CN110766597B - 一种图片伪装方法、装置、电子设备和存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及信息安全技术领域,公开了一种图片伪装方法、装置、电子设备和存储介质,所述方法包括伪装步骤和提取步骤,伪装步骤通过对秘密图确定像素修改最低比特位、根据复杂度高低进行替换、再自适应调整减少失真,提取步骤包括确定像素修改最低比特位、根据复杂度高低提取比特信息、重构秘密图;本发明用于防止图片在存储和传输过程中图片重要信息泄露,伪装后的载密图片视觉效果好,重构后的秘密图无损,具有很高的隐蔽性,应用前景广泛。
Description
技术领域
本发明涉及计算机网络技术领域,具体涉及一种图片伪装方法、装置、电子设备和存储介质。
背景技术
随着云计算和移动社交网络的发展,图片外包存储和分享越来越普遍。社交媒体中,图片成为传词达意的主要媒介,在国内,据估计,微信朋友圈每日分享量已突破十亿。然而,这些图像中往往带有个人隐私或是机密信息,人们对图片隐私的高度关注。因此,在图片传输和存储的过程中如何保护图片中的重要信息以及如何保护整张秘密图片成为重要的安全问题。
以图片为载体的传统信息隐藏技术适合将小容量信息嵌入到较大的载体图之中,如果嵌入信息是图像本身,则需要大容量信息隐藏技术。大容量信息隐藏技术可以用来实现(k,n)分享,该理论将一张秘密图片分散在n个图片之中,且n张图片中的任何k 个可以恢复出秘密图。(k,n)分享成功地提出了一种解决图片隐私保护问题的新思路,然而缺陷之一是这种理论必须将一张秘密图分散在n张图中,且n>1,意味着我们至少需要两张载体图去实现秘密图的隐藏,需要消耗超出自身更多的目标图做载体。如何将秘密图完整的隐藏在一张同样大小的载体图之中更具有意义,我们称这种技术为“图像转换”。
2011年,Lai和Tsai等人提出了“密图分块可见马赛克图像”,可以视为一种图像转换技术。该图像转换方法就是在数据库中选择与密图相似的目标图。通过对密图中块的重新排列得到与目标图相似的马赛克载密图。该方法可以用于保护秘密图,但是其缺点在于需要一个较大的图像数据库来保证生成的马赛克图像与目标图尽可能的相近,用户不能自由地选择他所感兴趣的图像作为目标图,并且生成的载密图视觉效果较差,还达不到信息隐藏的基本要求:视觉上不可察觉性质。
2014年,Lee等人提出的方法改进了Lai等人方案中的缺点。在Lee等人的方案中,我们可以随意地选取一张目标图。将密图与目标图分成大小相同的块数,然后通过近乎可逆的颜色转换将密图中的块转化为目标图中对应的块。由于颜色转换使得秘密块的颜色特性与目标块的颜色特性相应,这就使得生成的马赛克图像与目标图相似。Lee等人极大的提高了载密图的视觉效果,然而正因为颜色转换的不完全可逆性,造成了密图重构时的有损。
发明内容
针对现有技术的不足,本发明提供一种图片处理方法,用于解决上述问题。
本发明解决技术问题采用如下技术方案:
本发明提供一种图片处理方法,包括伪装步骤,具体包括:
读取秘密图片的文件流,通过LSB的方法将文件流嵌入到目标图像预留的若干固定像素上;
LSB(LeastSignificant Bits)算法:将秘密信息嵌入到载体图像像素值的最低有效位,也称最不显著位,改变这一位置对载体图像的品质影响最小;
将所述固定像素的原始LSB位与所述文件流整合为长度为L的数据流;
读取目标图的像素和像素数目,计算得到像素修改的最小深度deep;
将目标像素的最后deep+2位置0,按复杂度大小分类为低复杂度像素和高复杂度像素;
顺序扫描目标图,若当前像素属于低复杂度像素,则将该像素的最低deep位替换为所述数据流的deep比特数据,同时自适应调整该像素的第deep+1位,否则将该像素的最低deep+1位替换为所述数据流的deep+1比特数据,同时自适应调整该像素的第 deep+2位;
输出伪装图。
优选地,所述图片处理方法还包括提取步骤,具体包括:
读取预留像素的LSB位,得到数据流长度L;
读取目标图的像素和像素数目,计算得到像素修改的最小深度deep;
将目标像素的最后deep+2位置0,按复杂度大小分类为低复杂度像素和高复杂度像素;
顺序扫描目标图,若当前像素属于低复杂度像素,则提取该像素最低deep位数据,否则提取该像素最低deep+1位数据;
将提取的数据汇总成数据流,提取的秘密文件流,恢复秘密图片。
与现有技术相比,本发明具有如下的有益效果:
(1)本发明的一种图片处理方法可以将秘密图有效隐藏到目标图中,通过LSB算法嵌入、像素最小深度确定、高低复杂度像素分类替换以及自适应调整失真,使得输出的伪装载密图片视觉效果较好,有效保证了信息隐藏在不可察觉性上的要求。
(2)本发明的一种图片处理方法先通过确定像素修改最低比特位、根据复杂度高低提取比特信息、重构秘密图,有效克服了现有技术中密图重构有损的缺点,这种与伪装过程相对应的可逆化操作,有效保证了秘密图完整性。
(3)本发明的一种图片处理方法通过伪装和提取,达到了防止图片在存储和传输过程中图片重要信息泄露,同时伪装-载密图片视觉效果优异,重构秘密图完整无损,实现了高质量隐藏传输的效果。
关于本发明相对于现有技术,其他突出的实质性特点和显著的进步在实施例部分进一步详细介绍。
附图说明
通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述,本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显:
图1为本发明实施例提供的一种图片处理方法的流程示意图;
图2为本发明实施例提供的像素复杂度计算中像素示意图;
图3为本发明实施例提供的图片处理装置结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
需要说明的是,在说明书及权利要求书当中使用了某些名称来指称特定组件。应当理解,本领域普通技术人员可能会用不同名称来指称同一个组件。本申请说明书及权利要求书并不以名称的差异作为区分组件的方式,而是以组件在功能上的实质性差异作为区分组件的准则。如在本申请说明书和权利要求书中所使用的“包含”或“包括”为一开放式用语,其应解释为“包含但不限定于”或“包括但不限定于”。具体实施方式部分所描述的实施例为本发明的较佳实施例,并非用以限定本发明的范围。
此外,所属技术领域的技术人员知道,本发明的各个方面可以实现为系统、方法或计算机程序产品。因此,本发明的各个方面可以具体实现为软硬件结合的形式,这里可以统称为“电路”、“模块”或“系统”。此外,在一些实施例中,本发明的各个方面还可以实现为在一个或多个微控制器可读介质中的计算机程序产品的形式,该微控制器可读介质中包含微控制器可读的程序代码。
参考附图1,本发明实施例提供了一种图片处理方法,该方法包括伪装步骤和提取步骤;
其中,伪装步骤可以包括:
读取秘密图片的文件流,通过LSB(Least Significant Bit,最低有效位)方法将文件流嵌入到目标图像预留的若干固定像素上;
读取目标图的像素和像素数目,按照以下公式计算:
deep=floor(L/N),其中N为目标图像素数目,floor函数为向下取整计算;
得到像素修改的最小深度deep;
将目标像素的最后deep+2位置0,按复杂度大小分类为低复杂度像素和高复杂度像素;
参考图2,在本实施例中像素复杂度的计算方法为:
将图片像素按照棋盘格式分为两类,分别用u、v表示,用vi,j-1、vi+1,j、vi,j+1、vi-1,j表示距离像素ui,j最近的四个像素值,代入公式:
即得像素ui,j的复杂度var(ui,j);
为了在接收方能够重构像素的复杂度,本发明实施例在计算复杂度之前先将像素的低deep+2位置零,这里选择deep+2位的原因是像素的deep+2位会用来自适应调整以减少失真,这样,在提取步骤中,可以用同样的方法计算像素的复杂度,从而通过排序得到相同的低复杂度像素和高复杂度像素;
在进行低复杂度和高复杂度像素区分时,确保高复杂度像素个数为Hnum=L-deep×N,低复杂度像素个数Lnum=N-Hnum;
在本发明实施例中将目标图像素按照复杂度数值由小至大顺序排列,取前Lnum个为低复杂度像素,其余为高复杂度像素;
顺序扫描目标图,若当前像素属于低复杂度像素,则将该像素的最低deep位替换为所述数据流的deep比特数据,同时自适应调整该像素的第deep+1位,否则将该像素的最低deep+1位替换为所述数据流的deep+1比特数据,同时自适应调整该像素的第 deep+2位;
自适应调整的目的是减小伪装图与目标图之间的失真,使得伪装图不易被人眼察觉。
本实施例中自适应算法具体包括:
确定自适应调整的位数m;
将最后第m位取反,得到像素P",比较P"与原始像素P之差和替换最低m-1位后的像素P'与P之差,选择差值最小的作为最终第m位的值。
举例如下,P=145(10010001),随机嵌入4比特秘密信息(1101)得到P'=157(10011101),调整P'的第五位,使1替换为0,得到P"=141=(10001101),由于 |P"-P|<|P'-P|,所以最终的伪装图像素值为P"即141。
最后输出伪装图;
提取步骤可以包括:
读取预留像素的LSB位,得到数据流长度L;
读取目标图的像素和像素数目,计算得到像素修改的最小深度deep;
将目标像素的最后deep+2位置0,按复杂度大小分类为低复杂度像素和高复杂度像素;
顺序扫描目标图,若当前像素属于低复杂度像素,则提取该像素最低deep位数据,否则提取该像素最低deep+1位数据;
将提取的数据汇总成数据流,提取的秘密文件流,恢复秘密图片。
由于本发明实施例中,先通过确定像素修改最低比特位、根据复杂度高低提取比特信息、重构秘密图,有效克服了现有技术中密图重构有损的缺点,这种与伪装过程相对应的可逆化操作,有效保证了秘密图完整性;然后,再通过伪装和提取,达到了防止图片在存储和传输过程中图片重要信息泄露,同时伪装-载密图片视觉效果优异,重构秘密图完整无损,实现了高质量隐藏传输的效果。
参考图3,本发明实施还提供了一种图片处理装置,该装置包括伪装模块和提取模块;
其中,伪装模块用于读取秘密图片的文件流,通过LSB的方法将文件流嵌入到目标图像预留的若干固定像素上;将所述固定像素的原始LSB位与所述文件流整合为长度为L的数据流;读取目标图的像素和像素数目,计算得到像素修改的最小深度deep;将目标像素的最后deep+2位置0,按复杂度大小分类为低复杂度像素和高复杂度像素;顺序扫描目标图,若当前像素属于低复杂度像素,则将该像素的最低deep位替换为所述数据流的deep比特数据,同时自适应调整该像素的第deep+1位,否则将该像素的最低deep+1位替换为所述数据流的deep+1比特数据,同时自适应调整该像素的第deep+2 位,输出伪装图;
其中,提取模块用于读取预留像素的LSB位,得到数据流长度L;读取目标图的像素和像素数目,计算得到像素修改的最小深度deep;将目标像素的最后deep+2位置0,按复杂度大小分类为低复杂度像素和高复杂度像素;顺序扫描目标图,若当前像素属于低复杂度像素,则提取该像素最低deep位数据,否则提取该像素最低deep+1位数据;将提取的数据汇总成数据流,提取的秘密文件流,恢复秘密图片。
由于本发明实施例中,先通过确定像素修改最低比特位、根据复杂度高低提取比特信息、重构秘密图,有效克服了现有技术中密图重构有损的缺点,这种与伪装过程相对应的可逆化操作,有效保证了秘密图完整性;然后,再通过伪装和提取,达到了防止图片在存储和传输过程中图片重要信息泄露,同时伪装-载密图片视觉效果优异,重构秘密图完整无损,实现了高质量隐藏传输的效果。
本发明实施例还提供了一种电子设备,包括:
处理器;
存储介质,其上存储有可被执行的计算机程序,所述计算机程序被所述处理器运行时执行如权利要求1至7任一项所述的图片伪装方法的步骤。
本发明实施例还包括一种存储介质,所述存储介质上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1至7任一项所述的图片伪装方法的步骤。
对于本领域技术人员而言,显然本发明不限于上述示范性实施例的细节,而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下,能够以其他的具体形式实现本发明。因此,无论从哪一点来看,均应将实施例看作是示范性的,而且是非限制性的,本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定,因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
此外,应当理解,虽然本说明书按照实施方式加以描述,但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案,说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见,本领域技术人员应当将说明书作为一个整体,各实施例中的技术方案也可以经适当组合,形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。
Claims (8)
1.一种图片处理方法,包括伪装步骤,其特征在于,所述伪装步骤包括:
读取秘密图片的文件流,通过LSB方法将文件流嵌入到目标图像预留的若干固定像素上;
将所述固定像素的原始LSB位与所述文件流整合为长度为L的数据流;
读取目标图的像素和像素数目,计算得到像素修改的最小深度deep;
将像素的最后deep+2位置0,按复杂度大小分类为低复杂度像素和高复杂度像素;
顺序扫描目标图,若当前像素属于低复杂度像素,则将该像素的最低deep位替换为所述数据流的deep比特数据,同时自适应调整该像素的第deep+1位,否则将该像素的最低deep+1位替换为所述数据流的deep+1比特数据,同时自适应调整该像素的第deep+2位;
输出伪装图;
所述最小深度通过以下公式得到:
deep=floor(L/N),其中N为目标图像素数目,floor函数为向下取整;
所述自适应算法具体包括:
确定自适应调整的位数m;
2.根据权利要求1所述的一种图片处理方法,其特征在于,还包括提取步骤,所述提取步骤包括:
读取预留像素的LSB位,得到数据流长度L;
读取目标图的像素和像素数目,计算得到像素修改的最小深度deep;
将目标像素的最后deep+2位置0,按复杂度大小分类为低复杂度像素和高复杂度像素;
顺序扫描目标图,若当前像素属于低复杂度像素,则提取该像素最低deep位数据,否则提取该像素最低deep+1位数据;
将提取的数据汇总成数据流,提取的秘密文件流,恢复秘密图片。
3.根据权利要求1所述的一种图片处理方法,其特征在于,所述高复杂度像素个数为Hnum=L-deep×N,所述低复杂度像素个数Lnum=N-Hnum。
4.根据权利要求3所述的一种图片处理方法,其特征在于,所述低复杂度像素和高复杂度像素的分类方法为:
将目标图像素按照复杂度数值由小至大顺序排列,取前Lnum个为低复杂度像素,其余为高复杂度像素。
6.一种图片处理装置,其特征在于,包括伪装模块和提取模块;
所述伪装模块,用于读取秘密图片的文件流,通过LSB的方法将文件流嵌入到目标图像预留的若干固定像素上;将所述固定像素的原始LSB位与所述文件流整合为长度为L的数据流;读取目标图的像素和像素数目,计算得到像素修改的最小深度deep;将目标像素的最后deep+2位置0,按复杂度大小分类为低复杂度像素和高复杂度像素;顺序扫描目标图,若当前像素属于低复杂度像素,则将该像素的最低deep位替换为所述数据流的deep比特数据,同时自适应调整该像素的第deep+1位,否则将该像素的最低deep+1位替换为所述数据流的deep+1比特数据,同时自适应调整该像素的第deep+2位,输出伪装图;
所述提取模块,用于读取预留像素的LSB位,得到数据流长度L;读取目标图的像素和像素数目,计算得到像素修改的最小深度deep;将目标像素的最后deep+2位置0,按复杂度大小分类为低复杂度像素和高复杂度像素;顺序扫描目标图,若当前像素属于低复杂度像素,则提取该像素最低deep位数据,否则提取该像素最低deep+1位数据;将提取的数据汇总成数据流,提取的秘密文件流,恢复秘密图片;
所述最小深度通过以下公式得到:
deep=floor(L/N),其中N为目标图像素数目,floor函数为向下取整;
所述自适应算法具体包括:
确定自适应调整的位数m;
7.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括:
处理器;
存储介质,其上存储有可被执行的计算机程序,所述计算机程序被所述处理器运行时执行如权利要求1至5任一项所述的图片处理方法的步骤。
8.一种存储介质,其特征在于,所述存储介质上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1至5任一项所述的图片处理方法的步骤。
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