱寫分析、基于深度學習的圖像隱寫分析、隱寫與隱寫分析的博弈對抗等。
圖像隱寫與分析技術 目錄
第1章 緒論 1
1.1 信息隱藏概述 1
1.1.1 信息隱藏基本概念 1
1.1.2 信息隱藏的主要特征 3
C1.1.3 信息隱藏技術應用 4
1.1.4 信息隱藏的關鍵技術 4
1.1.5 信息隱藏技術的分類 4
1.2 數字圖像的隱寫技術 6
1.2.1 傳統的圖像隱寫技術 6
1.2.2 基于編碼的圖像隱寫技術 7
1.2.3 無修改的隱寫術 9
1.2.4 基于圖像的可逆信息隱藏 9
1.2.5 圖像密文域可逆信息隱藏 10
1.3 數字圖像的隱寫分析技術 10
1.3.1 隱寫分析的分類 11
1.3.2 評價指標 12
1.4 本書章節安排 14
本章小結 14
習題1 15
本章參考文獻 15
第2章 典型的圖像隱寫方法 18
2.1 圖像隱寫方法的類型 18
2.1.1 數字圖像的分類 18
2.1.2 圖像隱寫方法的分類 21
2.2 基于LSB的初級隱寫方法 24
2.2.1 LSB在位圖圖像中的應用 24
2.2.2 LSB在JPEG圖像中的應用 26
2.2.3 LSB在調色板圖像中的應用 26
2.3 抗隱寫分析的隱寫方法 27
2.3.1 LSB匹配算法 28
2.3.2 F5算法 28
2.3.3 YASS算法 32
2.4 保持模型的隱寫方法 33
2.4.1 OutGuess算法 34
2.4.2 MB算法 35
2.5 基于視覺特性的隱寫方法 37
2.5.1 BPCS算法 37
2.5.2 PVD算法 39
2.6 模仿自然過程的隱寫方法 39
2.7 魯棒隱寫方法 41
2.7.1 擴頻隱寫 41
2.7.2 QIM 42
2.8 非共享選擇信道的隱寫方法 43
2.8.1 基于伴隨式編碼的濕紙碼 44
2.8.2 PQ隱寫算法 45
本章小結 46
習題2 47
本章參考文獻 47
第3章 基于*小化嵌入失真的圖像隱寫技術 49
3.1 *小化嵌入失真的隱寫框架 49
3.2 STC編碼 50
3.2.1 從卷積碼到網格碼 50
3.2.2 網格碼結構 50
3.2.3 STC編碼算法 51
3.3 HUGO算法 52
3.3.1 SPAM特征 52
3.3.2 HUGO嵌入過程 53
3.4 使用方向濾波器設計隱寫失真函數的WOW算法 54
3.4.1 失真函數設計 54
3.4.2 方向濾波器 55
3.4.3 聚集嵌入適應性 56
3.5 通用失真數字圖像隱寫方案UNIWARD 56
3.5.1 濾波器的形式 56
3.5.2 空域和JPEG域的UNIWARD計算方法 57
3.5.3 邊信息JPEG域嵌入的UNIWARD計算方法 57
3.5.4 UNIWARD的加性形式 58
3.6 基于模型的失真函數設計方法 59
3.6.1 MG算法 59
3.6.2 MVGG算法 60
本章小結 63
習題3 63
本章參考文獻 63
第4章 可逆信息隱藏 66
4.1 可逆信息隱藏概述 66
4.1.1 基本概念 66
4.1.2 技術分類 68
4.1.3 評價指標 69
4.2 經典算法介紹 71
4.2.1 無損壓縮法 71
4.2.2 整數變換法 72
4.2.3 直方圖平移法 74
本章小結 77
習題4 77
本章參考文獻 77
第5章 密文域可逆信息隱藏 79
5.1 系統框架與技術難點 80
5.2 關鍵技術及分類 82
5.2.1 非密文域嵌入算法 82
5.2.2 密文域嵌入算法 85
5.3 三維集成成像密文域可逆信息隱藏技術 95
5.4 密文域可逆信息隱藏的技術展望 102
本章小結 103
習題5 103
本章參考文獻 103
第6章 無修改的隱寫術 106
6.1 基于載體選擇的隱寫術 106
6.2 基于紋理合成的數字隱寫 111
6.3 基于生成對抗網絡的隱寫方法 114
6.3.1 生成對抗網絡 114
6.3.2 基于ACGAN的無載體信息隱藏 116
6.4 基于生成模型的圖像合成隱寫——數字化卡登格子 119
6.4.1 生成隱寫框架 119
6.4.2 基于圖像補全的生成隱寫方案 120
6.4.3 實驗結果 122
本章小結 124
習題6 125
本章參考文獻 125
第7章 圖像隱寫分析技術 127
7.1 隱寫分析方法的分類 127
7.1.1 專用隱寫分析 128
7.1.2 盲隱寫分析 129
7.2 專用隱寫分析方法 130
7.2.1 針對LSB替換的分析 130
7.2.2 針對LSB匹配的分析 132
7.2.3 針對F5的分析 134
7.2.4 針對OutGuess的分析 135
7.3 盲隱寫分析方法 137
7.3.1 盲隱寫分析檢測器的設計步驟 137
7.3.2 常見用于盲隱寫分析的特征 139
7.3.3 常見用于盲隱寫分析的分類器 146
本章小結 148
習題7 148
本章參考文獻 149
第8章 基于富模型的隱寫分析 151
8.1 高維特征的需求 151
8.2 富模型 152
8.2.1 殘差計算 153
8.2.2 共生矩陣構建 155
8.2.3 子模型組合 157
8.3 集成分類器 164
8.3.1 準備過程 164
8.3.2 訓練過程 165
8.3.3 測試過程 165
本章小結 166
習題8 167
本章參考文獻 167
第9章 基于深度學習的圖像隱寫分析 170
9.1 深度學習與圖像隱寫分析 171
9.2 深度卷積神經網絡圖像隱寫分析 172
9.2.1 深度卷積神經網絡 172
9.2.2 基于深度卷積神經網絡圖像隱寫分析 180
9.3 淺層卷積神經網絡圖像隱寫分析 187
9.3.1 隱寫方案 187
9.3.2 實驗 190
本章小結 194
習題9 194
本章參考文獻 194
第10章 隱寫與隱寫分析的博弈對抗 196
10.1 隱寫與隱寫分析的博弈 196
10.1.1 博弈論基礎知識 196
10.1.2 基于隱寫與隱寫分析的博弈 197
10.1.3 基于內容自適應的信息隱藏博弈模型 198
10.2 博弈模型上的策略自適應隱寫 200
10.2.1 模型框架 200
10.2.2 基于策略自適應算法的嵌入流程 201
10.3 基于生成對抗網絡的隱寫與隱寫分析 203
10.3.1 生成對抗網絡 203
10.3.2 基于生成對抗網絡的隱寫與隱寫分析方法 204
本章小結 205
習題10 205
本章參考文獻 205
展開全部
圖像隱寫與分析技術 作者簡介
張敏情，1967年出生，中共黨員,博士，現為電子技術系主任，教授，信息安全學科帶頭人，博士研究生導師，國家百千萬人才工程人選，政府特殊津貼獲得者，國家教育部信息安全專業教學指導委員會委員，陜西省計算機學會理事，信息隱藏專委會委員。從事教學工作28年，先后主講了《信息隱藏理論與技術》 《數據庫原理與安全》等十余門課程。主講的“計算機密碼學”獲國家精品課程，2015年被評為武警部隊教學名師。
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