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第1章 绪言1

1.1 从密码到信息隐藏与隐写1

1.1.1 密码方法的一些局限1

1.1.2 信息隐藏基本概念2

1.1.3 隐写与隐写分析对抗模型5

1.2 隐写的应用发展9

1.3 隐写安全指标11

1.3.1 基于分布偏差的指标11

1.3.2 基于抗隐写分析性能的指标12

1.4 本书内容安排13

1.5 小结14

思考与实践14

第2章 图像编码与基本嵌入方法15

2.1 空域编码图像15

2.1.1 光栅格式15

2.1.2 调色板格式17

2.2 变换域编码图像17

2.3 基本嵌入方法19

2.3.1 LSB替换20

2.3.2 LSB匹配与加减121

2.3.3 调色板图像嵌入21

2.3.4 量化调制23

2.4 小结25

思考与实践25

第3章 隐写分布特性保持26

3.1 分布保持问题26

3.1.1 LSBR分布问题与分析26

3.1.2 分布保持及其困难性29

3.2 基于调整修改方式的方法31

3.2.1 F3隐写31

3.2.2 F4隐写32

3.3 基于预留区的方法33

3.3.1 预留补偿区的分布恢复33

3.3.2 预留“死区”的分布保持38

3.3.3 预留补偿区的二阶分布恢复41

3.4 基于统计模型的方法44

3.4.1 HPDM隐写44

3.4.2 MB隐写45

3.5 小结49

思考与实践50

第4章 矩阵编码51

4.1 线性分组纠错码的启发51

4.2 矩阵编码的一般描述53

4.2.1 矩阵编码嵌入与提取53

4.2.2 矩阵编码的一些性质54

4.3 典型的矩阵编码隐写56

4.3.1 F5隐写56

4.3.2 MME隐写58

4.4 小结60

思考与实践60

第5章 专用隐写分析61

5.1 对空域隐写的专用分析61

5.1.1 RS分析61

5.1.2 对彩色图像的RQP分析66

5.1.3 SPA分析68

5.1.4 直方图特征函数质心分析70

5.2 对JPEG隐写的专用分析73

5.2.1 对OutGuess的块效应分析73

5.2.2 对MB的直方图分析76

5.2.3 对F5隐写的校准分析78

5.3 对调色板图像隐写的专用分析82

5.3.1 奇异颜色分析82

5.3.2 颜色混乱度分析83

5.4 小结85

思考与实践86

第6章 湿纸编码87

6.1 湿点与干点87

6.2 湿纸编码算法89

6.2.1 编码原理89

6.2.2 消息容量分析90

6.2.3 一个基本算法91

6.3 典型的湿纸编码隐写94

6.3.1 量化扰动94

6.3.2 抗收缩JPEG隐写94

6.3.3 双层隐写95

6.4 小结95

思考与实践96

第7章 基于±1的分组隐写编码97

7.1 一个特例——LSBM-R97

7.2 基于和差覆盖集的GLSBM99

7.2.1 GLSBM基本构造方法99

7.2.2 和差覆盖集的生成102

7.3 小结103

思考与实践104

第8章 通用隐写分析105

8.1 通用隐写分析基本过程105

8.2 通用空域隐写分析106

8.2.1 小波高阶统计特征分析107

8.2.2 SPAM特征分析108

8.3 通用JPEG隐写分析110

8.3.1 Markov特征分析111

8.3.2 融合校准特征分析113

8.4 通用盲隐写分析简介116

8.4.1 隐写分析的多种工作模式117

8.4.2 算法去失配118

8.4.3 载体去失配119

8.5 通用定量隐写分析简介120

8.6 小结122

思考与实践123

第9章 高维特征通用隐写分析124

9.1 FLD集成分类器124

9.1.1 基本构造125

9.1.2 参数设置126

9.2 富模型高维特征隐写分析127

9.2.1 空域富模型特征分析127

9.2.2 JPEG富模型特征分析133

9.3 随机投影与相位感知分析138

9.3.1 随机投影特征分析138

9.3.2 相位感知特征分析141

9.3.3 相位感知随机投影特征分析153

9.4 小结155

思考与实践156

第10章 最优嵌入理论157

10.1 一般情况157

10.1.1 PLS与DLS问题157

10.1.2 最优修改分布的性质158

10.2 加性模型161

10.2.1 加性模型下的最优嵌入161

10.2.2 加性模型最优修改分布求解164

10.3 最优嵌入模拟166

10.3.1 基于Gibbs抽样的模拟166

10.3.2 基于子格迭代的模拟168

10.4 小结170

思考与实践170

第11章 校验子格编码171

11.1 STC基本思想171

11.2 STC算法173

11.3 双层STC177

11.3.1 基于三元嵌入分解178

11.3.2 基于两层嵌入综合183

11.4 小结186

思考与实践186

第12章 自适应隐写187

12.1 限负载自适应隐写187

12.1.1 基本框架187

12.1.2 图像空域自适应隐写189

12.1.3 JPEG域自适应隐写198

12.2 限失真自适应隐写201

12.2.1 基本框架201

12.2.2 限平均失真隐写202

12.2.3 限平均统计量失真隐写205

12.3 非加性模型自适应隐写208

12.3.1 子格嵌入与失真修正209

12.3.2 联合失真及其分解214

12.4 小结216

思考与实践217

第13章 选择信道感知隐写分析218

13.1 空域图像选择信道感知分析218

13.1.1 基于区域选择的方法219

13.1.2 基于特征权重的方法219

13.2 JPEG图像选择信道感知分析224

13.3 小结226

思考与实践226

第14章 基于深度学习的隐写分析227

14.1 深度卷积神经网络简介227

14.2 针对空域隐写的CNN分析231

14.2.1 基本框架的形成231

14.2.2 支持选择信道感知的CNN分析236

14.3 针对JPEG域隐写的CNN分析239

14.3.1 混合深度学习网络239

14.3.2 支持相位感知的CNN分析241

14.4 小结244

思考与实践246

第15章 其他与后记247

15.1 其他进展247

15.2 部分问题252

参考文献256

附录A 部分基础知识提要274

A.1 数学与统计学274

A.1.1 群、子群与陪集274

A.1.2 环与域276

A.1.3 线性回归及其误差估计277

A.1.4 Lagrange乘子法最优化求解279

A.2 信息论与编码280

A.2.1 信息量单位与转换281

A.2.2 Fisher信息281

A.2.3 KL散度性质283

A.2.4 Huffman编码285

A.2.5 线性分组纠错码286

A.3 模式识别290

A.3.1 分类问题与判别函数290

A.3.2 Bayes分类器291

A.3.3 线性分类器292

A.3.4 支持向量机295

A.3.5 神经网络基础299

A.4 信号处理与检测304

A.4.1 离散Fourier变换304

A.4.2 离散余弦变换305

A.4.3 离散小波变换306

A.4.4 最小均方误差直方图修正307

A.4.5 假设检验308

附录B 实验313

B.1 图像隐写工具的使用313

B.2 图像专用隐写分析316

B.3 JPEG图像通用隐写分析318

B.4 空域图像自适应隐写320

B.5 JPEG图像自适应隐写322

B.6 富模型空域图像隐写分析324

B.7 选择信道感知隐写分析326

B.8 空域图像CNN隐写分析328

名词索引331