CN106097240A - 一种彩色图像自适应隐写方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种彩色图像自适应隐写方法，包括以下步骤：提取彩色载体图像中R分量信息；计算R分量信息的残差矩阵；对R分量信息的残差矩阵进行平滑处理；根据最小加性失真模型计算R分量信息的损失函数；按照损失函数通过校验格编码技术将秘密信息嵌入到R分量信息中；将嵌入秘密信息后的R分量信息与原彩色载体图像中的G信息分量和B信息分量合并，即可生成彩色载密图像。本发明可以将秘密信息自适应地嵌入到彩色图像R分量中纹理丰富的复杂区域，且嵌入秘密信息后的图像失真小，易于实现秘密信息在消息发送者和接收者之间安全传递输送。

Description

一种彩色图像自适应隐写方法

技术领域

本发明涉及图像处理领域，更具体的说，是涉及一种彩色图像自适应隐写方法。

背景技术

数字隐写技术是现代信息隐藏的一个重要分支，该方法在不改变载体感官质量的条件下，将秘密信息嵌入(隐藏)在看似正常的数字载体(图像、音频和视频)中，从而达到隐蔽通信的目的。数字隐写不但掩盖了通信的内容，同时还掩盖了“正在进行隐蔽通信”的事实，已成为网络环境下安全、可靠传递国家政治、军事、经济信息的重要通信方式之一。

数字图像领域的隐写技术可以分为两类：自适应隐写和非自适应隐写。相对于非自适应隐写算法随机地在彩色载体图像中嵌入信息的方式相比，自适应隐写算法可以将信息嵌入到彩色载体图像中的纹理复杂、不易被隐写分析算法检测到的区域，安全性更高。因此，自适应隐写算法一直是近几年的研究热点。

自适应隐写算法可以分为两步进行设计：首先设计损失函数，然后根据损失函数在彩色载体图像中通过隐写编码嵌入秘密信息。2011年，校验格编码技术被提出，其编码性能接近理论上的最优，既能应用于空域，又能应用于变换域(参考文献：FILLER T,JUDAS J,FRIDRICH J.Minimizing additive distortion in stega-nography using syndrome-trellis codes[J].Information Forensics and Security,IEEE Transactions on,2011,6(3):920-935.)。这使得自适应隐写算法的设计问题可以简化到损失函数的设计上。

发明内容

本发明的目的是为了克服现有技术中的不足，在研究彩色图像信息隐藏技术的基础上，提供一种彩色图像自适应隐写方法，可以将秘密信息自适应地嵌入到彩色图像R分量中纹理丰富的复杂区域，且嵌入秘密信息后的图像失真小，易于实现秘密信息在消息发送者和接收者之间安全传递输送。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的。

本发明的一种彩色图像自适应隐写方法，包括以下步骤：

(1)提取彩色载体图像中R分量信息；

(2)计算R分量信息的残差矩阵；

(3)对R分量信息的残差矩阵进行平滑处理；

(4)根据最小加性失真模型计算R分量信息的损失函数；

(5)按照损失函数通过校验格编码技术将秘密信息嵌入到R分量信息中；

(6)将嵌入秘密信息后的R分量信息与原彩色载体图像中的G信息分量和B信息分量合并，即可生成彩色载密图像。

所述步骤(2)中R分量信息的残差矩阵按照以下公式一进行计算：

$\mathrm{Re}s=R\⊗F$

其中，Res为R分量信息的残差矩阵；代表卷积；F为残差滤波器。

所述步骤(3)中对R分量信息的残差矩阵按照以下公式二进行平滑处理：

$D=\mathrm{Re}s\⊗gaussian$

其中，D为R分量信息的失真函数；Res为R分量信息的残差矩阵；gaussian为高斯低通滤波器。

所述步骤(4)中R分量信息的损失函数按照以下公式三进行计算：

rho＝D^-1

其中，rho为R分量信息的损失函数；D为R分量信息的失真函数。

与现有技术相比，本发明的技术方案所带来的有益效果是：

本发明中，通过使用残差矩阵，利用最小加性失真模型确定损失函数，然后根据损失函数在彩色载体图像的R分量信息中通过校验格编码技术嵌入秘密信息，最后将嵌入秘密信息后的R分量信息与原彩色载体图像中的G信息分量和B信息分量合并，即可生成载密图像，加密后的彩色图像失真小，易于实现秘密信息的安全传达。

具体实施方式

下面对本发明作进一步的描述。

本发明的一种彩色图像自适应隐写方法，包括以下步骤：

步骤一，提取彩色载体图像中R分量信息。

步骤二，按照以下公式(1)计算R分量信息的残差矩阵：利用残差滤波器对R分量信息进行滤波计算，获得其中难于被建模检测分析的复杂区域。

$\mathrm{Re}s=R\⊗F---\left(1\right)$

其中，Res为R分量信息的残差矩阵；代表卷积；F为残差滤波器，取值固定，

$F=\left(\begin{array}{ccccc}-1& +2& -2& +2& -1\\ +2& -6& +8& -6& +2\\ -2& +8& -12& +8& -2\\ +2& -6& +8& -6& +2\\ -1& +2& -2& +2& -1\end{array}\right)---\left(2\right)$

步骤三，按照以下公式(3)对R分量信息的残差矩阵进行平滑处理：对复杂区域进行平滑处理，增加嵌入信息区域相邻像素间的相关性。

$D=\mathrm{Re}s\⊗gaussian---\left(3\right)$

其中，D为R分量信息的失真函数；Res为R分量信息的残差矩阵；gaussian为高斯低通滤波器，固定为13阶，滤波器参数σ＝13。

步骤四，根据最小加性失真模型计算R分量信息的损失函数，按以下公式(4)进行计算：

rho＝D^-1 (4)

其中，rho为R分量信息的损失函数；D为R分量信息的失真函数。

步骤五，按照损失函数通过校验格编码技术将秘密信息嵌入到R分量信息中：秘密信息的嵌入和提取都可以通过现在已有的其他成熟编码算法实现，具体过程可参见背景技术中提到的参考文献。

步骤六，将嵌入秘密信息后的R分量信息与原彩色载体图像中的G信息分量和B信息分量合并，即可生成彩色载密图像。

最小加性失真模型：

彩色载体图像为X，大小为m×n，彩色载体图像中的像素点为x_i,j∈{0,...,255}^m×n。彩色载密图像为Y，大小为m×n，彩色载密图像中的像素点为y_i,j∈{0,...,255}^m×n，ρ_i,j(X,y_i,j)表示将载体像素x_i,j改变为在载密像素y_i,j造成的失真，为了简化设计，认为ρ_i,j(X,x_i,j-1)＝ρ_i,j(X,x_i,j+1)＝ρ_i,j∈[0,+∞)，ρ_i,j(X,x_i,j)＝0。则在彩色载体图像中嵌入秘密信息造成的失真D(X,Y)可定义如下：

$D(X,Y)={\mathrm{\Σ}}_{i=1}^m{\mathrm{\Σ}}_{j=1}^n{\mathrm{\ρ}}_{i,j}|x_{i,j}-y_{i,j}|---\left(5\right)$

设k为秘密信息的嵌入长度，π(y_i,j)为载体像素x_i,j被修改成载密像素y_i,j的概率。为使上述公式(5)的失真D(X,Y)最小化，可以根据下式进行优化：

$\mathrm{\π}\left(y_{i,j}\right)=\frac{\exp (-{\mathrm{\λ\ρ}}_{i,j}(X,y_{i,j}\left)\right)}{{\Σ}_{y\∈{\mathrm{\τ}}_{i,j}}\exp (-{\mathrm{\λ\ρ}}_{i,j}(X,y_{i,j}\left)\right)}---\left(6\right)$

参数λ满足：

$k={\mathrm{\Σ}}_{i=1}^m{\mathrm{\Σ}}_{j=1}^n{\mathrm{\Σ}}_{y\∈{\mathrm{\τ}}_{i,j}}\mathrm{\π}\left(y_{i,j}\right)log\frac{1}{\mathrm{\π}\left(y_{i,j}\right)}---\left(7\right)$

校验格编码技术：

设在彩色载体图像x中嵌入秘密信息m可得到彩色载密图像y，则使用校验格编码嵌入秘密信息时应满足Hy^T＝m,H为由若干个大小为h×w的以行为单位从上到下依次向下平移构成的稀疏奇偶校验矩阵。根据共享密钥随机生成，其参数h将会影响到编码的速度和效率，计算复杂度随h增加指数增长；w影响编码的嵌入效率，它与信息嵌入率α有如下关系：w＝1/α。为了直观表现出H的结构，下面给出一个简单的例子：

若则

$H=\left(\begin{array}{ccccccccccc}1& 0& & & & & & & & & \\ 0& 1& 1& 0& & & & & & & \\ & & 0& 1& 1& 0& & & & & \\ & & & & 0& 1& ...& & & & \\ & & & & & & & 1& 0& & \\ & & & & & & & 0& 1& 1& 0\end{array}\right)---\left(8\right)$

消息接受者通过Hy^T＝m即可计算出被发送的信息。校验格编码将最小化嵌入失真问题转化为寻找最短路径问题，后者通过维特比译码可快速得到。

实施例：当选择图像大小为512*512的彩色图像作为载体图像时，嵌入104858比特的秘密信息后得到载密图像，计算其PSNR值为：64.2467dB。经过此发明加密后的图像质量高于已有的大多数彩色图像隐写方法。

Claims (4)

1.一种彩色图像自适应隐写方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)提取彩色载体图像中R分量信息；

(2)计算R分量信息的残差矩阵；

(3)对R分量信息的残差矩阵进行平滑处理；

(4)根据最小加性失真模型计算R分量信息的损失函数；

(5)按照损失函数通过校验格编码技术将秘密信息嵌入到R分量信息中；

(6)将嵌入秘密信息后的R分量信息与原彩色载体图像中的G信息分量和B信息分量合并，即可生成彩色载密图像。

2.根据权利要求1所述的一种彩色图像自适应隐写方法，其特征在于，所述步骤(2)中R分量信息的残差矩阵按照以下公式一进行计算：

$\mathrm{Re}s=R\⊗F$

其中，Res为R分量信息的残差矩阵；代表卷积；F为残差滤波器。

3.根据权利要求1所述的一种彩色图像自适应隐写方法，其特征在于，所述步骤(3)中对R分量信息的残差矩阵按照以下公式二进行平滑处理：

$D=\mathrm{Re}s\⊗gaussian$

其中，D为R分量信息的失真函数；Res为R分量信息的残差矩阵；gaussian为高斯低通滤波器。

4.根据权利要求1所述的一种彩色图像自适应隐写方法，其特征在于，所述步骤(4)中R分量信息的损失函数按照以下公式三进行计算：

rho＝D^-1

其中，rho为R分量信息的损失函数；D为R分量信息的失真函数。