一種高容量的圖像信息隱藏方案

冉曉娟++趙領(lǐng)++鄧江洪

摘 要： 針對(duì)隱寫技術(shù)主要存在對(duì)失真的感知度較大及處理的圖像普遍壓縮程度過大的問題，研發(fā)了一種新的隱寫術(shù)，該技術(shù)以KLT為前提，引入一種迭代聚類的算法得到所需解，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，利用KLT對(duì)需要進(jìn)行隱藏的圖形進(jìn)行處理，最終使用最低有效位對(duì)需要保密的信息進(jìn)行隱藏處理。需要獲取信息時(shí)，可以根據(jù)原始像素矩陣?yán)梅聪蚓€性變換運(yùn)算的辦法獲取源圖像。實(shí)踐證明，這種方法無論是從容量方面，還是信噪方面都要優(yōu)于常用算法，并且獲取的圖像失真較小。

關(guān)鍵詞： 隱寫術(shù)； 信息安全； 最低有效位； KLT； 反向線性變換

中圖分類號(hào)： TN915.08?34； TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 1004?373X（2016）23?0063?05

A high?capacity image information hiding scheme

RAN Xiaojuan1， ZHAO Ling2， DENG Jianghong3

（1. Department of Information Engineering， Sichuan Tourism University， Chengdu 610100， China；

2. International College， Huanghuai University， Zhumadian 463000， China； 3. Animation College， Huanghuai University， Zhumadian 463000， China）

Abstract： The steganography mainly has two problems of overhigh compression degree for the processed image and high perception degree for distortion. To solve these problems， a new steganography based on KLT （Karhunen?Loeve transform） was developed. An iterative clustering algorithm is introduced into the steganography to obtain the needing solution and analyze the data. The KLT is used to process the image which needs to be hidden. The least significant bit is used for hiding processing for the confidential information. When some information needs to be obtained， the reverse linear transform operation approach is used to acquire the source image according to the original pixel matrix. The practice results prove this method is superior to other commonly?used algorithms in the aspects of capacity and signal?to?noise ratio， and can acquire the image with small distortion.

Keywords： steganography； information security； least significant bit； KLT； reverse linear transform

0 引 言

文件的傳輸技術(shù)隨著通信網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的日新月異而快速發(fā)展 [1]。一般人們使用通信傳遞的都是比較機(jī)密的消息，所以說通信技術(shù)的廣泛應(yīng)用難免會(huì)使得竊取這些信息的行為越來越多。通常情況下，普通的信息很容易因?yàn)樵馐芄舳桓`取，非法分子也抓住了這一點(diǎn)，所以竊取消息也就變得十分輕松。這些非法分子一般會(huì)增加冗余數(shù)據(jù)達(dá)到竊取信息的目的，一旦信息丟失，可能會(huì)對(duì)用戶帶來難以估算的損失。隱寫分析可以根據(jù)載體本身具有的特征對(duì)機(jī)密內(nèi)容的存在與否進(jìn)行判斷。經(jīng)過實(shí)際使用驗(yàn)證，該技術(shù)可以有效保證消息傳遞的安全性以及穩(wěn)定性，非法分子無法對(duì)其進(jìn)行修改或者竊取。隱寫術(shù)的優(yōu)點(diǎn)就是效率高并且操作簡單[2?3]。

一般情況下，隱寫術(shù)特征如下：人的眼睛難以發(fā)現(xiàn)該技術(shù)的應(yīng)用；獲取信息的步驟方便；每種失真都必須具備一定的魯棒性；可以容納較大的信息量。隱寫術(shù)的思想是：按照載體的形象特征，信息嵌入的相應(yīng)區(qū)域必須保證其穩(wěn)定性，避免意外丟失或者信息不準(zhǔn)確等情況發(fā)生，降低最終獲取的難度。隱蔽信息翻譯的主要依據(jù)就是信息所在載體的特征，不僅如此，還存在許多途徑可以得到這些真實(shí)數(shù)據(jù)[4]。一些學(xué)者使用各種途徑構(gòu)建相關(guān)模型，按照含有隱藏信息載體上顯示出來的異常特征，對(duì)有關(guān)分析檢測(cè)技術(shù)進(jìn)行闡述[5]。

文獻(xiàn)[6]提出一種[±k]自適應(yīng)圖像隱寫術(shù)，接著搭建函數(shù)，使得該技術(shù)在保證高效率的同時(shí)，兼顧快速性以及同步性。不僅如此，將濕紙編碼的思想與多層嵌入的思想融合其中，通過實(shí)踐證明，該方法可以有效地保護(hù)載體的嵌入信息區(qū)域不被修改或者竊取，進(jìn)而使其安全問題得到保障；文獻(xiàn)[7]提出并搭建了富模型，隨后還驗(yàn)證了富模型以及數(shù)字取證會(huì)對(duì)隱寫分析的發(fā)展產(chǎn)生積極作用。文獻(xiàn)[8]在分析該問題的過程中，對(duì)以特征融合與互信息為基礎(chǔ)的隱寫分析進(jìn)行了詳細(xì)說明，使得在不影響載體功能性的前提下隱蔽地傳達(dá)消息，實(shí)踐證明該方法十分好用。

但是，上述各種算法在某些程度上仍然有所欠缺。為了彌補(bǔ)這些欠缺，本文認(rèn)為應(yīng)該把Karhunen?Loeve變換（Karhunen?Loeve Transform，KLT）當(dāng)作隱寫術(shù)的核心，這樣隱寫術(shù)便能達(dá)到最高性能，然而實(shí)踐中對(duì)實(shí)時(shí)處理的要求非常高，所以沒能滿足要求[9]，經(jīng)過改進(jìn)，筆者使用最低有效位替代加密數(shù)據(jù)，通過原始像素矩陣獲取質(zhì)量較高的圖像。執(zhí)行上述運(yùn)算可以十分準(zhǔn)確地提取出所需隱藏信息，與此同時(shí)還可以降低內(nèi)嵌信息導(dǎo)致的感知失真。除此之外，本文還利用對(duì)比的方法對(duì)算法的性能進(jìn)行了測(cè)試。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

為了驗(yàn)證現(xiàn)實(shí)生活中的隱寫術(shù)算法的效用，在驗(yàn)證時(shí)使用了較為主流的電腦配置、測(cè)試設(shè)備。引入 3組最小位數(shù)不同的載體和信息圖像。

實(shí)驗(yàn)的主要內(nèi)容是從壓縮率、壓縮次數(shù)和分割尺寸三個(gè)方面對(duì)處理前后的圖像進(jìn)行對(duì)比。壓縮率就是圖片壓縮前后的大小比值，越小證明算法的性能越好。至于分割尺寸，與壓縮率成相反關(guān)系，分割尺寸越大壓縮率就越小。本文采用的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)為PSNR，單位為dB，嵌入容量可以根據(jù)發(fā)送端嵌入的圖像模塊數(shù)據(jù)的位數(shù)獲得。

第一組采用的樣本材料為LSB一個(gè)位。經(jīng)過實(shí)驗(yàn)并總結(jié)實(shí)驗(yàn)結(jié)果得到如圖3所示的圖像以及載體誤差，詳細(xì)數(shù)據(jù)為0.355 83。由圖3可知不管是隱藏圖像還是復(fù)原圖像效果都不錯(cuò)，信息誤差為1.025 31，隱藏與復(fù)原時(shí)間分別為2.309 27 s，1.219 45 s。

第二組采用的樣本材料為LSB兩個(gè)位。經(jīng)過實(shí)驗(yàn)并總結(jié)實(shí)驗(yàn)結(jié)果得到如圖4所示的圖像。從載體誤差的數(shù)據(jù)來看是前一組的1.5倍；復(fù)原該圖像不僅所需時(shí)間長，而且效果較差，信息誤差為2.484 56，隱藏和復(fù)原時(shí)間分別為13.205 34 s，1.436 968 s。

第三組采取的樣本材料為LSB四個(gè)位。經(jīng)過實(shí)驗(yàn)并對(duì)結(jié)果進(jìn)行總結(jié)得到如圖5所示的圖像。從圖5中可以看到這一組載體誤差數(shù)據(jù)位居榜首，為1.829 591，隱藏得到的效果最不理想；信息誤差為1.549 72，隱藏時(shí)間與復(fù)原時(shí)間明顯拉開差距，分別為6.892 84 s，2.832 18 s。

觀察一個(gè)圖像性能的好壞，主要就是依據(jù)圖片的壓縮率，圖像中包含的信息以及圖像承載體的本身誤差三個(gè)方面。從圖6可以看出，誤差最小的為第一組。

由圖7可以看出壓縮率的變化方向與分割尺寸的變化方向相反。簡單地說，也就是前者越大，后者越小，相反，前者越小，后者越大。

由圖8可以看出，壓縮次數(shù)與分割大小成正比關(guān)系。

為了進(jìn)一步驗(yàn)證該算法的實(shí)際效果，設(shè)立對(duì)照組：利用文獻(xiàn)[13]中使用的方法對(duì)文獻(xiàn)[6]的素材進(jìn)行計(jì)算。對(duì)載體圖像進(jìn)行驗(yàn)證，具體如圖3（a），圖4（a），圖5（a）所示。實(shí)驗(yàn)結(jié)果見表1，通過表1可以發(fā)現(xiàn)，在平均嵌入容量方面，實(shí)驗(yàn)組高于對(duì)照組，分別為792.54 b，576.70 b；不僅如此，從信噪比來看，實(shí)驗(yàn)組隱寫術(shù)的峰值比對(duì)照組小0.34 dB。因此可以得出結(jié)論，此辦法對(duì)于圖像質(zhì)量的復(fù)原十分有效。

4 結(jié) 論

本文中引入KLT研究編碼數(shù)據(jù)以及像素矩陣兩者存在的聯(lián)系。最終實(shí)驗(yàn)證明，該算法可以在保證較高效率的前提下識(shí)別原始數(shù)據(jù)，而且還能保持較高的平均信噪比和容量。

參考文獻(xiàn)

[1] 孫子文，李慧.采用SVR模型進(jìn)行嵌入率估計(jì)的隱寫分析方法[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用，2013，49（5）：84?87.

[2] 張琳琳，王建軍.稀疏特征自適應(yīng)的彩色圖像隱寫[J].計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào)，2014，26（7）：1109?1115.

[3] 劉慧興，劉毅.基于特征融合稀疏表示的JPEG隱寫分析[J].現(xiàn)代電子技術(shù)，2015，38（7）：77?80.

[4] 蘇彩霞.一種改進(jìn)的LSB彩色圖像信息隱藏方法[J].現(xiàn)代電子技術(shù)，2013，36（9）：88?90.

[5] 楊任爾，鄭紫微，金煒.基于圖像特征的隱寫術(shù)載體圖像的選擇[J].光電子·激光，2014，25（4）：764?768.

[6] 陳嘉勇，張衛(wèi)明，韓濤，等.高效±k自適應(yīng)圖像隱寫術(shù)[J].自動(dòng)化學(xué)報(bào)，2013，23（11）：1594?1600.

[7] 張軍，熊楓，張丹.圖像隱寫分析技術(shù)綜述[J].計(jì)算機(jī)工程，2013，39（4）：1136?1142.

[8] 張敏情，時(shí)晨曦.基于互信息和特征融合的圖像隱寫分析[J].武漢大學(xué)學(xué)報(bào)（理學(xué)版），2013，59（6）：551?557.

[9] HE Z， LU W， SUN W， et al. Digital image splicing detection based on Markov features in DCT and DWT domain [J]. Pattern recognition， 2012， 45（12）： 4292?4299.

[10] CHADHA A， SATAM N， SOOD R， et al. Image steganography using Karhunen?Loeve transform and least bit substitution [J]. International journal of computer applications， 2013， 79（9）： 31?37.

[11] 高真.密文圖像中的可逆信息隱藏算法研究[D].重慶：重慶大學(xué)，2013：23?56.

[12] 陳嘉勇，王超，張衛(wèi)明，等.安全的密文域圖像隱寫術(shù)[J].電子與信息學(xué)報(bào)，2012，27（6）：121?126.

[13] 彭程，秦拯，劉鵬.基于邊緣匹配與最低有效位的圖像隱寫方法[J].計(jì)算機(jī)工程，2011，37（14）：106?108.

[14] HONG W， CHEN T S， WU H Y. An improved reversible data hiding in encrypted images using side match [J]. IEEE signal processing letters， 2012， 9（4）： 199?202.

[15] ZHANG W M， ZHANG X P， WANG S Z. Near?optimal codes for information embedding in gray?scale signals [J]. IEEE transactions on information theory， 2010， 55（3）： 1262?1270.