基于小波域的自適應(yīng)信息隱藏算法

馬林, 賴惠成

(新疆大學(xué),新疆 烏魯木齊 830046)

0 引言

信息隱藏技術(shù)是在當今英特網(wǎng)和多媒體等技術(shù)迅猛發(fā)展的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一項信息安全技術(shù)。經(jīng)過十余年的發(fā)展,人們提出了多種信息隱藏算法,每種算法都有各自的優(yōu)缺點。文獻[1]對信息隱藏技術(shù)的基本原理、系統(tǒng)設(shè)計的要求、數(shù)字圖像信息隱藏的典型算法進行了介紹。由于小波理論本身的研究日趨完善,小波多尺度分析方法的應(yīng)用愈來愈廣泛,使得小波域中的信息隱秘技術(shù)成為近年來的研究熱點。文獻[2]提出了一種基于小波域自適應(yīng)嵌入數(shù)字水印的算法。該方法利用小波多分辨率的特性,結(jié)合圖像和人眼的特性實現(xiàn)信息的隱藏。文獻[3]提出了一種基于混沌序列和幻方變換的數(shù)字圖像加密算法。該算法對密鑰敏感,具有較好的統(tǒng)計特性和較強的抗干擾能力。文獻[4]提出了一種在小波域通過紋理分析將圖像劃分成不同的區(qū)域,在不同的區(qū)域嵌入不同的比特數(shù)。此算法未考慮秘密圖像比特信息對載體圖像小波系數(shù)比特信息的改變程度,從而使隱蔽性大打折扣。利用位面復(fù)雜度來選擇用于嵌入信息的位面小塊,使秘密信息的位面小塊和載體小波系數(shù)位面小塊的復(fù)雜度較為相似,致使對載體小波系數(shù)比特位的改變程度降到最低。這里算法要求在小波變換及逆變換過程中不能丟失信息,否則會導(dǎo)致提取信息的丟失。所以采用了第二代小波變換的整數(shù)形式,并且選擇了CDF(2.2)作為小波基。

1 秘密信息預(yù)處理

對于 YCbCr顏色模型,其顏色信息主要分布在 Y分量,對色度分量的修改對圖像影響不大,將色度分量分成 2*2的小塊,用每個小塊的均值構(gòu)成新的矩陣,達到壓縮的目的。信息恢復(fù)之后,每個 2*2小塊的 4個元素都用對應(yīng)的均值來表示。

由于幻方變換只能使圖像塊內(nèi)的像素在塊內(nèi)移動,致使置亂的結(jié)果仍可以看見原始圖像的輪廓[5]。雖然現(xiàn)采用 17階的幻方矩陣,結(jié)果還是不太理想。所以對秘密圖像進行兩次幻方變換,第一次變換針對秘密圖像位平面進行 17階變換,并且對每個位平面使用不同的變換次數(shù);第二次變換將位平面劃分成位面小塊,對塊與塊之間進行 17階變換。最終得到了比較理想的效果。

文獻[6]提出的位平面復(fù)雜度分割算法未考慮位平面特性。從位平面特性得知：位面越高,位面小塊復(fù)雜度(相鄰像素對中取值不同的像素對數(shù)目)越低。這將導(dǎo)致秘密圖像的高位面的位面小塊幾乎都要做共軛處理才能嵌入。這將使記錄共軛處理的位面小塊的數(shù)據(jù)量增大,而且共軛處理的位面小塊的復(fù)雜度接近最大值 Cmax(棋盤狀位面小塊的復(fù)雜度),進行嵌入時,對載體圖像位面小塊的改動較大,勢必會影響隱蔽性。文獻[7]提出了一種彩色數(shù)字圖像的混沌加密和解密方法。該方法利用了混沌動力系統(tǒng)對初始條件敏感,具有白噪聲的統(tǒng)計特性來去除像素之間的相關(guān)性實現(xiàn)對圖像的加密。利用 logistic映射將秘密圖像的每個像素的二進制比特進行混沌置亂,且對每個像素使用不同的初始值,目的就是去除不同位面相鄰比特之間的相關(guān)性,使得嵌入時,對載體圖像位面小塊的改動較小。

秘密圖像預(yù)處理流程圖如圖 1所示。

圖 1 秘密圖像預(yù)處理

2 算法實現(xiàn)

2.1 載體圖像直方圖調(diào)整

在小波域進行圖像數(shù)據(jù)嵌入時,對小波系數(shù)的改變?nèi)菀资鼓孀儞Q后的灰度發(fā)生“溢出”,需對載體圖像直方圖進行調(diào)整。采用的方法使得原始圖像灰度值的取值范圍從[0,255]調(diào)整為[11,244],避免“溢出”發(fā)生。具體介紹如下。

在像素值區(qū)間[0,22],將像素值為 21的像素全部加 1,像素值變?yōu)?22,然后將像素值為 20的像素全部加 1,最后將像素值為 0的像素全部加 1,第一輪過后,像素值為 0的像素個數(shù)為 0;第二輪將[1,21]按照同樣的方法,使像素值為 1的像素個數(shù)為 0。經(jīng)過十一輪的移動,像素值區(qū)間[0,10]的像素個數(shù)為 0,達到了像素值調(diào)整的目的。在像素值區(qū)間[233,255]上采用同樣的方法最終使得像素值區(qū)間[245,255]的像素個數(shù)為 0。

2.2 信息嵌入

該本算法在小波域結(jié)合紋理分析和位面復(fù)雜度自適應(yīng)地在低頻子帶中實現(xiàn)信息隱藏。低頻子帶保留原始圖像的主要信息,其紋理特征和原始圖像一致,并且YCbCr色彩空間的Y分量與R.G.B分量有相同的紋理特性[4]。所以可以對Y分量低頻子帶進行紋理分析,然后根據(jù)紋理特性在 LR?LG?LB中嵌入信息。紋理分析時,利用信息熵劃分平滑區(qū)和非平滑區(qū),以及變異系數(shù)劃分紋理區(qū)和邊緣區(qū)[4],完成將圖像劃分成三類。

①信息熵H定義如下：

其中,N表示圖像塊不同像素個數(shù),P(aj)表示不同像素 aj出現(xiàn)的概率;

②方差及變異系數(shù)定義如下：

由HVS的特性可以決定平滑區(qū)、邊緣區(qū)、紋理區(qū)嵌入強度：1bit,2 bit,3 bit。將LRLGLB位平面分成 3*3的位面小塊,屬于平滑區(qū)、邊緣區(qū)、紋理區(qū)的系數(shù)塊分別計算第 2,第 2、3,第 2、3、4位面小塊的復(fù)雜度。大于 a Cmax(a為位面小塊劃分參數(shù))的位面小塊用于信息的嵌入。計算秘密圖像 3*3位面小塊復(fù)雜度,大于 a Cmax的位面小塊直接替換用于信息嵌入的位面小塊,否則,將該位面小塊與復(fù)雜度為Cmax棋盤狀位面小塊進行共軛,再進行嵌入,并且記錄哪些位面小塊做過共軛處理,同秘密信息一起嵌入到載體圖像中。信息嵌入流程圖 2如下。

圖 2 信息嵌入過程

2.3 信息提取

提取過程時嵌入過程的逆過程,這里不再闡述。

3 仿真結(jié)果與分析

該算法采用 512*512*3的彩色圖形 lena作為載體圖像,102*102*3的彩色圖像 boy作為秘密圖像。在圖像區(qū)域劃分時,需確定兩個參數(shù)：①平滑區(qū)與非平滑區(qū)的界限y1=2.2;②紋理區(qū)與邊緣區(qū)的界限y2=7。位面小塊劃分參數(shù)選擇 a=0.45。參數(shù)與嵌入量的關(guān)系如表 1所示：

表 1 參數(shù)與嵌入量的關(guān)系 單位：位面?zhèn)€數(shù)

3.1 秘密圖像預(yù)處理結(jié)果

文獻[8]提出圖像信息主要分布在亮度(Y)分量上,對色度(Cb,Cr)分量的修改不會對圖像的效果產(chǎn)生大的影響,這就使得對色度(Cb,Cr)分量的壓縮成為可能。對秘密圖像三分量分別進行色度冗余壓縮(針對 Cb、Cr分量)、幻方變換、混沌置亂,得到加密圖像。解密時,采用同樣的初始參數(shù)恢復(fù)原始圖像,如圖 3所示。

圖 3秘密圖像預(yù)處理結(jié)果

3.2 信息嵌入結(jié)果

如圖 4所示,圖4(a)為載體圖像,圖 4(b)為載密圖像,利用加權(quán)信噪比 WSNR對圖像質(zhì)量的評價,WSNR=51.065 7。雖然文獻[4]在小波域低頻系數(shù)中進行紋理分析確定嵌入強度,但是在信息嵌入時未考慮秘密信息比特對載體圖像小波系數(shù)比特位的改變程度,從而在隱蔽性方面就會大打折扣。而結(jié)合紋理分析和位面復(fù)雜度來選擇用于嵌入信息的位面小塊,使秘密信息的位面小塊和載體小波系數(shù)位面小塊的復(fù)雜度較為相似,致使對載體小波系數(shù)比特位的改變程度降到最低。表 2對文獻[4]提出的算法和這里提出的算法進行比較。為公平起見,圖像塊規(guī)定為 3 3,y1=2.2,y2=7。

圖 4 載體圖像和載體圖像比對

表 2 算法比較

3.3 信息提取結(jié)果

如圖 5所示,圖 5(c)是提取出的秘密圖像經(jīng)過解密后得到的圖像,WSNR=65.455 1。由于這里算法采用紋理分析和位面復(fù)雜度來嵌入信息,可以做到盲提取以及比特錯誤率為零的信息提取。提取圖像唯一的失真來源于色度冗余壓縮。

圖 5 秘密圖像及恢復(fù)結(jié)果

4 結(jié)語

提出的基于小波域的自適應(yīng)彩色信息隱藏算法,人眼無法分辨出將秘密圖像隱藏在載體圖像前后的視覺差別。由于這里算法在小波域的低頻子帶上實現(xiàn),為了避免對低頻系數(shù)的過分改變而導(dǎo)致圖像質(zhì)量的下降,對 YCbCr色彩空間的LY進行紋理分析,以及利用 LRLGLB位面小塊的復(fù)雜度來確定LRLGLB的嵌入強度及嵌入位置。實驗結(jié)果證明,該算法不僅具有理想的嵌入容量,而且隱蔽性也較好。

[1]孫悅,孫洪.數(shù)字圖像信息隱藏技術(shù)[J].通信技術(shù),2001(07)：71-73.

[2]范鵬,田間,何登平.一種基于小波變換的自適應(yīng)數(shù)字水印算法[J].通信技術(shù),2007,40(11)：336-338.

[3]李太勇,吳江.一種基于混沌序列和幻方變換的數(shù)字圖像加密算法[J].網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)與應(yīng)用,2006(05)：91-92.

[4]王媛媛,俞一彪.基于小波域紋理分析的圖像自適應(yīng)信息隱藏[D].蘇州：蘇州大學(xué),2008.

[5]王東梅,黃琳,王金榮.幻方變換加密數(shù)字全息圖[J].浙江工業(yè)大學(xué)學(xué)報,2007,35(01)：116-118.

[6]張新鵬,王朔中.對空域 BPCS密寫的統(tǒng)計分析[J].計算機輔助設(shè)計與圖形學(xué)學(xué)報,2005,17(07)：1625-1629.

[7]張定會,潘永華,張興華,等.彩色數(shù)字圖像的混沌加密和解密方法研究[J].通信技術(shù),2009,42(01)：245-247.

[8]邢賽鵬,平西建.一種基于圖像色度冗余的信息偽裝算法[D].鄭州：中國人民解放軍信息工程大學(xué),2006.