數(shù)字圖像隱藏信息技術(shù)的實現(xiàn)與討論

﹡﹡﹡﹡﹡﹡﹡﹡﹡﹡﹡﹡﹡﹡﹡﹡﹡﹡﹡﹡﹡﹡﹡﹡﹡﹡﹡﹡﹡﹡﹡﹡﹡﹡﹡﹡﹡﹡﹡﹡﹡﹡﹡﹡﹡﹡﹡﹡﹡﹡﹡﹡﹡﹡﹡﹡﹡﹡﹡﹡﹡﹡﹡﹡﹡﹡﹡﹡﹡﹡﹡﹡﹡﹡﹡﹡數(shù)字圖像隱藏信息技術(shù)的實現(xiàn)與討論一、信息隱藏技術(shù)的基本原理信息隱藏技術(shù)通常使用文字、圖像、聲音及視頻等作為載體，信息之所以可以隱藏在多媒體數(shù)據(jù)中，重要是運用了多媒體信息的時間或空間冗余性和人對信息變化的掩蔽效應(yīng)。多媒體信息自身存在很大的冗余性，從信息論的角度看，未壓縮的多媒體信息的編碼效率是很低的，所以將某些信息嵌入到多媒體信息中進(jìn)行秘密傳送是完全可行的，并不會影響多媒體信息自身的傳送和使用。人的視覺或聽覺感官系統(tǒng)對某些信息都有一定的掩蔽效應(yīng)。在亮度有變化的邊沿上，該邊界“掩蔽”了邊沿鄰近像素的信號感覺，使人的感覺變得不靈敏、不準(zhǔn)確，這就是視覺掩蔽效應(yīng)。通常人眼對灰度的分辨率只有幾十個灰度級，對邊沿附近的信息不敏感。運用這些特點，可以很好地將信息隱藏而不被覺察。二、信息隱藏系統(tǒng)的基本屬性信息隱藏系統(tǒng)有三個基本屬性涉及：不可感知性、魯棒性和嵌入量。(1)不可感知性(Invisibility)，也稱透明性，隱蔽性，是指嵌入信息的操作不應(yīng)使原始載體信息的質(zhì)量有明顯下降，即不產(chǎn)生明顯的信息嵌入痕跡，使得在通信過程中的攜帶秘密信息的載體不會引起第三方的懷疑。信息隱藏的不可感知性是信息隱藏的主線屬性，“隱”就是不可感知的意思。只有將秘密信息隱藏到載體數(shù)據(jù)中進(jìn)行傳輸，才有也許起到保護(hù)作用，所以不可感知性是秘密信息安全傳輸?shù)那疤帷?2)魯棒性(Robustness)，也稱穩(wěn)健性，指信息隱藏系統(tǒng)抵抗由正常信號解決引入的失真和由惡意襲擊操作所導(dǎo)致的數(shù)據(jù)畸變的能力，涉及傳輸過程中的信道噪聲、濾波操作、重采樣、有損編碼壓縮、D／A或A／D轉(zhuǎn)換等。魯棒性強調(diào)信息傳輸?shù)目煽啃浴?3)嵌入量(Capacity)，指承載信息的載體可以容納秘密信息的多少。通常以秘密信息大小與載體信息大小之比來表達(dá)。嵌入量考慮的是傳輸?shù)男畔⒘?。不可感知性、魯棒性和嵌入量從主線上決定信息隱藏系統(tǒng)性能的三個屬性，三者之間是一個矛盾的統(tǒng)一體，它們彼此之間互相制約，并且在一定條件下可以互相轉(zhuǎn)化。例如，魯棒性與嵌入強度有直接關(guān)系，嵌入強度越大魯棒性越強，但往往大強度的信號調(diào)制會導(dǎo)致不可感知性的下降；同樣，嵌入量的增長往往導(dǎo)致對原始載體信息的修改增長，也會使得不可感知性下降。在轉(zhuǎn)化方面，增長密文信號的冗余或帶寬會提高魯棒性，而這是以犧牲嵌入量為代價。實踐往往要根據(jù)具體應(yīng)用模式在三者之間尋求適當(dāng)平衡點。對于數(shù)字水印來說，上述三項性能的重要性排序是魯棒性、不可感知性、嵌入量。魯棒性意味著水印不能被干擾或惡意解決去除，這是版權(quán)確認(rèn)的保證，因此最重要；隱蔽性保證了數(shù)字產(chǎn)品的商用價值；至于嵌入量，只要可以標(biāo)記一些必要的信息，并沒有過高的規(guī)定。而對于隱寫來說，這三項性能的重要性排序是隱蔽性、嵌入量、穩(wěn)健性。隱蔽性涉及視／聽覺隱蔽性和記錄上的隱蔽性，意味著監(jiān)控者無法察覺，所以最重要；隱蔽通信往往高傳輸率，戰(zhàn)爭狀態(tài)下還規(guī)定實時傳送，故嵌入量另一方面；隱寫通常應(yīng)用于無擾信道，所以對穩(wěn)健性的規(guī)定最低。正是由于信息隱藏基本特性之間互相依賴互相制約的特點，造就了信息隱藏技術(shù)的多樣性和復(fù)雜性。三、信息隱藏技術(shù)的實現(xiàn)1、水印的嵌入(1)一方面對原始圖像進(jìn)行DCT變換。(2)水印信號的產(chǎn)生。Cox等指出由高斯隨機序列構(gòu)成的水印信號具有良好的魯棒性，在許多文獻(xiàn)中也都是將高斯隨機序列作為水印信號。因此本文所采用的水印信號W為服從正態(tài)分布N(0,1)，長度為n的實數(shù)隨機序列。即:W=（Xi，0≦i≦n）。(3)水印的嵌入。選擇將水印信號放在宿主信號的哪些位置，才可以更好的保證其具有良好的魯棒性。Cox等認(rèn)為圖像水印應(yīng)當(dāng)放在視覺上最重要的分量上。由于視覺上重要的分量是圖像信號的重要成分，圖像信號的大部分能量都集中在這些分量上，在圖像有一定失真的情況下，仍然能保存重要成分，即視覺上重要的分量的抗干擾能力較強，因此將數(shù)字水印嵌入到這些分量上，可以獲得較好的魯棒性。當(dāng)水印信號相對宿主信號較小時，還可以保證不可見性。所以本算法將服從N(0,1)分布的隨機序列構(gòu)成的水印序列放到DCT變換后圖像的重要系數(shù)的幅度中，增強水印的魯棒性。水印嵌入公式為(4-1)V′=V(1+aXk)(4-1)其中V為原始圖像信息，a為嵌入系數(shù)，XK為水印信息，V′為生成水印圖像信息。(4)進(jìn)行二維離散余弦反變換，得到嵌入水印的圖像，2、空域(SpatialDomain)隱藏算法空域隱藏技術(shù)是指將秘密信息嵌入數(shù)字圖像的空間域中，即對像素灰度值進(jìn)行修改以隱藏秘密信息。LSB替換算法（1）．隱藏原理LSB方法通過調(diào)整載體圖像像素值的最低若干有效位來來實現(xiàn)數(shù)據(jù)的嵌入，使所隱藏信息在視覺上很難被發(fā)現(xiàn)，并且只有知道秘密信息嵌入的位置才干對的提取出秘密信息。顯然，LSB隱藏算法最低位被改變的概率是50%，它在原始圖像里面引入了極小的噪聲，在視覺上是不可見的。事實上，對于24bit真彩色圖像，我們在其最低兩位甚至三位來隱藏信息使視覺上仍然是不可見的，對于灰度圖像，改變其最低兩位也能取得較好的效果。此外，在LSB方法中，也可以不采用直接嵌入的方法，根據(jù)異或的可逆準(zhǔn)則，采用替換的準(zhǔn)則來實現(xiàn)信息的隱藏。異或的簡樸原理如下：基于異或的運算也有許多改善的算法，在嵌入的過程中，一方面計算每個像素灰度值的每一位的異或值，并把所得到的結(jié)果與要嵌入的信息進(jìn)行異或運算，然后，把像素灰度值的最低位空域(SpatialDomain)隱藏算法空域隱藏技術(shù)是指將秘密信息嵌入數(shù)字圖像的空間域中，即對像素灰度值進(jìn)行修改以隱藏秘密信息。3.2.1LSB替換算法最低有效位(LeastSignificantBits，LSB)方法是最早提出來的最基本的空域圖像信息隱藏算法，許多其它的空域算法都是從它的基本原理進(jìn)行改善擴展的，使得LSB方法成為使用最為廣泛的隱藏技術(shù)之一?，F(xiàn)在有一些簡樸的信息隱藏軟件大多是運用LSB和調(diào)色板調(diào)整等相關(guān)技術(shù)將信息隱藏在24bit圖像或256色圖像中，如HideandSeek，StegoDos，WhiteNoiseStorm，S-tools等經(jīng)典信息隱藏軟件。算法和基本實現(xiàn)方法；(2)嵌入過程：1)在c中根據(jù)密鑰k選擇l(m)個像素。2)對于選取的每個像素灰度值，若其LSB與要嵌入的信息比特相同，不進(jìn)行更改；否則，執(zhí)行下一步；3)用秘密信息比特取代原灰度值的LSB，而高7位保持不變，修改后的圖像即為s。3、多域圖像的隱寫F5算法的設(shè)計矩陣編碼：.Crandall提出的矩陣編碼[2]方法可以有效地減少嵌入信息時改變LSB的個數(shù)。在不采用該方法時，有50%的嵌入信息會改變載體的LSB，而當(dāng)采用這種方法后，可以使嵌入信息的25%到3.12%甚至更少的信息改變載體的LSB，這樣可以有效地抵制RS記錄分析[4]。例如嵌入秘密信息為217字節(jié)，F(xiàn)4算法需要改變1157個位置，而F5運用矩陣編碼嵌入改變僅為459，嵌入效率為每個變化3.8位。矩陣編碼方法的基本思想：是用n個LSB位來表達(dá)k比特信息(n>k)。例如我們要在3個LSB位a1,a2,a3嵌入兩個比特x1、x2，可以做到最多改變一個LSB位來表達(dá)這兩個比特，會碰到以下4種情況：x1=a1⊕a3，x2=a2⊕a3改變a1的值；x1=a1⊕a3，x2≠a2⊕a改變a3的值。4種情況中，改變沒有超過1位。矩陣編碼是將圖像的像素每個分為一組，最多只修改其中位比特的秘密信息，從而提高嵌入效率，一般用有序元組。對于不同的矩陣編碼方式，其變化密度、嵌入率和嵌入效率之間的關(guān)系也不同樣。F5隱寫嵌入算法其結(jié)構(gòu)大體如下：輸入：隱藏信息、密鑰和載體圖像。輸出：隱寫圖像。(1)計算相應(yīng)品質(zhì)因素Q的量化表，當(dāng)存儲DCT系數(shù)時，開始JPEG圖像壓縮。(2)對（1）中的得到的DCT系數(shù)進(jìn)行混洗。(3)對可用的DCT系數(shù)計數(shù)，并根據(jù)想要嵌入的秘密信息長度計算嵌入信息所使用的三元組（1，n，k）(4)取出n個混洗后的非0的ACDCT系數(shù)及想要嵌入的k比特信息，采用矩陣編碼進(jìn)行嵌入。(5)逆混洗，恢復(fù)DCT系數(shù)為本來的順序。(6)生成隱秘圖像F5的算法流程三、隱寫信息檢測技術(shù)目前隱寫信息的檢測技術(shù)大體可以分為3類：感官檢測法、標(biāo)記特性檢測法、記錄檢測法，其中記錄檢測法又分為特定隱寫檢測和通用盲檢測。1.感官檢測法感官分析運用人類感知和清楚分辨噪聲的能力來對數(shù)字載體進(jìn)行分析。在數(shù)字載體的失真和噪聲中，人類可感知的失真或模式最容易被檢測到。辨別這種模式的一個方法是比較原始載體和隱秘載體，注意可見的差異，假如沒有原始載體，這種噪聲就會作為載體的一個有機部分二不被注意。感官檢測的思想是移去載體主題信息，這時人的感官就能區(qū)分剩余部分是否有潛在的信息或仍然是載體的內(nèi)容。2.標(biāo)記特性檢測法某些隱寫軟件在隱秘圖像中留下標(biāo)記特性，可通過度析待檢測對象中是否出現(xiàn)該類標(biāo)記特性來實現(xiàn)檢測。標(biāo)記特性檢測法只合用于一直的算法和工具，對于未知的隱寫算法不奏效。3.記錄檢測法記錄檢測法是將原始載體的理論盼望頻率分布和待檢測載體中的樣本分布進(jìn)行比較，從而找出差別的一種檢測方法。信息隱藏改變了載體數(shù)據(jù)流的榮譽部分，雖然不改變感覺效果，但是往往改變了原始載體數(shù)據(jù)的記錄性質(zhì)，因此，通過鑒定給定載體的記錄性質(zhì)是否屬于非正常情況，就可以判斷是否具有隱藏信息。記錄分析的關(guān)鍵問題是如何得到原始載體數(shù)據(jù)的理論盼望頻率分布，在大多數(shù)情況下，檢測者無法得到原始信號的頻率分布。針對LSB的檢測a、卡方檢測方法對待檢測的圖像，要判斷其中是否具有秘密信息，通常采用的方法是進(jìn)行記錄分析。對空域灰度圖像而言，LSB替換隱寫重要是將像素灰度值的最低有效位用秘密信息替換。也就是說，假如待嵌入的秘密信息比特與隱藏該比特的像素的灰度值的最低有效位相同，就不改變原始載體；反之，則要改變灰度值的最低位，即進(jìn)行2i2i+1之間的翻轉(zhuǎn)。嵌入的秘密信息可看作0、1隨機分布的比特流，并且值為0或1的概率都為1/2。設(shè)圖像中灰度值為j的像素數(shù)量為，那么，假如秘密信息完全替換了載體圖像像素的最低位，和的值會比較接近，而假如圖像未通過信息嵌入，和的值會相差較大一些。對LSB替換隱寫而言，隱寫會改變直方圖，但不會改變H2i+H2i+1的值，由于像素的灰度值要么不變，要么在H2i、H2i+1之間互換。記為=(1)q=(2)假如某個像素灰度值為2i，它對參數(shù)q的奉獻(xiàn)為1/2；假如值2i+1,則其對參數(shù)q的奉獻(xiàn)為-1/2。載體圖像中共有2個像素的灰度值為2i或2i+1，若所有像素都負(fù)載了比特秘密信息，那么像素值為2i或2i+1的概率都為1/2。大量的記錄特性表白有下列事實：(3)其中N(0,1)表達(dá)標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。由式（2.3）可得：r=(4)

其中k等于所組成的對值的數(shù)量，不計為0的情況。r越小表達(dá)圖像中具有秘密信息的也許性越大。結(jié)合卡方分布的秘密函數(shù)，設(shè)P是相等的概率，則有：(5)假如P接近于1，則表白圖像中具有秘密信息；假如接近于0，則表白圖像未通過隱寫。對一幅順序嵌入信息的圖像，檢測者以同樣的順序進(jìn)行檢測，并對所有檢測過的像素組計算P值。P值開始的時候接近1，當(dāng)我們碰到信息中止時，P值會忽然降為0，并將保持為0直到檢測結(jié)束。對圖像庫中的圖像的LSB進(jìn)行順序嵌入秘密信息與隨機嵌入秘密信息的檢測環(huán)節(jié)：（1）順序嵌入秘密信息后進(jìn)行卡方檢查①顯示原始灰度圖像。②針對不同嵌入率的相應(yīng)卡方記錄量分布與嵌入概率當(dāng)嵌入率為0%，顯示卡方記錄量與嵌入概率的圖形。并記錄對不同樣本數(shù)量進(jìn)行分析時，相應(yīng)的卡方記錄量與P值的大小。嵌入率為50%，顯示卡方記錄量與嵌入概率的圖形。并記錄對不同樣本數(shù)量進(jìn)行分析時，相應(yīng)的卡方記錄量與P值的大小。嵌入率為100%，顯示卡方記錄量與嵌入概率的圖形。并記錄對不同樣本數(shù)量進(jìn)行分析時，相應(yīng)的卡方記錄量與P值的大小。（2）隨機嵌入秘密信息后進(jìn)行卡方檢查①顯示原始灰度圖像。②針對不同嵌入率的相應(yīng)卡方記錄量分布與嵌入概率1）嵌入率為30%，顯示卡方記錄量與嵌入概率的圖形。2）嵌入率為60%，顯示卡方記錄量與嵌入概率的圖形。3）嵌入率為90%，顯示卡方記錄量與嵌入概率的圖形。b、RS方法RS方法是由Fridrich等人提出的，該方法適合于檢測隨機LSB替換隱寫，可以比較精確地估計隱藏信息長度，它是基于隱寫前后圖像平衡度的變化來檢測秘密信息的。假定一幅載體圖像具有個像素，像素值屬于一個集合。如對8比特灰度圖像，。函數(shù)描述了像素組的平滑度，具體定義為：(6)這個函數(shù)稱為判別函數(shù)，用來描述像素組的空間相關(guān)性。中的噪聲越多，函數(shù)的值越大。LSB嵌入信息增長了圖像的噪聲，的值也將隨之增長。LSB替換隱寫的嵌入過程可以用翻轉(zhuǎn)函數(shù)來描述：:0,23，…,254255具有下列性質(zhì)：即改變灰度值的LSB等同于相應(yīng)用翻轉(zhuǎn)函數(shù)。同時可定義一個對偶的概念，稱為移位LSB翻轉(zhuǎn)函數(shù)：:-10,12,34，…，253254,255256則有為了完整性，定義為自身置換，即、、統(tǒng)稱為翻轉(zhuǎn)函數(shù)。對像素組，若，稱是正則的；若,稱是奇異的；若,稱是不變的。這里是指將運用到向量的分量中。是一個取值為-1、0、1的n元組，則被定義為(7)將圖像分為許多大小相等的小圖像塊，對每個小塊應(yīng)用非負(fù)翻轉(zhuǎn)，即為1或0，運用計算，考察圖像的變化情況。用表達(dá)作用后正則圖像塊在所有圖像塊中所占的比例；表達(dá)作用后奇異圖像塊在所有圖像塊中所占的比例。如此，則有,類似地，應(yīng)用非正翻轉(zhuǎn),這里為-1或0，可定義相應(yīng)的和。RS方法是根據(jù)大量的記錄特性而得到的，F(xiàn)ridrich指出：和與信息嵌入比率呈線性關(guān)系，與信息嵌入比率呈二次曲線關(guān)系。SPA方法SPA方法的原理是基于有限狀態(tài)機，有限狀態(tài)機的狀態(tài)是選擇的抽樣對的多重集（multiset）。假如樣本對是從數(shù)字化的連續(xù)信號中抽取出來的，對于自然圖像而言，相鄰像素對所構(gòu)成的多重集之間有著某種固定的關(guān)系。隨機LSB替換隱寫會引起這些多重集的改變，從而改變多重集的記錄關(guān)系。SPA方法的集體檢測過程如下：1）記錄圖像中相鄰像素值差為的像素對，記為；2）記錄圖像中相鄰像素值高7位大小差值為0，的像素對的數(shù)量，分別記為：；3）記錄，中較大的像素值為偶數(shù)的像素對屬于集合，反之屬于。針對及隨機調(diào)制隱寫的隱寫分析與替換隱寫相比，K及隨機調(diào)制隱寫不僅可以保持良好的視覺隱蔽性，并且可以抵抗現(xiàn)有的多種LSB替換隱寫檢測方法。針對該類隱寫，已經(jīng)出現(xiàn)了一些有效地檢測方法，部分檢測方法還能估計隱寫信息比率。如基于差分直方圖和相對熵的1隱寫信息比率估計方法、K隱寫噪聲的最大似然估計方法、記憶差分直方圖和卡方優(yōu)度擬合檢查的隨機調(diào)制隱寫信息比率估計方法等。針對JSteg隱寫的檢測Jsteg隱寫實質(zhì)上就是將空域中的LSB嵌入方法應(yīng)用到量化后的DCT系數(shù)，雖然實現(xiàn)簡樸，但安全性不是很高，通常運用卡方檢查可以很容易地檢測出秘密信息的存在。Pfitzman和Westfeld采用基于DCT系數(shù)對值（pairvalues）的變化的卡方記錄襲擊方法來檢測Jsteg順序隱寫，具有很好的檢測效果。(a)卡方檢測方法Pfitzman和Westfeld等人討論了基于在信息嵌入過程中值的變化的卡方檢查襲擊方法，假如運用得當(dāng)，可以用于檢測多種隱寫技術(shù)。其中，對值可以是像素值、量化的DCT系數(shù)對或者調(diào)色板對在LSB上不同的索引等?？ǚ綑z查襲擊的思想是將隱寫圖像的理論盼望頻率分布和觀測到的也許被修改過的載體的樣本分布進(jìn)行比較，從而找出差異。用信息替換量化的DCT系數(shù)的LSB，這相稱于翻轉(zhuǎn)函數(shù)作用域量化的DCT系數(shù)。由于信息的嵌入，隱秘圖像與原始圖像的DCT系數(shù)直方圖分布將發(fā)生變化，設(shè)使一個值對，記值等于的DCT系數(shù)數(shù)目為，值等于的DCT系數(shù)數(shù)目為，嵌入信息將使得值等于與的DCT系數(shù)數(shù)目越來越接近。由于Westfeld等人提出的卡方檢測方法的耗時很大。下面介紹一種改善的卡方檢查方法。（b）快速卡方檢查方法Westfeld等研究發(fā)現(xiàn)，采用Jsteg算法嵌入信息后的JPEG圖像的DCT系數(shù)記錄特性將發(fā)生變化。嵌入過程中互相互換的DCT系數(shù)值對的出現(xiàn)頻次開始趨于一致。所謂“值對”是由秘密信息嵌入時互相互換的兩個值構(gòu)成。對Jsteg算法來說，僅最低比特不同的兩個量化后的DCT系數(shù)構(gòu)成了個值對（0和1除外）。例如，2和3,4和5，…，-1和-2，-3和-4，…，等都是值對。原始圖像，如圖14所示。在原始圖像中，每個值對中兩個值出現(xiàn)的頻次通常不一致，但是在秘密信息嵌入之后的圖像中，每個值對中兩個值的出現(xiàn)頻次逐漸趨向一致。令集合表達(dá)圖像所有的量化DCT系數(shù)，表達(dá)欲嵌入的秘密信息。構(gòu)造的一個子集，對中的非0和1元素，用替換的最低位。對一個整數(shù)集，定義為該集合中元素的數(shù)目，為集合中元素等于的數(shù)量。定義為中正偶數(shù)和負(fù)奇數(shù)的數(shù)量，為中負(fù)偶數(shù)和正奇數(shù)的數(shù)量。注意，在記錄和時，不計算中的0元素。則有(8)大量的實驗表白，JPEG圖像中量化DCT系數(shù)的分布關(guān)于0對稱，因此有，且相應(yīng)的記錄量服從如下自由度為1的卡方分布(9)由于信息比特在嵌入之前通常要通過壓縮或編碼，因此，在集合M中0和1的分布是均勻的，具