基于Haar小波域指标自适应选择载体的JPEG隐写

来源：软件学报杂志2018年第8期北京时间：

作者：黄炜,赵险峰

单位：黄炜，厦门大学 软件学院, 福建 厦门 36100511,赵险峰，信息安全国家重点实验室(中国科学院 信息工程研究所), 北京 10009302

摘要：为了解决目前图像纹理复杂度建模的隐写载体选择指标难以有效适用于JPEG隐写的问题，提出一种基于Haar小波域指标自适应选择载体的JPEG隐写方法，以高阶Haar小波变换模型建立JPEG图像像素关系，计算各方向上的分解图像矩阵的范数均值，用于选择难以被检测的载体.该指标比已有方法的像素间建模能力更强，更能反映JPEG隐写所影响的像素间关系，且能增强JPEG隐写的隐蔽性.实验结果表明，在大多数情况下，与现有载体选择指标相比，该方法与隐写隐蔽性具有更高的相关性.使用该方法优选的载体进行隐写，比优选前的隐蔽性提高约7.7%，比用现有指标优选载体的JPEG隐写方法的隐蔽性平均提高约2.0%.因此，该方法隐写具有更高的隐蔽性.

关键词：隐写;载体选择;Haar小波;范数

基金资助：福建省自然科学基金计划青年创新项目（2018J05112）；国家自然科学基金（61402390，U1636102）；国家科技支撑计划（2014BAH41B01）；国家重点研发计划（2016YFB0801003）