一種利用預測誤差擴展的可逆信息隱藏算法

◆牛向洲 張敏情

（武警工程大學電子技術系 陜西 710086）

一種利用預測誤差擴展的可逆信息隱藏算法

◆牛向洲 張敏情

（武警工程大學電子技術系 陜西 710086）

信息隱藏是將秘密信息嵌入進另一載體里的過程。可逆信息隱藏則是在秘密信息提取之后仍然能夠無失真的恢復原始載體的技術。本文提出了一種利用預測誤差擴展的可逆信息隱藏算法。首先講圖像根據復雜度分塊，然后將秘密信息按照復雜度由高到低的順序嵌入。同時使用Arnold變換加密秘密信息，因此可以提供更高的安全性。

可逆；信息隱藏；預測誤差擴展

0 引言

隨著網絡技術的發展，越來越多的敏感隱秘的數據在網上傳播需要被保護，因此信息隱藏對于保護秘密信息發揮著關鍵作用。信息隱藏技術具體是指多媒體信息隱藏技術，即是將某一隱秘信息隱藏到另一非保密數字載體中，以公開信息的方式進行傳輸來實現隱秘信息的傳遞。傳統的信息隱藏通常是非可逆信息隱藏，即有損信息隱藏，嵌入過程會給原始載體帶來永久性失真，這在一些對數據認證要求高，同時對載體失真較為敏感，需要無失真恢復出原始載體的應用場合是不可接受的，如云環境下加密數據標注、遠程醫學診斷、司法取證等。為了兼顧信息隱藏與原始載體的無失真恢復，Barton0首次提出可逆信息隱藏的概念，要求在嵌入信息后可以無差錯恢復出原始載體00。此后幾年，可逆信息隱藏技術吸引了大量國內外學者的研究。基于預測誤差擴展的可逆信息隱藏是利用相鄰像素的相關性來計算預測誤差，將預測誤差擴展用于隱藏秘密信息。算法主要包括兩個階段，嵌入和提取。在嵌入時根據圖像的復雜度來選擇嵌入的區域，而不是嵌入進一個像素。采用這種做法既能夠提高圖像質量同時也能保證一定的安全性。

1 構造新算法

1.1 嵌入階段

步驟一：利用arnold變換加密秘密信息。秘密信息先轉換成n*n方陣。貓映射的初始值為p、q，如公式（1）所示。

步驟二：預處理。預處理的目的是為了防止溢出。將圖像中像素值為0和255的像素點像素值分別改為1和254，位置圖上標記1。如公式(2)所示。

步驟四：區分復雜度。根據復雜度因子Cgene（Complexity gene）定義如下：其 中

步驟五：嵌入秘密信息。先選擇復雜度高的區域嵌入。在PVO-1只有區域內像素值最大或最小的被利用，PVO-2中兩個最大或最小被利用0。最大值和最小值的數量分別記為a和b。嵌入秘密信息之后的像素記為則：

若a=k或b=k，則該區域用于嵌入秘密信息。k=1用PVO-1，k=2用 PVO-2。秘密信息嵌入之后，將邊信息、位置圖、區域大小等嵌入進載體圖像像素的最低有效位最終生成隱寫圖像。

1.2 提取階段

步驟一：首先提取邊信息、位置圖、區域大小等。

步驟二：將隱寫圖像分成大小為 n1×n2的不重疊的區域。

步驟三：按照嵌入階段步驟四的方法計算復雜度并按照降序排列，根據復雜度反向利用PVO-1和PVO-2得到秘密信息。

若 p′=1則秘密信息為0，若 p′=2則秘密信息為1；若則秘密信息為0，若q=-2則秘密信息為1。

步驟四：利用加密秘鑰得到原始秘密信息：

2 算法的實現與分析

采用標準的灰度測試圖像分別是“Lena”，“Barbara”，“Airplane”，“Lake”，“Peppers”，和“Man”，圖像的大小為512*512。

首先利用Lena和Man比較嵌入容量，如表1所示。

表1 嵌入容量比較

對每幅圖像嵌入10000比特信息，都使用2*3大小的塊，而后進行PSNR的比較，如表2所示。

表2 PSNR比較

由上面兩個表可以看出本文提出的算法從嵌入容量和圖像質量上均優于PVO-K。

利用不同比例的脈沖噪聲攻擊分塊大小為2*3的Lena圖，而后提取秘密信息，比較出錯率，如表3所示。

利用不同比率的壓縮攻擊攻擊分塊大小為2*3的Lena圖而后提取秘密信息，比較出錯率，如表4所示。

表3 脈沖攻擊出錯率

表4 壓縮攻擊出錯率

3 結語

本文提出一種基于預測誤差擴展的可逆信息隱藏。從實驗數據上可以看出本文算法有更高的嵌入容量更好的圖像質量，同時還能夠抵擋脈沖攻擊和壓縮攻擊。下一步將在自適應選擇復雜度因子來提高算法的安全性。

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