[發明專利]一種圖像空間域通用隱寫分析的壓縮感知實現方法

在審

• 申請號: 201810339990.X
• 申請日: 2018-04-16
• 公開（公告）號: CN108596821A
• 公開（公告）日: 2018-09-28
• 發明（設計）人: 王晨;趙慧民;戴青云;呂巨建
• 申請（專利權）人: 廣東技術師范學院
• 主分類號: G06T1/00
• 分類號: G06T1/00;G06T5/10;G06T7/41;G06K9/62
• 代理公司: 廣州市深研專利事務所 44229
• 代理人: 陳雅平

1.一種圖像空間域通用隱寫分析的壓縮感知實現方法，其特征是技術方案包括相關技術：圖像的稀疏表示是進行CS處理的前提，圖像隱寫術的嵌入操作會引起圖像的紋理細節變化，產生隨機加性噪聲，我們使用方向提升小波變換作為預處理技術，結合圖像結構的幾何方向信息，能在局部正則方向上表示圖像空間結構的灰度值變化，用歸一化的系數直方圖和共生矩陣分別表示圖像灰度值在一維和二維空間的灰度值稀疏分布情況。

2.根據權利要求1所述的圖像空間域通用隱寫分析的壓縮感知實現方法，其特征是技術方案包括實驗結果及分析：在不同的圖像數據庫條件下，應用不同的隱寫算法和隱寫分析算法，提出的實現技術進行比較，通過分類器分類，根據評估標準，對結果進行橫向、縱向等多種比較，分析得出所提方法確實提高了檢測精度，降低了特征維數。

3.根據權利要求1或2所述的圖像空間域通用隱寫分析的壓縮感知實現方法，其特征是：

步驟1：首先通過2-D DLWT對訓練圖像和測試圖像的每個列執行1-D DLWT，得到一個垂直低通頻帶L及其高通頻帶H。然后，通過2-D DLWT對每個L和H的行執行1-D DLWT。類推，實現圖像的l級分解，并獲得水平、垂直和對角方向的子帶LH,HL和HH；

步驟2：分別據式(1)計算直方圖H(P)，式(2)計算GGD模型參數，式(3-5)獲得水平、垂直和對角方向的共生矩陣

H_S(x)＝H_C(x)*p(x)，p(x):P_GGD(·)且有

p(x):P_GGD(·)且x,y∈R (5)

步驟3：根據公式設計CS水平、垂直和對角方向的測量矩陣

步驟4：根據公式(7)-(8)，計算給定圖像的紋理特征向量Y，其中特征總數為N_CM；

步驟5：對于訓練的所有圖像，根據公式(1)-(5)計算圖像DLWT系數直方圖H_C和H_S，并定義對應的CS域共生矩陣分別為和

步驟6：根據步驟4分別計算訓練圖像的紋理特征向量Y，并訓練SVM分類器；

步驟7：類似于步驟1-4的實現過程，計算測試圖像的特征矢量；

步驟8：根據訓練后的分類器和測試圖像的特征矢量，對測試圖像進行分類。