CN111064858A - 一种双重加密二值图像的信息隐藏方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种双重加密二值图像的信息隐藏方法。将二值秘密图像用混沌和Arnold变换的方法进行加密，并对载体图像进行一级离散小波变换,选择低频域运用奇异值分解，通过修改奇异值，嵌入双加密后秘密图像，在对变换后的对角矩阵进行奇异值分解，计算中间矩阵，最后应用一级离散小波反变换得到含有秘密图像的载体图像。在秘密图像提取部分，通过嵌入时设定的秘钥可以很好的提取出二值秘密图像。该方法能够很好的还原秘密图像，经受住各种噪声、几何变换和剪切等攻击,具有较强的安全性和鲁棒性。

Description

一种双重加密二值图像的信息隐藏方法
技术领域
本发明属于信息安全、数字图像处理和秘密学交叉领域，主题内容是一种针对双重加密二值图像的高安全性，高鲁棒性的信息隐藏方法。
背景技术
近年来，网络信息技术在全世界范围内得到了迅猛发展，给信息的传输和处理带来了极大的便利。借助于网络所提供的强大的多媒体通信功能，人们可以高效、快速地将数字信息(特别是数字图像)进行传输，但网络是一把双刃剑，它也潜藏着巨大的安全隐患，容易成为犯罪分子、非法组织和有恶意的个人利用的工具。为确保数据的安全性，通常使用加密技术对敏感信息实施加密处理，然而一段完整的信息通过加密计算后会变为乱码。这将明确地提示攻击者乱码信息中内藏机密数据，容易引起攻击者的注意，这样攻击者就有可能对秘密信息进行破解，因此加密作为一种安全传输的手段存在明显的不足。
信息隐藏作为一种伪装性很好的保密技术，它隐藏了秘密数据的存在性来实现安全通信。通过把秘密数据如文本、图像、音频等通过某种方法嵌入到公开的多媒体数据中，得到内藏秘密数据的混合载体，它与原始载体数据对比，没有引起人为可感知的任何变化。混合载体数据到达接收端以后，收信方可通过提取算法将机密数据恢复出来，这样就达到了隐蔽通信的目的。目前信息隐藏主要分为空间域和变换域隐藏，传统的空间域隐藏方法虽然有很大的隐藏空间，但是鲁棒性很差。许多变换域方法在对抗常见的信号处理中能够表现出一定的鲁棒性,但对一些常见的几何失真处理却失去作用。
发明内容
针对传统信息隐藏方法安全性低，鲁棒性差等缺点,本文以使用最为广泛的数字图像作为研究对象，结合混沌理论和猫脸变换双加密的方法,提出了一种基于加密图像的离散小波变换(DWT)和奇异值分解(SVD)的信息隐藏方法。
主要技术方案包括：秘密图像加密部分，主要通过对秘密二值图像先进行logistic混沌加密，其次在进行猫脸变换加密，双重加密增加安全性；秘密图像隐藏部分，通过离散小波变换-奇异值分解方法将加密的图像嵌入载体图像中；接下来就是秘密图像提取部分，首先进行离散小波变换和奇异值分解得到提取的加密图像，在进行猫脸变换和混沌逆变换得到最初的秘密二值图像。
实验仿真表明,该方法能够很好的还原秘密图像，经受住各种噪声、几何变换和剪切等攻击,具有较强的安全性和鲁棒性。
附图说明
下面是该方法主要的附图。
图1是本发明方法的流程图。
图2是双重加密后的图像。
图3是秘密图像的嵌入和提取效果图。
图4是噪声攻击后的图像以及提取的秘密图像。
图5是45度旋转和裁剪后的图像以及提取的秘密图像
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明做进一步说明。
本发明的流程图如图1所示，一种双重加密二值图像的信息隐藏方法，该方法具体包括以下流程：
步骤一：秘密二值图像双重加密
logistic映射是混沌理论中典型的混沌序列，它的函数式就是：
m(k+1)＝u×m(k)(1-m(k))
其中m(k)属于(0，1)，0<u<＝4；实验表明当3.5699456<u<＝4时，logistic映射进入混沌状态，同时也可以作为很好的图像加密序列，将选定的m(k)作为秘钥。给定二值秘密图像w，将一维混沌序列m(i)与秘密图像像素w(i)进行异或运算：
Figure BDA0002345406120000021
就可以得到混沌加密图像p1，再将p1进行猫脸变换：
X＝(x+ay)mod(N)
Y＝(bx+(ab+1)y)mod(N)
其中(x,y)是原始图像的像素点坐标，(X,Y)是像素点(x,y)变换后的坐标,mod()是取模运算，N是原始图像的边长，a,b为给定的参数。对混沌加密后的图像p1再次进行猫脸变换加密，达到双重加密的图像p2，如图2所示。
步骤二：加密图像嵌入
1)对载体图像采用Haar小波进行一级离散小波变换，产生LL,HL,LH,HH四个子带。
2)对低频子带LL进行奇异值分解，得到对角矩阵S，酉矩阵U和酉矩阵V。
[U,S,V]＝svd(LL)
3)将加密图像p2以一定的嵌入强度a加入对角矩阵S中，得到T。
T＝S+a*p2
4)再对T进行奇异值分解，得到对角矩阵S1，酉矩阵U1和V1。
[U1,S1,V1]＝svd(T)
5)用U,S1,V获得嵌入加密图像的低频子带CW。
CW＝U*S1*VT
6)将CW,HL,LH,HH作一级离散小波反变换，获得最终嵌有加密图像的载体图像
步骤三：秘密二值图像提取
1)对嵌有加密图像的载体图像采用Haar小波进行一级离散小波变换，产生LL1,HL1,LH1,HH1四个子带。
2)对低频子带LL1进行奇异值分解，得到对角矩阵S2，酉矩阵U2和V2。
[U2,S2,V2]＝svd(LL1)
3)用U1,S2,V1获得嵌有加密图像的中间矩阵SN。
SN＝U1*S2*V1T
4)使用SN,嵌入强度a,对角矩阵S，得到加密图像WN。
WN＝(SN-S)/a
5)对WN进行猫脸逆变换和混沌逆置乱得到最后秘密二值图像W。
方法测试
仿真实验选用512×512Lena灰度图像作为载体图像，256×256二值图像作为秘密图像进行一系列的实验。
利用图像的峰值信噪比(PSNR)来评估嵌入信息对载体图像质量的影响程度。PSNR越大，说明嵌入信息对载体图像的影响越小，图像的不可感知性越好。秘密图像的嵌入和提取效果如图3所示。
为了评估本文算法对图像攻击的鲁棒性，对嵌入秘密图像的载体图像进行几何和非几何攻击，然后从被攻击的图像中提取秘密图像。常用的攻击类型有高斯噪声、变暗、增加对比度、旋转、裁剪等，攻击后图像和提取的秘密图像如下图4,图5所示。利用归一化相关性(NC)来评估提取秘密图像与原始秘密图像之间的相似性。
图3(a)和(c)的PSNR趋近于无穷大，(b)和(d)的NC为0.9990。
分别计算各种被攻击图像中提取出秘密图像的NC值，结果如表1所列。可以看出，所提方法提取的秘密图像与原始图像十分相似，验证了所提算法对各种攻击具有很好的鲁棒性。
表1为各种攻击下秘密图像的NC
攻击类型 乘性噪声 高斯噪声 旋转
NC 0.9984 0.9972 0.9981
攻击类型 裁剪 增强对比度 变暗
NC 0.9984 0.9982 0.9988

Claims (2)

1.一种双重加密二值图像的信息隐藏方法，其特征在于：秘密图像加密部分，主要通过对秘密二值图像先进行logistic混沌加密，其次在进行猫脸变换加密，双重加密增加安全性；秘密图像隐藏部分，通过离散小波变换-奇异值分解方法将加密的图像嵌入载体图像中；接下来就是秘密图像提取部分，首先进行离散小波变换和奇异值分解得到提取的加密图像，在进行猫脸变换和混沌逆变换得到最初的秘密二值图像。
2.根据权利要求1所述的一种双重加密二值图像的信息隐藏方法，其特征在于：该方法具体包括以下流程：
步骤一：秘密二值图像双重加密
logistic映射是混沌理论中典型的混沌序列，它的函数式就是：
m(k+1)＝u×m(k)(1-m(k))
其中m(k)属于(0，1)，0<u<＝4；实验表明当3.5699456<u<＝4时，logistic映射进入混沌状态，同时也可以作为很好的图像加密序列，将选定的m(k)作为秘钥；给定二值秘密图像w，将一维混沌序列m(i)与秘密图像像素w(i)进行异或运算：
Figure FDA0002345406110000011
就可以得到混沌加密图像p1，再将p1进行猫脸变换：
X＝(x+ay)mod(N)
Y＝(bx+(ab+1)y)mod(N)
其中(x,y)是原始图像的像素点坐标，(X,Y)是像素点(x,y)变换后的坐标,mod()是取模运算，N是原始图像的边长，a,b为给定的参数；对混沌加密后的图像p1再次进行猫脸变换加密，达到双重加密的图像p2；
步骤二：加密图像嵌入
1)对载体图像采用Haar小波进行一级离散小波变换，产生LL,HL,LH,HH四个子带；
2)对低频子带LL进行奇异值分解，得到对角矩阵S，酉矩阵U和酉矩阵V；
[U,S,V]＝svd(LL)
3)将加密图像p2以一定的嵌入强度a加入对角矩阵S中，得到T；
T＝S+a*p2
4)再对T进行奇异值分解，得到对角矩阵S1，酉矩阵U1和V1；
[U1,S1,V1]＝svd(T)
5)用U,S1,V获得嵌入加密图像的低频子带CW；
CW＝U*S1*VT
6)将CW,HL,LH,HH作一级离散小波反变换，获得最终嵌有加密图像的载体图像
步骤三：秘密二值图像提取
1)对嵌有加密图像的载体图像采用Haar小波进行一级离散小波变换，产生LL1,HL1,LH1,HH1四个子带；
2)对低频子带LL1进行奇异值分解，得到对角矩阵S2，酉矩阵U2和V2；
[U2,S2,V2]＝svd(LL1)
3)用U1,S2,V1获得嵌有加密图像的中间矩阵SN；
SN＝U1*S2*V1T
4)使用SN,嵌入强度a,对角矩阵S，得到加密图像WN；
WN＝(SN-S)/a
5)对WN进行猫脸逆变换和混沌逆置乱得到最后秘密二值图像W。
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