基于小波域的自適應信息隱藏算法

馬林, 賴惠成

(新疆大學,新疆 烏魯木齊 830046)

0 引言

信息隱藏技術是在當今英特網和多媒體等技術迅猛發展的基礎上發展起來的一項信息安全技術。經過十余年的發展,人們提出了多種信息隱藏算法,每種算法都有各自的優缺點。文獻[1]對信息隱藏技術的基本原理、系統設計的要求、數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用愈來愈廣泛,使得小波域中的信息隱秘技術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嵌入數字水印的算法。該方法利用小波多分辨率的特性,結合圖像和人眼的特性實現信息的隱藏。文獻[3]提出了一種基于混沌序列和幻方變換的數字圖像加密算法。該算法對密鑰敏感,具有較好的統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域,在不同的區域嵌入不同的比特數。此算法未考慮秘密圖像比特信息對載體圖像小波系數比特信息的改變程度,從而使隱蔽性大打折扣。利用位面復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位面小塊的復雜度較為相似,致使對載體小波系數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,否則會導致提取信息的丟失。所以采用了第二代小波變換的整數形式,并且選擇了CDF(2.2)作為小波基。

1 秘密信息預處理

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成新的矩陣,達到壓縮的目的。信息恢復之后,每個 2*2小塊的 4個元素都用對應的均值來表示。

由于幻方變換只能使圖像塊內的像素在塊內移動,致使置亂的結果仍可以看見原始圖像的輪廓[5]。雖然現采用 17階的幻方矩陣,結果還是不太理想。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;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,位面小塊復雜度(相鄰像素對中取值不同的像素對數目)越低。這將導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據量增大,而且共軛處理的位面小塊的復雜度接近最大值 Cmax(棋盤狀位面小塊的復雜度),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對初始條件敏感,具有白噪聲的統計特性來去除像素之間的相關性實現對圖像的加密。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。

秘密圖像預處理流程圖如圖 1所示。

圖 1 秘密圖像預處理

2 算法實現

2.1 載體圖像直方圖調整

在小波域進行圖像數據嵌入時,對小波系數的改變容易使逆變換后的灰度發生“溢出”,需對載體圖像直方圖進行調整。采用的方法使得原始圖像灰度值的取值范圍從[0,255]調整為[11,244],避免“溢出”發生。具體介紹如下。

在像素值區間[0,22],將像素值為 21的像素全部加 1,像素值變為 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的像素個數為 0。經過十一輪的移動,像素值區間[0,10]的像素個數為 0,達到了像素值調整的目的。在像素值區間[233,255]上采用同樣的方法最終使得像素值區間[245,255]的像素個數為 0。

2.2 信息嵌入

該本算法在小波域結合紋理分析和位面復雜度自適應地在低頻子帶中實現信息隱藏。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和非平滑區,以及變異系數劃分紋理區和邊緣區[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,P(aj)表示不同像素 aj出現的概率;

②方差及變異系數定義如下：

由HVS的特性可以決定平滑區、邊緣區、紋理區嵌入強度：1bit,2 bit,3 bit。將LRLGLB位平面分成 3*3的位面小塊,屬于平滑區、邊緣區、紋理區的系數塊分別計算第 2,第 2、3,第 2、3、4位面小塊的復雜度。大于 a Cmax(a為位面小塊劃分參數)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。在圖像區域劃分時,需確定兩個參數：①平滑區與非平滑區的界限y1=2.2;②紋理區與邊緣區的界限y2=7。位面小塊劃分參數選擇 a=0.45。參數與嵌入量的關系如表 1所示：

表 1 參數與嵌入量的關系 單位：位面個數

3.1 秘密圖像預處理結果

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恢復原始圖像,如圖 3所示。

圖 3秘密圖像預處理結果

3.2 信息嵌入結果

如圖 4所示,圖4(a)為載體圖像,圖 4(b)為載密圖像,利用加權信噪比 WSNR對圖像質量的評價,WSNR=51.065 7。雖然文獻[4]在小波域低頻系數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比特位的改變程度,從而在隱蔽性方面就會大打折扣。而結合紋理分析和位面復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位面小塊的復雜度較為相似,致使對載體小波系數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 信息提取結果

如圖 5所示,圖 5(c)是提取出的秘密圖像經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 秘密圖像及恢復結果

4 結語

提出的基于小波域的自適應彩色信息隱藏算法,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,為了避免對低頻系數的過分改變而導致圖像質量的下降,對 YCbCr色彩空間的LY進行紋理分析,以及利用 LRLGLB位面小塊的復雜度來確定LRLGLB的嵌入強度及嵌入位置。實驗結果證明,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.數字圖像信息隱藏技術[J].通信技術,2001(07)：71-73.

[2]范鵬,田間,何登平.一種基于小波變換的自適應數字水印算法[J].通信技術,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字圖像加密算法[J].網絡安全技術與應用,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信息隱藏[D].蘇州：蘇州大學,2008.

[5]王東梅,黃琳,王金榮.幻方變換加密數字全息圖[J].浙江工業大學學報,2007,35(01)：116-118.

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

[7]張定會,潘永華,張興華,等.彩色數字圖像的混沌加密和解密方法研究[J].通信技術,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,2006.