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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

信息隐藏技术是把机密信息隐藏在大量信息中的不让对手发觉的一种方法，是利用媒体信息普遍存在的冗余性，将秘密信息隐藏在其他媒体信息中实现保护。信息隐藏的出现，为信息安全领域和应用拓展了一个新的领域，经过多年的发展已成为信息安全领域的重要研究方向。信息隐藏是一个比较活跃的研究领域，其载体可以是文字、图像、语音或视频等不同格式的文件，但使用方法没有本质的区别。但这些方法都不可避免的修改了载体以嵌入信息，因此也容易被隐写分析算法检测到修改痕迹。

为了从根本上解决隐写分析算法的检测问题，“无载体信息隐藏”这一概念应运而生。“无载体”是直接以秘密信息来‘生成/获取’含密载体，而不是不需要载体。由于图像信息的丰富性，像素值、纹理、边缘、轮廓等都能够代表一定的信息。如果能够使用某种变换将其转化为有效信息，那么就能有效抵抗各种隐写分析算法的检测。

现有的无载体信息隐藏方法多用于文本的信息隐藏，本文实现了一种基于近重复图像搜索的图像无载体信息隐藏方案，该方法将待隐藏图像根据密钥划分成多个带有位置标签的图像块，然后根据位置标签在特定的图像类别下查找相似图像，相似图像的判别基于图像特征的比较，同时借助聚类算法大大提升了图像的检索效率。该方法通过相似图像替换大大提高了无载体信息隐藏的容量。

2. 研究的基本内容

本文研究基于近重复图像的无载体信息隐藏技术，该技术将待隐藏图像根据密钥划分成多个带有位置标签的图像块，然后根据位置标签在特定的图像类别下查找相似图像，相似图像的判别基于图像特征的比较，同时借助聚类算法大大提升了图像的检索效率。为了实现该方案，本文主要的研究内容包括下面几个方面：

(1)索引构建

由于近重复图像搜索需要图库的图像之间存在一定的相似性与泛在性，本文选择了ukbench数据集，这是henrik stewnius在他cvpr06文章中提供的数据集，图像都为640*480，每组有4张图，文件接近2gb。特征量化和索引构建方法的选择是无载体信息隐藏的基础，一个好的量化和索引构建方法能够为无载体信息隐藏方法带来高的准确率和效率。在构建索引时，选择合适的特征来描述图像块，并且选择合适的聚类方式与聚类深度。聚类方式会影响索引的精度，聚类深度会影响索引的查询速度。最后，索引结构决定了索引的读取速度。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

实施方案

将待隐藏图像根据密钥划分成多个带有位置标签的图像块，然后根据位置标签在特定的图像类别下查找相似图像，相似图像的判别基于图像特征的比较，同时借助聚类算法大大提升了图像的检索效率，构建合适的密钥空间来实现图像的无载体信息隐藏和提取。

4. 参考文献

[1]shen c x, zhang h g, feng d g. a survey of information security [j]. science china, 2007, 37(2): 129-150. (in chinese)

[2]fridrich j. steganography in digital media: principles, algorithms and applications [m]. cambridge: cambridge university press, 2009.

[3]tirkel a z, rankin g a, schyndel r v. electronic watermark [c]//digital image computing, technology and applications, 1993.