[画像ステガノグラフィ] DCT画像ステガノグラフィ[MatlabIssue 294]

1.はじめに

画像ステガナリシスでは、これらの機能はより古典的な
画像ステガナリシスです。DCT機能とマルコフ機能は大きな可能性を示しています。ウェーブレット特異値分解（ウェーブレット特異値分解、WSVD）機能にも奇跡的な効果があります。この記事では、の特徴抽出プログラミングコードを実装しています。以前の論文。最初に
理論的知識についてお話ししましょう
。拡張DCT統計的特徴抽出。
ほとんどの不可解なアルゴリズムは、JPEG画像のDCT係数を操作して、秘密情報を埋め込みます。DCT係数の統計的特性は、DCT係数の統計的特性をキャプチャして、キャリア画像と非表示画像を区別するように設計されています。
DCT係数統計アルゴリズムはFridrich [1]によって提案されました。これには、DCT係数ヒストグラム、共起行列、空間ブロック間相関などの部分が含まれます。まず、同じ位置にある元の画像ピクセルをDCT係数に置き換え、dij（k）を使用してDCT係数行列を表します。ここで、i、j = 1、…、8、k = 1、…、nBです。また、dij（k）は、k番目の8×8 DCTブロックの（i、j）位置でのDCT係数を表し、DCTブロックには合計nB個のブロックがあります。計算量と特徴の寸法を減らすために、特徴の計算の前に前処理が必要です。すべてのDCT係数値の範囲は[-5、5]に制限され、この範囲よりも大きい値と小さい値はすべて変換されます〜-5〜 +5の間。
ここに画像の説明を挿入
その中で、IrとIcは、それぞれ行スキャン順序と列スキャン順序である画像DCT係数ブロックの2つの配置を表します。
次の2つの特徴Bαは解凍されたJPEG画像から計算され、ブロック間相関の特徴でもあります
ここに画像の説明を挿入
。DCT係数統計の機密分析で、Fridrichは最初に機密分析の「キャリブレーション」の概念を提案しました。合計計算原理：特徴計算関数F、画像J1のトレーニングまたはテスト、画像J1を空間に解凍し、すべての方向に4ピクセルをトリミングしてから、J1と同じ量子化テーブルを使用して結果の画像J2を圧縮します。fは最終的に取得された特徴を表し、最終的な特徴はf = F（J1）-F（J2）によって計算されます。

この計算方法を採用する原理は次のとおりです。トリミングされた画像の内容と元の画像は基本的に同じです。トリミングされた画像は元のDCTブロックを失いますが、その統計的特性は元の画像と類似している必要があります。また、このプロセスは埋め込まれた情報に非常に敏感であるため、切断前後の特性はまったく異なります。実験により、特徴を抽出するこの方法が非常に効果的であることが証明されました。

要約すると、DCT係数統計機能は、グローバルおよびローカルDCT係数の統計分析を実行し、DCT係数のブロック間相関と空間ピクセルの相関をキャプチャします。JPEG画像の場合、すべての暗号化アルゴリズムはDCT係数用に変更されており、このアルゴリズムには特定の効果があります。実験では、この機能セットは、埋め込み率が0.2の場合の平均精度が95％で、優れた分析効果を示しましたが、MBアルゴリズムへの影響は、特にMB2では一般的です。

元のDCT統計機能には、すでに特定の検出効果があります。この記事では、最初にそれを拡張して、機能の検出効果を強化します。グローバルヒストグラム関数Hの場合、グローバルヒストグラムとローカルヒストグラムを含め、[-5、+ 5]の範囲の要素数の差を取得できます。ローカルヒストグラムの選択された位置は{（1、2 ）、（2、1）、（3、1）、（2、2）、（1、3）}。したがって、ヒストグラム機能は次の
ここに画像の説明を挿入
ようになります。このようなDCT拡張機能には、合計193の次元があり、その機能構成を次の表に示します。

第二に、ソースコード

clc;
clear;
msgfid=fopen('hidden.txt','r');%%打开秘密文件,读入秘密信息
[msg,count]=fread(msgfid);
count=count*8;
alpha=0.02;
fclose(msgfid);
msg=str2bit(msg)';
[len col]=size(msg);
io=imread('lena.bmp');%读取载体图像
io=double(io)/255;
output=io;
i1=io(:,:,1);%取图像的一层来隐藏
T=dctmtx(8);%对图像进行分块
DCTrgb=blkproc(i1,[8 8],'P1*x*P2',T,T');%对图像分块进行DCT变换
[row,col]=size(DCTrgb);
row=floor(row/8);
col=floor(col/8);
% 顺序信息嵌入
temp=0;
for i=1:count;
    if msg(i,1)==0
        if DCTrgb(i+4,i+1)<DCTrgb(i+3,i+2) %选择(5,2)和(4,3)这一对系数
            temp=DCTrgb(i+4,i+1);
            DCTrgb(i+4,i+1)=DCTrgb(i+3,i+2);
            DCTrgb(i+3,i+2)=temp;
        end
    else
         if  DCTrgb(i+4,i+1)>DCTrgb(i+3,i+2)
            temp=DCTrgb(i+4,i+1);
            DCTrgb(i+4,i+1)=DCTrgb(i+3,i+2);
            DCTrgb(i+3,i+2)=temp;
        end
    end
    if DCTrgb(i+4,i+1)<DCTrgb(i+3,i+2)
        DCTrgb(i+4,i+1)=DCTrgb(i+4,i+1)-alpha;%将原本小的系数调整更小，使得系数差别变大
    else
        DCTrgb(i+3,i+2)=DCTrgb(i+3,i+2)-alpha;
    end
end

3、実行中の結果

ここに画像の説明を挿入

四、備考