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基于人眼視覺特性的圖像自適應信息隱藏算法

2008-07-15
作者:杜 青

  摘 要: 提出了一種新的文字圖像信息隱藏" title="信息隱藏">信息隱藏算法。充分利用人眼視覺特性,結合載體的局部特征,自適應地隱藏秘密信息,使算法具有很好的透明性。對秘密信息進行離散化、幻方置亂、位擴展及混沌調(diào)制等預處理,使算法具有較好的魯棒性" title="魯棒性">魯棒性和安全性。實驗結果表明,對于常見的圖像攻擊,特別是對圖像的剪切攻擊" title="剪切攻擊">剪切攻擊和JPEG壓縮具有很強的魯棒性。
  關鍵詞: 信息隱藏 人類視覺系統(tǒng) 自適應


  信息隱藏技術是信息安全領域的一門新興學科。信息隱藏主要研究如何將某一機密信息通過一定的算法隱藏于另一公開的信息中,然后通過公開信息的傳輸來傳遞機密信息。承載秘密信息的載體可以是靜止圖像、音頻、文本和視頻等數(shù)字媒體。
  在信息隱藏技術中,透明性(即視覺的不可知性)、魯棒性(即隱藏的信息不易丟失及被破壞,可鑒別或恢復)和安全性(不易被無關人員檢測、恢復)等是評價信息隱藏算法性能的重要指標,但這些指標之間存在著一定的矛盾。解決這一矛盾的有效途徑之一是充分利用人類感覺系統(tǒng)的各種掩蔽特性,結合載體的局部特征,自適應地隱藏秘密信息。
  本文提出的信息隱藏算法以彩色靜止圖像為載體,以二值文字圖像" title="二值文字圖像">二值文字圖像為秘密信息,先用離散化、幻方置亂、位擴展及混沌調(diào)制對文字圖像進行預處理,再將經(jīng)過預處理的秘密信息根據(jù)人類視覺系統(tǒng)的感知特性以自適應的方式嵌入到載體中。
1 隱藏方案
1.1基本原理

  彩色靜止圖像每個像素點的顏色值由紅、綠、藍三個分量組成。將一幅彩色圖像分塊后對紅、綠、藍三個分量分別作DCT變換,每塊得到三個DCT系數(shù)矩陣,選擇系數(shù)矩陣中的低頻分量,根據(jù)待隱藏信息的值決定相應的系數(shù)是否需要修改。當值為0時,對應的低頻系數(shù)保持不變;當值為1時,修改對應的低頻系數(shù)。修改系數(shù)時,先給出一個系數(shù)總改變量,然后適當調(diào)整紅、綠、藍三個低頻系數(shù)的值。每種顏色系數(shù)的調(diào)整量與該顏色系數(shù)大小成正比,三種顏色系數(shù)調(diào)整值之和等于系數(shù)總改變量。假設系數(shù)總改變量為Δ1,對應的紅、綠、藍低頻系數(shù)分別為fr、fg和fb,則得到各自的調(diào)整量分別為Δ1*fr/(fr+fg+fb)、Δ1*fg/(fr+fg+fb)及Δ1*fb/(fr+fg+fb)。這樣可以兼顧透明性和魯棒性。
  由于人眼對紅、綠、藍三種顏色的敏感程度不同,人眼對綠色敏感度最高,紅色次之,而藍色最低,因此可對紅、綠、藍三個低頻系數(shù)再作調(diào)整。假設二次調(diào)整的總改變量為Δ2,則三個系數(shù)調(diào)整量分別為0.50×0.11×Δ2、0.39×0.11×Δ2及0.39×0.50×Δ2。這樣總的嵌入強度為Δ1與Δ2之和。Δ1與Δ2可同為正或負,可任意指定。
1.2 文字圖像的預處理
  為提高隱藏信息抗干擾的能力,在嵌入秘密信息前,先對二值文字圖像進行預處理,預處理步驟如下:
  (1)文字圖像的離散化。將二值文字圖像映射成一維序列,映射時像素點的選取按一定間隔依次讀取。設二值文字圖像為W,大小為m×n,其二維像素點映射成一維序列為W0={w0(i),i=1,2,3……m×n},按照一定間隔dis1讀取像素點,如dis1為3,則先讀取序號為1、4、7、……n1(n1≤m×n)的點,再讀取序號為2、5、8、……n2(n2≤m×n)的點,最后讀取序號為3、6、9、……n3(n3≤m×)的點,離散化后得到一維序列W1={w1(i),i=1,2,3,……m×n}。
  離散化的目的是減少數(shù)據(jù)間的相關性,分散剪切攻擊對秘密信息的影響。
  (2)混沌調(diào)制。混沌現(xiàn)象是在非線性動力系統(tǒng)中出現(xiàn)的確定性的、類似隨機的過程。混沌系統(tǒng)對系統(tǒng)的初值和系統(tǒng)參數(shù)較敏感。本算法中采用的混沌映射是具有良好隨機統(tǒng)計特性的Logistic映射,其定義為:
  xk+1=uxk(1-xk)
  其中u為參數(shù),xk∈(0,1),當3.569 945 60通過Logistic映射所產(chǎn)生的序列{xk,k=0,1,2,3,……}是非周期、不收斂的,且對初始值非常敏感。經(jīng)過量化可將混沌序列" title="混沌序列">混沌序列轉(zhuǎn)換為二值混沌序列,如當xk∈(0,0.1)∪(0.2,0.3)∪(0.4,0.5)∪(0.6,0.7)∪(0.8,0.9)時取1,而當xk∈(0.1,0.2)∪(0.3,0.4)∪(0.5,0.6)∪(0.7,0.8)∪(0.9,1)時取0。
  以密鑰key1為初值生成一個二值混沌序列P,P={p(i),i=1,2,3,……m×n},對W1進行混沌序列調(diào)制,得到W2={w2(i)|w2(i)=w1(i)⊕p(i),i=1,2,3,……m×n}。
  混沌調(diào)制的目的是提高秘密信息的安全性。由于在不知道密鑰的情況下無法產(chǎn)生相同的混沌序列,因此可以防止非法用戶提取秘密信息。
  (3)幻方置亂。采用4階標準幻方對W2進行幻方置亂,置亂次數(shù)為key2,置亂后得到W3={w3(i),i=1,2,3,……m×n}。幻方置亂的目的是進一步減少數(shù)據(jù)間的相關性及分散秘密信息在傳輸和提取過程中可能引起的錯誤。
  (4)位擴展。位擴展是將代表二值文字圖像一個像素點值由一位二進位擴展成若干位。其目的是提供一定程度的信息冗余。冗余度由位擴展因子Cr控制,Cr一般取奇數(shù),提取時采用大多數(shù)投票制度以提高隱藏信息抗基本攻擊的能力。對W3進行位擴展,得到W4={w4(i),i=1,2,3,……m×n×Cr}。
  (5)二次混沌調(diào)制。以密鑰key3為初值生成另一個二值混沌序列P′,P′={p′(i),i=1,2,3,……m×n×Cr},再次對W4進行混沌序列調(diào)制得到W5
  (6)二次離散。以dis2為間隔,再次對W5進行離散化得W6。二次離散可以將位擴展得到的攜帶一個像素點信息的相同數(shù)據(jù)分散,進一步提高隱藏信息抗基本攻擊的能力。
1.3 秘密信息嵌入過程
  (1)DCT變換:將原始圖像F分為N個8×8的像素塊,記為Bq=fq(x,y),q=1,2,……N,即F=(x,y)(1≤x,y≤8),對每個像素塊紅、綠、藍三個分量分別作DCT變換,三種顏色分量經(jīng)變換后各得到N個8×8 DCT系數(shù)矩陣,即
  Bqred′=Fq(u,v)=DCT{fq(x,y),1≤x,y≤8}
  Bqgreen′=Fq(u,v)=DCT{fq(x,y),1≤x,y≤8}
  Bqblue′=Fq(u,v)=DCT{fq(x,y),1≤x,y≤8}
  其中,q=1,2,……N。
  (2)DCT系數(shù)修改:用Z型掃描讀取每個系數(shù)矩陣的個低頻系數(shù)作為秘密信息的嵌入系數(shù),為保證透明性,不選取直流系數(shù)。具體嵌入規(guī)則如下:
  
  將經(jīng)過預處理的二值文字圖像嵌入到Bqred′、Bqgreen′、Bqblue′的低頻系數(shù)中,得到Bqred″、Bqgreen″和Bqblue″。
  (3)DCT反變換:對Bqred″、Bqgreen″和Bqblue″分別進行離散余弦反變換,重構嵌入秘密信息后的圖像,即
  
  需要注意Δ1與Δ2的選取。通常Δ1與Δ2越大,則嵌入秘密信息的魯棒性越好,但Δ1與Δ2過大,將影響透明性。可根據(jù)嵌入秘密信息后圖像的主觀質(zhì)量和對隱藏信息抗干擾能力的要求適當選取。
1.4 秘密信息的提取和恢復
  秘密信息提取過程如下:
  (1)把含有秘密信息的圖像F′分成互不覆蓋的8×8塊,并分別對紅、綠、藍三個分量分別進行離散余弦變換,得到:
  
  其中c取0.5。
  秘密信息的恢復過程與預處理過程相反。
2 實驗結果及性能分析
  本文算法在Microsoft Visual C++.NET平臺上實現(xiàn),攻擊平臺為Photoshop8.0。實驗中原始圖像采用512×512的真彩色24位BMP圖像,文字圖像采用64×64的二值BMP圖像,離散間隔dis1=3,dis2=3,擴展因子Cr=5,u=3.77,DCT低頻系數(shù)調(diào)整量Δ1=8,Δ2=10。嵌入秘密信息時,在每個8×8 DCT系數(shù)矩陣中按“Z”字形掃描順序選取前5個低頻系數(shù)進行水印嵌入。


  圖1(a)和圖1(b)分別為原始圖像和嵌入秘密信息圖像。加入秘密信息后圖像變化很小,人眼基本感覺不到圖像的變化,這說明該算法具有很好的透明性。


  二值文字圖像和提取恢復的圖像如圖2所示。其中,圖2(a)為二值文字圖像,圖2(b)為輸入正確密鑰后提取恢復的二值文字圖像。可以看出2個圖像無差別。圖2(c)為輸入錯誤密鑰時提取恢復的二值文字圖像。可見,輸入錯誤密鑰時,不能提取恢復隱藏的秘密信息,這說明算法具有很好的安全性。


  剪切后的隱密圖像和提取恢復的文字信息如圖3所示。其中,圖3(a)是將圖1(b)剪切左上角1/4后提取恢復的文字信息,圖3(b)為剪切中間1/4后提取恢復的文字信息,圖3(c)為不規(guī)則剪切后提取恢復的文字信息。實驗結果說明算法抗剪切攻擊的能力很強。


  提取恢復的文字信息如圖4所示。其中,圖4(a)是對圖1(b)進行JPEG有損壓縮后(Q=6)提取恢復的圖像,可見該算法對JPEG有損壓縮有較強的魯棒性。圖4(b)是對圖1(b)模糊后提取恢復的圖像。圖4(c)是對圖1(b)邊緣銳化后提取恢復的圖像。可以看到,經(jīng)過模糊和邊緣銳化后提取恢復的圖像視覺效果均很好。
  實驗證明,本算法具有較好的透明性、魯棒性和安全性,對于常見的圖像攻擊,特別是對圖像的剪切攻擊和JPEG壓縮具有很強的魯棒性。
參考文獻
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