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基于显著性检测的图像隐写分析方法
黄思远, 张敏情, 柯彦, 毕新亮
计算机应用
2021, 41 (2):
441-448.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020081323
针对图像隐写分析难度大、现有的检测模型难以对图像隐写区域进行针对性检测的问题，提出了一种基于显著性检测的图像隐写分析方法。该方法利用显著性检测技术引导隐写分析模型更加关注图像隐写区域的特征。首先，显著性检测模块生成图像的显著性区域；其次，区域筛选模块筛选出与隐写区域重合度较高的显著性图，利用图像融合技术与原始图像进行融合；最后，用相应的显著性融合图替换检测错误的图像，提高训练集质量，从而提升模型的训练效果和检测能力。实验使用BOSSbase1.01数据集，分别用空域和JPEG域的自适应隐写算法对数据集嵌入后进行隐写分析，结果表明，该方法能够有效提升现有基于深度学习的隐写分析模型的检测准确率，最多可提升3个百分点。为了进一步验证该方法的泛化性和提高其实用价值，在IStego100K数据集上进行了模型失配测试，测试结果也表明该方法具有一定的泛化能力。
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