CN107682583B - 一种面向密文图像信息隐藏的随机插值方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种面向密文图像信息隐藏的随机插值方法，其特征是，包括如下步骤：1)插值图像及伪随机发生器的初始化；2)计算奇数行和奇数列的像素；3)计算除最后一列以外的奇数行和偶数列的像素；4)计算除最后一行以外的偶数行和奇数列的像素；5)计算除J(2M‑1,2N‑1)以外的偶数行和偶数列的像素；6)计算最后一列的像素；7)计算最后一行的像素。这种方法生成的插值图像由密钥控制，不同输入密钥将得到不同的插值图像，而且所有插值图像的直方图均近似均匀分布，克服了常见图像插值方法的不足，具有较高的安全性。

Description

一种面向密文图像信息隐藏的随机插值方法
技术领域
本发明涉及计算机图像处理和信息安全领域，尤其是一种面向密文图像信息隐藏的随机插值方法。
背景技术
随着互联网和多媒体技术的飞速发展，互联网上产生了大量的图像资源。由于云存储的便捷性，人们越来越喜欢将图像上传到云端保存，为了保证上传图像的内容安全，人们开始使用图像加密技术来保证内容安全，从而使云端出现大量的密文图像。
图像加密技术主要通过打乱像素位置或者改变像素值来实现将明文图像转换为无视觉意义的密文图像，例如，一种经典的图像加密技术是利用伪随机发生器或混沌映射来生成一个取值范围为0-255且长度等于图像像素总数的伪随机序列，用伪随机序列的元素和明文图像的像素进行按位异或操作即可生成密文图像，密文图像的一个重要统计特性是直方图近似均匀分布。
信息隐藏技术是将秘密信息嵌入到文本、音频、图像和视频等载体中，由于嵌入秘密信息后的载体，其视觉或听觉内容没有发生明显变化，因此传输含秘密信息的载体不会引起监听者的注意，从而确保秘密信息的安全传递。常用的信息隐藏技术包括以下几大类：(1)最低有效位技术；(2)像素差分技术；(3)模操作技术；(4)隐写编码技术；(5)图像插值技术。随着云端的密文图像日益增多，研究人员开始研究如何在密文图像上实现信息隐藏，一些常用的技术包括：基于波动函数的嵌入技术、基于压缩空间的嵌入技术等。目前，一些研究人员开始尝试将图像插值技术应用到密文图像的信息隐藏，然而运用最近邻插值、线性插值和双线性插值等常见图像插值方法处理密文图像，其生成的插值图像的直方图并不是均匀分布，与密文图像的均匀分布直方图有重要的差异，这一点不足泄露了信息隐藏行为，导致密文图像信息隐藏系统存在很大安全隐患。
发明内容
本发明的目的是针对现有技术的不足，而提供一种面向密文图像信息隐藏的随机插值方法。这种方法生成的插值图像的直方图近似均匀分布，与密文图像的直方图分布没有明显差异，这种方法能克服常见图像插值方法的不足，具有较好的安全性能。
实现本发明目的的技术方案是：
一种面向密文图像信息隐藏的随机插值方法，包括如下步骤：
1)插值图像及伪随机发生器的初始化：设密文图像I的大小为M×N，生成一个大小为2M×2N的插值图像J，其中J的所有像素取值均为零，将密钥S设置为伪随机发生器的种子，其中伪随机发生器生成的随机数的取值区间为[0,1]；
2)计算奇数行和奇数列的像素：设I(i,j)为密文图像I的第i+1行和第j+1列的像素，其中，0≤i≤M-1，0≤j≤N-1；J(u,v)为插值图像J的第u+1行和第v+1列的像素，其中，0≤u≤2M-1，0≤v≤2N-1，然后进行赋值计算J(2i,2j)＝I(i,j)，其中，0≤i≤M-1，0≤j≤N-1；
3)计算除最后一列以外的奇数行和偶数列的像素：使用随机数服从均匀分布的伪随机发生器生成随机数w1，然后进行插值计算J(2i,2j+1)＝J(2i,2j)×w1+J(2i,2j+2)×(1-w1)，其中0≤i≤M-1，0≤j≤N-2；
4)计算除最后一行以外的偶数行和奇数列的像素：使用随机数服从均匀分布的伪随机发生器生成随机数w2，然后进行插值计算J(2i+1,2j)＝J(2i,2j)×w2+J(2i+2,2j)×(1-w2)，其中0≤i≤M-2，0≤j≤N-1；
5)计算除最后一行和最后一列之外的偶数行和偶数列的像素：设min{}和max{}分别表示取集合的最小值和最大值，计算P1＝min{J(2i,2j),J(2i+2,2j),J(2i,2j+2),J(2i+2,2j+2)}和P2＝max{J(2i,2j),J(2i+2,2j),J(2i,2j+2),J(2i+2,2j+2)}，使用随机数服从正态分布的伪随机发生器生成随机数w3，计算随机扰动值d1＝Round(P1×w3)和d2＝Round((255-P2)×w3)，使用随机数服从均匀分布的伪随机发生器生成随机数w4，如果0≤w4<0.15，那么J(2i+1,2j+1)＝P1-d1；如果0.15≤w4<0.4，那么J(2i+1,2j+1)＝P1；如果0.4≤w4<0.5，那么J(2i+1,2j+1)＝mod(P1+d1,256)；如果0.5≤w4<0.6，那么J(2i+1,2j+1)＝abs(P2-d2)；如果0.6≤w4<0.85，那么J(2i+1,2j+1)＝P2；如果0.85≤w4≤1.0，那么J(2i+1,2j+1)＝P2+d2，其中Round(·)为取整函数，mod(·,·)为模运算函数，abs(·)为取绝对值函数，0≤i≤M-2和0≤j≤N-2；
6)计算最后一列的像素：使用伪随机发生器生成随机数w5，计算k＝mod(Round(w5×248),2N-1)，然后进行赋值计算J(i,2N-1)＝J(i,k)，其中0≤i≤2M-2；
7)计算最后一行的像素：使用伪随机发生器生成随机数w6，计算k＝mod(Round(w6×248),2M-1)，然后进行赋值计算J(2M-1,j)＝J(k,j)，其中0≤j≤2N-1。
步骤5)中所述的正态分布的均值为0.5、标准差为0.2。
这种方法首先生成大小为密文图像两倍的插值图像，设置伪随机发生器的种子，对于插值图像的奇数行和奇数列的像素，用密文图像相应位置的像素值填充；计算除最后一列以外的奇数行和偶数列的像素时，用该像素的左右两个像素值的随机插值结果进行赋值；计算除最后一行以外的偶数行和奇数列的像素时，用该像素的上下两个像素值的随机插值结果进行赋值；计算除J(2M-1,2N-1)以外的偶数行和偶数列的像素时，计算该像素的四个对角像素的最大值和最小值，根据随机数的取值对最大值或最小值进行随机扰动赋值；计算最后一列的像素时，随机选取该像素所在行的一个像素进行赋值；计算最后一行的像素时，随机选取该像素所在列的一个像素进行赋值。
与现有技术相比，对于左右像素或上下像素为原密文像素值的像素，这种方法利用该像素的两个相邻原始像素值进行随机插值计算得到像素值；对于四个对角像素为原密文像素值的像素，这种方法根据随机数的取值和四个对角像素的最大值或最小值进行随机扰动赋值；对于最后一列和最后一行的像素，这种方法随机选取该像素所在的行或列的一个像素作为该像素的取值；这种方法生成的插值图像由密钥控制，不同输入密钥将得到不同的插值图像，而且所有插值图像的直方图均近似均匀分布，克服了常见图像插值方法的不足，具有较高的安全性。
附图说明
图1是实施例1的标准测试图像；
图2是图1的密文图像；
图3是图2的直方图；
图4是用本实施例方法对图2进行计算得到的插值图像；
图5是图4的直方图；
图6是实施例2的标准测试图像；
图7是图6的密文图像；
图8是图7的直方图；
图9是在密钥S＝100控制下用本实施例方法对图7进行计算得到的插值图像；
图10是在密钥S＝200控制下用本实施例方法对图7进行计算得到的插值图像；
图11是图9的直方图；
图12是图10的直方图；
图13为实施例的方法流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明内容作进一步的说明，但不是对本发明的限定。
实施例：
参照图13，一种面向密文图像信息隐藏的随机插值方法，包括如下步骤：
1)插值图像及伪随机发生器的初始化：设密文图像I的大小为M×N，生成一个大小为2M×2N的插值图像J，其中J的所有像素取值均为零，将密钥S设置为伪随机发生器的种子，其中伪随机发生器生成的随机数的取值区间为[0,1]；
2)计算奇数行和奇数列的像素：设I(i,j)为密文图像I的第i+1行和第j+1列的像素，其中，0≤i≤M-1，0≤j≤N-1；J(u,v)为插值图像J的第u+1行和第v+1列的像素，其中，0≤u≤2M-1，0≤v≤2N-1，然后进行赋值计算J(2i,2j)＝I(i,j)，其中，0≤i≤M-1，0≤j≤N-1；
3)计算除最后一列以外的奇数行和偶数列的像素：使用随机数服从均匀分布的伪随机发生器生成随机数w1，然后进行插值计算J(2i,2j+1)＝J(2i,2j)×w1+J(2i,2j+2)×(1-w1)，其中0≤i≤M-1，0≤j≤N-2；
4)计算除最后一行以外的偶数行和奇数列的像素：使用随机数服从均匀分布的伪随机发生器生成随机数w2，然后进行插值计算J(2i+1,2j)＝J(2i,2j)×w2+J(2i+2,2j)×(1-w2)，其中0≤i≤M-2，0≤j≤N-1；
5)计算除最后一行和最后一列之外的偶数行和偶数列的像素：设min{}和max{}分别表示取集合的最小值和最大值，计算P1＝min{J(2i,2j),J(2i+2,2j),J(2i,2j+2),J(2i+2,2j+2)}和P2＝max{J(2i,2j),J(2i+2,2j),J(2i,2j+2),J(2i+2,2j+2)}，使用随机数服从正态分布的伪随机发生器生成随机数w3，计算随机扰动值d1＝Round(P1×w3)和d2＝Round((255-P2)×w3)，使用随机数服从均匀分布的伪随机发生器生成随机数w4，如果0≤w4<0.15，那么J(2i+1,2j+1)＝P1-d1；如果0.15≤w4<0.4，那么J(2i+1,2j+1)＝P1；如果0.4≤w4<0.5，那么J(2i+1,2j+1)＝mod(P1+d1,256)；如果0.5≤w4<0.6，那么J(2i+1,2j+1)＝abs(P2-d2)；如果0.6≤w4<0.85，那么J(2i+1,2j+1)＝P2；如果0.85≤w4≤1.0，那么J(2i+1,2j+1)＝P2+d2，其中Round(·)为取整函数，mod(·,·)为模运算函数，abs(·)为取绝对值函数，0≤i≤M-2和0≤j≤N-2；
6)计算最后一列的像素：使用伪随机发生器生成随机数w5，计算k＝mod(Round(w5×248),2N-1)，然后进行赋值计算J(i,2N-1)＝J(i,k)，其中0≤i≤2M-2；
7)计算最后一行的像素：使用伪随机发生器生成随机数w6，计算k＝mod(Round(w6×248),2M-1)，然后进行赋值计算J(2M-1,j)＝J(k,j)，其中0≤j≤2N-1。
步骤5)中所述的正态分布的均值为0.5、标准差为0.2。
具体地，实施例1，对一幅平滑图像的密文图像进行插值的过程为：
图1是一幅大小为512×512的标准测试图像Girl，用伪随机发生器生成一个长度与等于图像像素总数的伪随机序列，对伪随机序列和图1的对应位置元素进行按位异或操作，于是得到如图2所示的密文图像，该密文图像的直方图如图3所示，将密钥设置成S＝100，用本实施例的方法对图2进行插值计算得到如图4所示的插值图像，该插值图像的直方图如图5所示，观察发现，图5与图3的直方图都是近似均匀分布；
实施例2，对一幅纹理图像的密文图像进行插值的过程为：
图6是一幅大小为512×512的标准测试图像Baboon，用伪随机发生器生成一个长度与等于图像像素总数的伪随机序列，对伪随机序列和图6的对应位置元素进行按位异或操作，于是得到如图7所示的密文图像，该密文图像的直方图如图8所示，在密钥S＝100的控制下，用实施例的方法对图7进行插值计算得到如图9所示的插值图像；在密钥S＝200的控制下，用实施例的方法对图7进行插值计算得到如图10所示的插值图像，图9和图10的直方图分布如图11和图12所示，观察发现，图11和图12的直方图并不相同，然而与图8的直方图类似，它们的分布都是近似均匀分布。

Claims (2)

1.一种面向密文图像信息隐藏的随机插值方法，其特征是，包括如下步骤：
1)插值图像及伪随机发生器的初始化：设密文图像I的大小为M×N，生成一个大小为2M×2N的插值图像J，其中J的所有像素取值均为零，将密钥S设置为伪随机发生器的种子，其中伪随机发生器生成的随机数的取值区间为[0,1]；
2)计算奇数行和奇数列的像素：设I(i,j)为密文图像I的第i+1行和第j+1列的像素，其中，0≤i≤M-1，0≤j≤N-1；J(u,v)为插值图像J的第u+1行和第v+1列的像素，其中，0≤u≤2M-1，0≤v≤2N-1，然后进行赋值计算J(2i,2j)＝I(i,j)，其中，0≤i≤M-1，0≤j≤N-1；
3)计算除最后一列以外的奇数行和偶数列的像素：使用随机数服从均匀分布的伪随机发生器生成随机数w1，然后进行插值计算J(2i,2j+1)＝J(2i,2j)×w1+J(2i,2j+2)×(1-w1)，其中0≤i≤M-1，0≤j≤N-2；
4)计算除最后一行以外的偶数行和奇数列的像素：使用随机数服从均匀分布的伪随机发生器生成随机数w2，然后进行插值计算J(2i+1,2j)＝J(2i,2j)×w2+J(2i+2,2j)×(1-w2)，其中0≤i≤M-2，0≤j≤N-1；
5)计算除最后一行和最后一列之外的偶数行和偶数列的像素：设min{}和max{}分别表示取集合的最小值和最大值，计算P1＝min{J(2i,2j),J(2i+2,2j),J(2i,2j+2),J(2i+2,2j+2)}和P2＝max{J(2i,2j),J(2i+2,2j),J(2i,2j+2),J(2i+2,2j+2)}，使用随机数服从正态分布的伪随机发生器生成随机数w3，计算随机扰动值d1＝Round(P1×w3)和d2＝Round((255-P2)×w3)，使用随机数服从均匀分布的伪随机发生器生成随机数w4，如果0≤w4<0.15，那么J(2i+1,2j+1)＝P1-d1；如果0.15≤w4<0.4，那么J(2i+1,2j+1)＝P1；如果0.4≤w4<0.5，那么J(2i+1,2j+1)＝mod(P1+d1,256)；如果0.5≤w4<0.6，那么J(2i+1,2j+1)＝abs(P2-d2)；如果0.6≤w4<0.85，那么J(2i+1,2j+1)＝P2；如果0.85≤w4≤1.0，那么J(2i+1,2j+1)＝P2+d2，其中Round(·)为取整函数，mod(·,·)为模运算函数，abs(·)为取绝对值函数，0≤i≤M-2和0≤j≤N-2；
6)计算最后一列的像素：使用伪随机发生器生成随机数w5，计算k＝mod(Round(w5×248),2N-1)，然后进行赋值计算J(i,2N-1)＝J(i,k)，其中0≤i≤2M-2；
7)计算最后一行的像素：使用伪随机发生器生成随机数w6，计算k＝mod(Round(w6×248),2M-1)，然后进行赋值计算J(2M-1,j)＝J(k,j)，其中0≤j≤2N-1。
2.根据权利要求1所述的面向密文图像信息隐藏的随机插值方法，其特征是，步骤5)中所述的正态分布的均值为0.5、标准差为0.2。
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