CN106530203B - 一种基于纹理复杂度的jpeg图像自适应隐写方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于纹理复杂度的JPEG图像自适应隐写方法，利用与JPEG图像DCT块对应的像素块的灰度共生矩阵来计算分块的纹理复杂度，并设计相应的失真代价函数，结合均匀嵌入的思想，使用STCs（syndrome trellis codes）编码将嵌入修改均匀分布到绝对值不同的非零DCT系数上。本发明生成的图像具有比特率低，画面质量高，反检测能力强等优点。

Description

一种基于纹理复杂度的JPEG图像自适应隐写方法
技术领域
本发明属于计算机信息安全技术领域，涉及一种JPEG图像信息隐藏方法，尤其涉及一种基于纹理复杂度的JPEG图像自适应隐写方法。
背景技术
隐写术是利用信息隐藏技术实现隐蔽通信的技术。现代的隐写术主要依托多媒体文件为载体，将秘密信息嵌入其中，从而隐藏消息的存在性。
JPEG作为目前互联网上进行图像传输时最常用的图像格式，以JPEG图像作为载体的隐写研究成为了图像隐写领域的热点。
图像隐写经过最初的LSB替换隐写，MLSB替换隐写等，后来将编码引入，直到现在发展到了根据载体内容自适应嵌入保持最小失真方法。随着STCs算法的提出，自适应隐写成为了隐写术设计的热点。STCs算法将卷积编码和维特比算法结合起来，通过针对载体的特性设计不同的失真模型，并据此选择嵌入信息的位置。基于STC算法优秀的编码性能，自适应隐写的设计可以侧重于失真代价度量函数的设计。
目前JPEG图像隐写算法大多是基于图像的某种统计特性，设计嵌入函数，使得在嵌入时保持整体改动最小。这样虽然能提高隐写效率，保持较好的隐蔽性，但从图像的纹理方面考虑，上述算法可能在一些纹理特征上比较平滑的地方进行改动，从视觉上带来细微的变化。同时，在一些纹理复杂的地方改动较少，没有利用好复杂纹理所带来的良好的隐蔽性。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明针对图像纹理复杂度设计相应的失真代价函数，提出了一种基于图像纹理复杂度的JPEG图像隐写方法。
本发明所采用的技术方案是：一种基于纹理复杂度的JPEG图像自适应隐写方法，其特征在于：包括隐写嵌入方法和信息提取方法；
所述隐写嵌入方法，其具体实现包括以下步骤：
步骤A1：对JPEG图像解压缩成灰度图像，对灰度图进行分块；
步骤A2：针对每一个分块计算出基于每个块的失真代价；
步骤A3：提取出该JPEG图像所用的量化表，计算出基于每一个DCT系数的失真代价；
步骤A4：按照先块内行扫描再块间行扫描的方式，取出值为非0的DCT系数中的AC系数的LSB，形成比特流，然后对此比特流进行置乱操作，得到置乱后的比特流c；
步骤A5：利用STCs编码和已经设计好的失真代价函数将要嵌入的隐秘信息比特流m嵌入到比特流c中，得到载密比特流s，将s按照密钥key进行恢复原始顺序，将s比特流和原DCT系数相结合得到载密的DCT系数；
步骤A6：对载密的DCT系数进行JPEG压缩标准中的后续操作形成JPEG图像，完成秘密信息嵌入过程，得到载密图像；
所述信息提取方法，其具体实现包括以下步骤：
步骤B1：提取出载密图像的DCT系数，按照先块内再块间的行扫描方式得到非0的DCT系数中的AC系数，然后取其LSB位形成比特流s；
步骤B2：利用密钥key对比特流s进行置乱，然后结合STCs编码的提取过程进行计算得到秘密信息比特流m，完成整个提取过程。
本发明利用与JPEG图像DCT块对应的像素块的灰度共生矩阵来计算分块的纹理复杂度，并设计相应的失真代价函数，结合均匀嵌入的思想，使用STCs编码将嵌入修改均匀分布到绝对值不同的非零DCT系数上。本发明生成的图像具有比特率低，画面质量高，反检测能力强等优点。
具体实施方式
为了便于本领域普通技术人员理解和实施本发明，下面结合实施例对本发明作进一步的详细描述，应当理解，此处所描述的实施示例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明提供的一种基于纹理复杂度的JPEG图像自适应隐写方法，包括隐写嵌入方法和信息提取方法；
隐写嵌入方法，其具体实现包括以下步骤：
步骤A1：对JPEG图像解压缩成灰度图像，对该灰度图进行类似JPEG标准压缩算法中的8×8分块；
步骤A2：针对每一个分块计算出基于每个块的失真代价；
计算出基于每个块的失真代价，其计算公式为：
ρent＝1/T(B(k))θ (式2)
其中，p(i,j)代表图像的灰度矩阵第i行第j列元素，B(k)代表某一个N×N的子块，N为子块的分块大小，单位为像素，通常设置为8；θ为失真代价函数所设置的参数，通常设置为2；T(B(k))即代表这一个子块的纹理复杂度，ρent为该子块的失真代价。
步骤A3：提取出该JPEG图像所用的量化表，计算出基于每一个DCT系数的失真代价；
计算出基于每一个DCT系数的失真代价，其计算公式为：
ρf＝q2 (式3)
ρk＝ρf·ρent (式4)
其中，q为量化步长，ρk为第k个DCT系数的失真定义，cij是(i,j)位置的DCT系数；αia和αir是为了满足相加的性质而设置的调整参数，dia∈Nia，dir∈Nir，Nia和Nir分别表示cij的块内和块间相邻系数；
Nia＝{ci+,j,ci-,j,ci,j+,ci,j-}，Nir＝{ci+8,j,ci-8,j,ci,j+8,ci,j-8}；
若cij可能处于图像的边界上，则在邻近系数的计算上不存在的点不计入计算；ρij即为对应块的DCT系数失真代价。
步骤A4：按照先块内行扫描再块间行扫描的方式，取出值为非0的DCT系数中的AC系数的LSB，形成比特流，然后对此比特流进行置乱操作，得到置乱后的比特流c；
步骤A5：利用STCs编码和已经设计好的失真代价函数将要嵌入的隐秘信息比特流m嵌入到比特流c中，得到载密比特流s，将s按照密钥key进行恢复原始顺序，将s比特流和原DCT系数相结合得到载密的DCT系数；
步骤A6：对载密的DCT系数进行熵编码等JPEG压缩标准中的后续操作形成JPEG图像，完成秘密信息嵌入过程，得到载密图像；
信息提取方法，其具体实现包括以下步骤：
步骤B1：提取出载密图像的DCT系数，按照先块内再块间的行扫描方式得到非0的DCT系数中的AC系数，然后取其LSB位形成比特流s；
步骤B2：利用密钥key对比特流s进行置乱，然后结合STCs编码的提取过程进行计算得到秘密信息比特流m，完成整个提取过程。
本发明能够结合图像载体自身特点，自适应动态选择图像中纹理较复杂的区域进行嵌入，且利用STCs编码能使图像改动最小，画面质量得到很好保持，并具有很好的反检测能力。
应当理解的是，本说明书未详细阐述的部分均属于现有技术。
应当理解的是，上述针对较佳实施例的描述较为详细，并不能因此而认为是对本发明专利保护范围的限制，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明权利要求所保护的范围情况下，还可以做出替换或变形，均落入本发明的保护范围之内，本发明的请求保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (2)

1.一种基于纹理复杂度的JPEG图像自适应隐写方法，其特征在于：包括隐写嵌入方法和信息提取方法；
所述隐写嵌入方法，其具体实现包括以下步骤：
步骤A1：对JPEG图像解压缩成灰度图像，对灰度图进行分块；
步骤A2：针对每一个分块计算出基于每个块的失真代价；
所述计算出基于每个块的失真代价，其计算公式为：
ρent＝1/T(B(k))θ (式2)
其中，p(i,j)代表图像的灰度矩阵第i行第j列元素，B(k)代表某一个N×N的子块，N为子块的分块大小，单位为像素；θ为失真代价函数所设置的参数；T(B(k))即代表这一个子块的纹理复杂度，ρent为该子块的失真代价；
步骤A3：提取出该JPEG图像所用的量化表，计算出基于每一个DCT系数的失真代价；
步骤A4：按照先块内行扫描再块间行扫描的方式，取出值为非0的DCT系数中的AC系数的LSB，形成比特流，然后对此比特流进行置乱操作，得到置乱后的比特流c；
步骤A5：利用STCs编码和已经设计好的失真代价函数将要嵌入的隐秘信息比特流m嵌入到比特流c中，得到载密比特流s，将s按照密钥key进行恢复原始顺序，将s比特流和原DCT系数相结合得到载密的DCT系数；
步骤A6：对载密的DCT系数进行JPEG压缩标准中的后续操作形成JPEG图像，完成秘密信息嵌入过程，得到载密图像；
所述信息提取方法，其具体实现包括以下步骤：
步骤B1：提取出载密图像的DCT系数，按照先块内再块间的行扫描方式得到非0的DCT系数中的AC系数，然后取其LSB位形成比特流s；
步骤B2：利用密钥key对比特流s进行置乱，然后结合STCs编码的提取过程进行计算得到秘密信息比特流m，完成整个提取过程。
2.根据权利要求1所述的基于纹理复杂度的JPEG图像自适应隐写方法，其特征在于，步骤A3中所述计算出基于每一个DCT系数的失真代价，其计算公式为：
ρf＝q2 (式3)
ρk＝ρf·ρent (式4)
其中，q为量化步长，ρk为第k个DCT系数的失真定义，cij是(i,j)位置的DCT系数；αia和αir是为了满足相加的性质而设置的调整参数，dia∈Nia，dir∈Nir，Nia和Nir分别表示cij的块内和块间相邻系数；
Nia＝{ci+1,j,ci-1,j,ci,j+1,ci,j-1}，Nir＝{ci+8,j,ci-8,j,ci,j+8,ci,j-8}；
若cij可能处于图像的边界上，则在邻近系数的计算上不存在的点不计入计算；ρij即为对应块的DCT系数失真代价。
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