BRISK特征与CL多小波变换的零低频信息隐藏新算法

"该文提出了一种基于尺度不变局部特征（BRISK）的零低频信息隐藏算法，旨在解决现有信息隐藏技术对隐写分析抵抗力不足的问题。算法首先使用一阶CL多小波变换处理载体图像，从低频LL2部分提取BRISK特征点生成图像特征矩阵。接着，通过zig-zag和Logistic混沌置乱方法对秘密信息进行去相关处理，增强安全性。然后，将图像特征与加密后的信息结合，形成关联序列。最后，将这个关联序列嵌入到高频HL2和HH2分量的低三位，使得隐藏信息更难以被检测。实验结果显示，在200幅图片的高阶统计量分析下，最大检出率低于7.516%，验证了算法的抗分析性能。" 本文是关于信息隐藏技术的一篇学术论文，由多个科研团队成员共同完成，包括任帅、贺媛、柳雨农等，他们分别来自长安大学信息工程学院和电子与控制工程学院，以及西北工业大学自动化学院。该研究受到国家自然科学基金和国家级大学生创新创业训练计划的资助。 提出的零低频信息隐藏算法采用了BRISK特征，这是一种尺度不变的局部特征描述符，它能够有效地捕捉图像的关键点并提供良好的旋转、缩放和光照不变性。CL多小波变换在此过程中起到了预处理的作用，它能将图像分解成不同频域的部分，便于特征提取和信息隐藏。在低频部分提取BRISK特征，可以保持图像的基本结构，而将秘密信息嵌入到高频部分，则增加了隐藏的难度，提升了算法的鲁棒性。 Zig-zag和Logistic混沌置乱策略是秘密信息预处理的关键步骤，它们用于打破信息的统计规律，使隐写分析更加困难。关联序列的构建和嵌入过程是算法的核心，它确保了秘密信息与图像特征的紧密结合，提高了隐藏的深度和安全性。 在实际测试中，该算法在200幅图像上的表现优异，最大检出率低于7.516%，这表明了算法对隐写分析有很强的抵抗能力，对于保护隐藏信息的安全性具有重要意义。该成果对于信息隐藏领域的研究和发展提供了新的思路和方法，尤其是在提升算法的抗分析性和鲁棒性方面。 这项研究为信息隐藏技术带来了一种创新的解决方案，通过结合BRISK特征、CL多小波变换和混沌理论，设计了一种能够在保持图像质量的同时，有效隐藏信息并抵抗隐写分析的算法。这种方法对于信息安全、数字媒体保护等领域有着广泛的应用前景。