基于空间时频分量的信息隐藏与获取关键技术研究

随着信息隐藏技术在网络、数字通信等方面的不断发展与应用，其关键技术的研究已成为信息安全领域的关注焦点。通常采用的扩频法、位平面替换法等信息隐藏算法会改变或损坏载体信源的频域等分量而易被干扰破坏，甚至被捕获。本项目将研究图象、语音、视频等信息源的空间时频分量的矩阵表示方法；使用端点检测法确定隐藏信息的时域周期，从而利用信息源的周期重复性和时间冗余性实现无损信息隐藏，并采用小波变换对隐藏信息进行置乱预处理以增加信息的安全性；在获取隐藏信息时，先利用Borel标准测度的峰值确定载体混合矩阵中包含隐藏信息在内的信息源数量，再利用协方差矩阵的逆方根计算预白化矩阵，通过此预白化矩阵对混合矩阵进行正交化处理使混合矩阵转化为酉阵，最后利用最小分散系数准则使用线性逼近法重构隐藏信息源。本项目的立项研究有助于完善信息安全理论及其应用体系，改善隐藏信息重构的质量，同时有助于边疆地区少数民族科技人才的培养和成长。

随着数据压缩和多媒体技术的发展，人类的信息通信变得越来越高效和便利。数字信息可被无失真地复制和传输，其方便快捷性在为人们带来便利的同时，也给非法盗用者以可乘之机，使得信息安全问题日益严重，例如信息篡改，多媒体作品的版权侵犯等。因此，信息安全问题是现在乃至未来相当长时期内的研究热点之一。在研究中，利用图像、音频等稀疏载体信源的周期重复性和时间冗余性实现了信息无损隐藏，并采用小波变换来对隐藏信息进行置乱预处理以增加信息的安全性,并嵌入新的数字水印。在获取隐藏信息时，先利用了Borel标准测度的峰值确定信号源数量，再利用了协方差矩阵的逆方根计算预白化矩阵，最后利用了最小分散系数准则使用线性逼近法完整重构隐藏信息。重要结果：（1）提出了基于DWT和SVD的音频零水印算法。先将音频分段，对分段后的音频信号进行二级离散小波变换，对变换后的近似分量进行奇异值分解，再利用对角矩阵产生序列构造二值水印密钥，密钥和水印异或得到检测密钥。（2）提出新的用于音频数字媒体版权保护的RDWT、DCT和SVD相结合的音频水印算法。将冗余小波变换引入音频水印处理，原始音频分段后进行二级冗余小波变换，将水印信息嵌入原始音频低频逼近分量余弦变换和奇异值分解后的对角矩阵中，实现了水印的盲提取。（3）研究音频数字水印分类，变频域音频数字水印技术中离散余弦变换算法，离散小波变换算法的特点和实现过程，音频水印的评价指标及常见攻击方式。（4）研究了RGB空间平均颜色矢量法的颜色识别。通过计算Euclidean距离及各颜色分量平均值和标准差，判断目标颜色相似性，结合Canny算子进行边缘检测，分割图像中的目标。（5）提出并行Fp-growth算法，并给出了在搜索引擎中的应用案例。研究显示，随着Hadoop节点数的增加，并行Fp-growth算法性能将得到大幅提高。（6）提出基于动态频谱博弈约束机制的认知无线网络信道选择算法。该算法相比基于时间序列预测方法和基于竞争协作频谱接入方法，在减少信道接入的延迟干扰、提高信道利用率上具有更好的效果。（7）提出基于频域相位方差加权的线性调频信号检测方法。该方法可以有效增强信号能量，抑制噪声，提高信噪比。(8)给出了小波域欠定盲图像混合矩阵估计研究。将盲图像的混合图像进过一层小波变换，在小波域得到了充分稀疏的高频分量，然后利用超平面法矢量聚类算法在小波域进行混合矩阵的估计。