CN115272042A - 一种基于xor编码和局部阈值法的隐写嵌入与提取方法 - Google Patents

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白云杰
李一帆
韩阳
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Abstract

本发明公开一种基于XOR编码和局部阈值法的隐写嵌入与提取方法，包括以下步骤：输入数据集中的原始图像：将数据集中512*512的灰度图像进行输入；使用局部阈值法根据图像局部的像素阈值，把图像分割为前景图像和背景图像；将分割完成之后的像素点坐标分别存入两个数组中；输入需要被加密的信息，使用随机序列生成密钥key，使用key对将要嵌入的信息使用XOR编码加密；进行隐写操作，隐写时使用BFS算法遍历像素，对像素值为0的像素点像素值二进制最后两位隐写，对像素值为255的像素点使用LSB隐写。本方法相比现有的自适应图像隐写算法，具有更高的安全性和更大的图像嵌入容量。

Description

一种基于XOR编码和局部阈值法的隐写嵌入与提取方法
技术领域
本发明涉及图像隐写分析领域，特别是涉及一种基于XOR编码和局部阈值法的图像隐写嵌入与提取方法。
背景技术
隐写术作为信息隐藏技术的一个重要分支，能将所需传输的秘密信息在不安全的信道中以一种特殊形式安全地发送出去。近年来隐写术被广泛的应用到网络空间安全领域当中，因为隐写技术可以把秘密信息通过公共信道安全地传递出去，这样的方法远比使用密码加密技术更加实用。秘密信息被隐写到载体图像上面后，不仅从视觉上很难察觉出区别，计算机如果不使用对应的技术也很难提取出被隐写后的信息。随着对隐写术的深入研究，现在隐写术需要解决的两个核心问题是保证秘密信息的安全性和提高隐写容量的大小。
隐写术按照隐写信息能够自适应的隐藏在载体图像上，又分为自适应隐写和非自适应隐写。自适应隐写能够根据图片的多种特性来判断隐藏秘密信息的位置与大小，Soumendu Chakraborty等人通过中值边缘检测器来预测载体图像的选择区域来选择嵌入秘密信息。Inas Jawad Kadhim等人通过利用双树复小波变换（DT-CWT）子带系数的自适应嵌入秘密信息。自适应隐写算法充分考虑了Stego（载体）的图像纹理特征，通过分析Stego的特点，将秘密信息有选择地嵌入到纹理较为复杂、边缘较为明显地图像区域中。这样做的好处在于既能保证载体图像能够保留隐藏的信息，又能够保留图像原本信息的完整性，还降低了专用图像分析算法的准确率，具有较强的抗分析能力。
发明内容
本发明目的：针对传统隐写算法最大嵌入容量低，被隐写后载体图像感知质量差的问题，将图像分割应用到图像隐写中，提出一种基于XOR编码和局部阈值法的图像自适应隐写方法，提高图像隐写的效果。
为解决上述问题，本发明提供一种基于XOR编码和局部阈值法的图像隐写嵌入方法，其中，该方法包括以下步骤：
Step1: 输入原始数据集中原始图像：512*512像素的灰度图像；
Step2：使用局部阈值法根据图像局部的像素阈值，把图像分割为前景图像和背景图像；
Step3：将完成分割的前景和背景两部分图像像素点，根据像素值是0还是255，将其坐标分分别存入两个数组中；
Step4：输入需要被加密的信息，使用随机序列生成密钥key，使用key对将要嵌入的信息使用XOR编码加密，这种加密是单向的，具有更高的安全性。
Step5：对图片进行隐写操作，隐写时使用BFS（Breadth First Search）算法遍历像素，根据像素点像素值的不同而采用不同的隐写方法，对前景图像区域像素进行高容量隐写，对背景图像区域像素进行低容量隐写，使用BFS遍历全部像素，而不是使用顺序遍历，BFS遍历效率更高，能更快的执行像素遍历。根据像素点像素值的不同而采用不同的隐写方法，完成对图像自适应隐写，这种隐写方法安全性更高，并且相比于现有的自适应隐写方法，具有更大的嵌入容量。对像素值为0的像素点的二进制最后两位进行隐写，对像素值为255的像素点使用LSB隐写。
进一步的，所述Step2对图像进行分割选用局部阈值法，根据局部阈值的大小来判断将周边像素点的像素值重置，如果大于阈值将像素值置为255，如果小于阈值置为0，用于以后隐写。
一种基于XOR编码和局部阈值法的图像隐写提取方法，包括以下步骤：
Step1：开始提取，载入512*512载密灰度图像；
Step2：使用局部阈值法对图像进行分割，将分割后像素值为0的像素点坐标存储在一个数组中，将像素值为255的像素点坐标存储在另一个数组中；
Step3：使用BFS算法按照嵌入顺序遍历像素，像素值为0时提取像素二进制值最后两位的值，像素值为255时提取像素二进制值最后一位的值；
Step4：使用密钥key将提取出来的二进制使用XOR编码解密；
Step5：对提取出来的二进制数重组得到秘密信息。
本发明有益效果：输入原始图像，通过局部阈值法将图像分割为前景和背景两个区域，通过对前景图像区域像素进行高容量隐写，对背景图像区域像素进行低容量隐写，来提高图像最高嵌入位数。由于直接嵌入的信息容易被检测到并分析出来，因此本文在秘密信息在被隐写前使用XOR编码对其进行加密，并且使用随机序列生成一次key，保证了嵌入信息的安全性，即使被提取出来嵌入信息，如果没有key也不能恢复原信息。实验结果展示了提出的方法隐写后的图片在PSNR、MSE、SSIM和最大嵌入容量上均优于已经提出的一些算法，获得了较为理想的结果，在人类视觉上更不容易被发现。
附图说明
图1 本发明流程图；
图2 隐写嵌入步骤图；
图3 隐写提取步骤图。
具体实施方式
实施例1：
本方法将图像分割引入用于图像隐写中，提出一种基于XOR编码和局部阈值法的图像自适应隐写方法。输入数据集中的原始图像，将数据集中512*512的灰度图像进行输入。使用图像局部自适应阈值法根据图像局部的像素值，选取局部像素像素值峰值中间的谷底对应的灰度值T作为灰度阈值，对局部图像进行分割，从而完成把整个图像分割为前景图像和背景图像，将分割完成之后的前景和背景两部分图像像素点坐标分别存入两个数组中。输入需要被加密的信息，使用随机序列生成密钥key，使用key对将要嵌入的信息使用XOR编码加密。之后对图片进行隐写操作，隐写时使用BFS（Breadth First Search）算法遍历像素，对像素值为0的像素点像素值二进制最后两位隐写，对像素值为255的像素点使用LSB隐写。
为了测试本文提出的算法最大可以嵌入信息的容量，随机选取了3幅图像进行最大容量测试，结果见表1。
表1 最大可嵌入容量
Figure 987377DEST_PATH_IMAGE002
为了检验隐写后的图像不可感知性分别对选取的五幅图像，选取了PSNR、MSE、SSIM三个指标进行了比对，分别对不同的加密位数进行了比对，比对结果见表2。
表2 不同图片图像嵌入位数PSNR、MSE、SSIM值
Figure 450325DEST_PATH_IMAGE004
根据PSNR的度量标准，当PSNR的值大于40dB时，说明图像的质量几乎和原图一样，本文提出的算法当嵌入位数为183500位时，PSNR值仍保持在52.71以上，说明含有秘密信息的载密图像质量较高。
实施例2：
在完成对载体图像信息隐写后，需要对隐写信息进行提取。首先载入512*512载密图像，使用局部阈值法对图像进行分割，将分割后像素值为0的像素点坐标存储在一个数组中，将像素值为255的像素点坐标存储在另一个数组中，使用BFS算法按照嵌入顺序遍历像素，像素值为0时提取像素二进制值最后两位的值，像素值为255时提取像素二进制值最后一位的值。根据隐写时获得的key值，使用key将提取出来的二进制使用XOR编码解密，对提取出来的二进制数重组得到秘密信息。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变型，这些改进和变型也应视为本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种基于XOR编码和局部阈值法的隐写嵌入方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
Step1: 输入原始数据集中原始图像；
Step2：使用局部阈值法根据图像局部的像素阈值，把图像分割为前景图像和背景图像；
Step3：将完成分割的前景和背景两部分图像像素点，根据像素值是0还是255，将其坐标分分别存入两个数组中；
Step4：输入需要被加密的信息，使用随机序列生成密钥key，使用key对将要嵌入的信息使用XOR编码加密；
Step5：对图片进行隐写操作，隐写时使用BFS算法遍历像素，根据像素点像素值的不同而采用不同的隐写方法，对像素值为0的像素点的二进制最后两位进行隐写，对像素值为255的像素点使用LSB隐写。
2.根据权利要求1所述的一种基于XOR编码和局部阈值法的隐写嵌入方法，其特征在于，所述Step1中原始图像为512*512像素的灰度图像。
3.根据权利要求1所述的一种基于XOR编码和局部阈值法的隐写嵌入方法，其特征在于，所述Step2对图像进行分割选用局部阈值法，根据局部阈值的大小来判断将周边像素点的像素值重置，如果大于阈值将像素值置为255，如果小于阈值置为0。
4.一种基于XOR编码和局部阈值法的隐写提取方法，该方法包括以下步骤：
Step1：载入512*512载密图像；
Step2：使用局部阈值法对图像进行分割，将分割后像素值为0的像素点坐标存储在一个数组中，将像素值为255的像素点坐标存储在另一个数组中；
Step3：使用BFS算法按照嵌入顺序遍历像素，像素值为0时提取像素二进制值最后两位的值，像素值为255时提取像素二进制值最后一位的值；
Step4：使用密钥key将提取出来的二进制使用XOR编码解密；
Step5：对提取出来的二进制数重组得到秘密信息。
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