基于多域特征的JPEG图像盲检测算法

摘要

为了提高图像信息隐藏盲检测的检测率,实现了一种从多个域提取统计特征的JPEG图像通用隐写分析算法.采用联合概率密度来计算离散余弦变换(DCT)系数间的相关性,将其扩展到小波域和空域,提取特征值;并使用同样的方法提取校准图像的特征值.二者的差值组成最终的特征向量训练分类器.对5种典型的JPEG隐写术,使用3种不同图像库进行了一系列的实验,结果表明:在嵌入率只有0.05 bpnc时,该算法检测率大于72%,与目前几种典型的通用隐写分析算法相比,具有更好的检测效果;特征约简能弱化高维特征向量间的相关性,提高分类精确度并大大节约分类时间,是通用隐写分析系统框架中一个重要的步骤.