CN108416725A - 一种基于消除块效应的非对称jpeg隐写方法 - Google Patents
一种基于消除块效应的非对称jpeg隐写方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种基于消除块效应的非对称JPEG隐写方法,将图像由DCT域解压至空域,在保证图像尺寸不变的情况下,对解压后的图像进行一定的改动,得到经过改动的图像,然后将原图像的量化表转换至经过改动的图像的DCT域中;通过计算原始图像的代价值并对原图像和经过改动的图像均进行切割,调整标记系数对应的代价值,得到经过改动的图像的代价值;以经过原始图像作为载体,通过经过改动的图像的代价值和编码算法将秘密信息嵌入至经过改动的图像中,作为最终完成隐写的图像。本发明提供的隐写方法可在不影响现有隐写方法嵌入量和算法效率的基础上提高隐写方法的安全性,规避了常规DCT变换可能引起的块效应。
Description
技术领域
本发明涉及数据隐写领域,更具体地,涉及一种基于消除块效应的非对称JPEG隐写方法。
背景技术
目前,随着互联网的广泛应用,人们可以方便地完成信息的交互和传递,如何安全传递秘密信息是当前秘密通信领域所面临的一个重要问题。隐写术是解决通信安全问题的一种有效方法,它可以将秘密信息按某种方法嵌入到数字媒介中而不损坏载体的视听觉质量,使信息可以在公开的信道安全地传输而不引起第三方注意。Joint PhotographicExperts Group(JPEG)压缩图像作为目前互联网上运用最为广泛的图像格式,是秘密信息的一个重要载体,因此JPEG隐写成为隐写术的一个重要分支。
JPEG隐写中的JPEG压缩中会以8×8的块为单位进行离散余弦变换(DCT,DiscreteCosine Transform),虽然离散余弦变换具有较好的压缩特性并且广泛被图像和视频的压缩采用,但会造成较明显的块效应,降低图像的视觉质量。
发明内容
本发明为克服上述现有技术所述的缺陷,提供一种基于消除块效应的非对称JPEG隐写方法。
为解决上述技术问题,本发明的技术方案如下:
一种基于消除块效应的非对称JPEG隐写方法,包括以下步骤:
S1.提取载体图像的DCT系数C和量化表q_tab,获取秘密信息;
S2.根据所述DCT系数将DCT域解压到空域中,得到各子块对应的空域像素值;
S3.将解压到空域的图像裁剪i行、j列,其中0≤i≤2,0≤j≤2且i+j>0;在保证行数为i、列数为j的条件下,将经过裁剪的图像进行一定修改,得到经过修改的空域图像组C'i,j;
S4.将所述空域图像组C'i,j的像素值相加求均值,并利用步骤S1中的量化表q_tab将其转换到DCT域内,得到与原载体图像对应的、经过块效应消除的图像Cs,具体公式如下:
且i+j>0,1≤x≤M,1≤y≤N
其中,x表示图像的行,y表示图像的列;
S5.计算原始的代价值ρ;
S6.将所述C和Cs分成8×8的不重叠块,并将各块的边界进行标记,调整标记的系数所对应的代价值,得到新的代价值ρ';
S7.通过最终的代价值ρ'和编码算法将秘密信息嵌入到载体图像中,得到最终的隐写图像。
上述的工作原理为:将图像由DCT域解压至空域,在保证图像尺寸不变的情况下,对解压后的图像进行一定的改动,得到经过改动的图像,然后将原图像的量化表转换至经过改动的图像的DCT域中;由于经过改动的图像在原图像的基础上进行了多行/多列的改动,能解决原载体图像存在的块效应的问题;通过计算原始图像的代价值并对原图像和经过改动的图像均进行切割,调整标记系数对应的代价值,得到经过改动的图像的代价值;以经过原始图像作为载体,通过经过改动的图像的代价值和编码算法将秘密信息嵌入至经过改动的图像中,作为最终完成隐写的图像。
优选地,所述S1的解压过程具体包括:
对所述q_tab进行反量化、逆DCT变换以及取整。
优选地,所述步骤S3中具体修改过程如下:
先裁剪出图像的前m行补到图像下方,再裁剪出图像的前n列补到图像右侧,其中,0<m<i,0<n<j。
优选地,所述步骤S5中计算原始的代价值ρ具体步骤如下:
利用DCT系数和量化表的积的绝对值表示图像块的能量,进而根据图像能量块来选择信息的嵌入位置,具体的代价值通过以下函数计算而得:
其中,qij表示第i行j列的系数对应的量化表中的值,表示第mn块
周围的八个系数的能量值,Dmn表示图像第mn个8×8块对应的块能量;
Dmn的具体计算公式如下:
其中,xkl表示第mn块中第k行l列的DCT系数值,qkl表示该系数对应
量化表中第k行l列的值;
的具体计算公式如下:
优选地,所述步骤S6的具体过程如下:
当所述C的系数小于Cs的系数时,该点+1的代价值为ρ'=a×ρ,a=0.7;当图像C的系数大于等于Cs的系数时,该点+1的代价值为ρ'=ρ;当图像C的系数大于Cs的系数时,该点-1的代价值为ρ'=a×ρ,a=0.7;当图像C的系数小于等于Cs的系数时,该点-1的代价值为ρ'=ρ,具体公式如下:
其中,a=0.7,a代表代价值调整幅度;
D的具体计算公式如下:
其中,D表示调整代价值的位置,其中代价值调整都发生8×8块的最外层即存在块效应的位置。
优选地,所述步骤S7中编码算法为STCs编码。
与现有技术相比,本发明技术方案的有益效果是:
本发明提供的隐写方法可在不影响现有隐写方法嵌入量和算法效率的基础上提高隐写方法的安全性;通过将图像解压到空域后进行修改,得到新的代价值并利用到最终的隐写中,规避了常规DCT变换可能引起的块效应。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是基于消除块效应的非对称JPEG隐写方法示意图。
图2是采用本发明方案对UERD算法进行改进试验的结果示意图。
图3是采用本发明方案对UED算法进行改进试验的结果示意图。
具体实施方式
附图仅用于示例性说明,不能理解为对本专利的限制;
为了更好说明本实施例,附图某些部件会有省略、放大或缩小,并不代表实际产品的尺寸;
对于本领域技术人员来说,附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。
下面结合附图和实施例对本发明的技术方案做进一步的说明。
一种基于消除块效应的非对称JPEG隐写方法,如图1所示,包括以下步骤:
S1.提取载体图像的DCT系数C和量化表q_tab,获取秘密信息;
S2.根据DCT系数将DCT域解压到空域中,得到各子块对应的空域像素值;
S3.将解压到空域的图像裁剪i行、j列,其中0≤i≤2,0≤j≤2且i+j>0;在保证行数为i、列数为j的条件下,将经过裁剪的图像进行一定修改,得到经过修改的空域图像组C'i,j;
S4.将空域图像组C'i,j的像素值相加求均值,并利用步骤S1中的量化表q_tab将其转换到DCT域内,得到与原载体图像对应的、经过块效应消除的图像Cs,具体公式如下:
且i+j>0,1≤x≤M,1≤y≤N
其中,x表示图像的行,y表示图像的列;
S5.计算原始的代价值ρ;
S6.将C和Cs分成8×8的不重叠块,并将各块的边界进行标记,调整标记的系数所对应的代价值,得到新的代价值ρ';
S7.通过最终的代价值ρ'和编码算法将秘密信息嵌入到载体图像中,得到最终的隐写图像。
在本实施例中,S1的解压过程具体包括:
对q_tab进行反量化、逆DCT变换以及取整。
在本实施例中,步骤S3中具体修改过程如下:
先裁剪出图像的前m行补到图像下方,再裁剪出图像的前n列补到图像右侧,其中,0<m<i,0<n<j。
在本实施例中,步骤S5中计算原始的代价值ρ具体步骤如下:
利用DCT系数和量化表的积的绝对值表示图像块的能量,进而根据图像能量块来选择信息的嵌入位置,具体的代价值通过以下函数计算而得:
其中,qij表示第i行j列的系数对应的量化表中的值,表示第mn块周围的八个系数的能量值,Dmn表示图像第mn个8×8块对应的块能量;
Dmn的具体计算公式如下:
其中,xkl表示第mn块中第k行l列的DCT系数值,qkl表示该系数对应量化表中第k行l列的值;
的具体计算公式如下:
在本实施例中,步骤S6的具体过程如下:
当C的系数小于Cs的系数时,该点+1的代价值为ρ'=a×ρ,a=0.7;当图像C的系数大于等于Cs的系数时,该点+1的代价值为ρ'=ρ;当图像C的系数大于Cs的系数时,该点-1的代价值为ρ'=a×ρ,a=0.7;当图像C的系数小于等于Cs的系数时,该点-1的代价值为ρ'=ρ,具体公式如下:
其中,a=0.7,a代表代价值调整幅度;
D的具体计算公式如下:
其中,D表示调整代价值的位置,其中代价值调整都发生8×8块的最外层即存在块效应的位置。
在本实施例中,步骤S7中编码算法为STCs编码。
本实施例还包括UERD和UED算法采用本实施例方案进行优化的实验,UERD算法的实验结果如图2所示,UED算法的实验结果如图3所示:
实验选取BOSS数字图像库(来源于宾汉姆顿大学的Tomas Filler教授为一个名为Break Our Steganography System比赛建立的图像库)中的10000幅大小为512×512的灰度图,并将其压缩为质量因子为75的JPEG图像作为原始载体JPEG图像集。选定六种不同的嵌入率,分别是0.05bpnc、0.1bpnc、0.2bpnc、0.3bpnc、0.4bpnc以及0.5bpnc,对10000幅原始载体JPEG图像集进行信息嵌入。为了测试本发明方法的安全性,针对每一种情况,采用DCTR通用隐写分析特征工具提取待检测图像中的特征,一半样本作为训练集,另一半样本作为测试集,采用Ensemble集成分类器进行训练测试,图2和图3中表示针对两种算法做改进前以及改进后的对比,以10次平均检测错误率(Testing error)来表示测试结果。其中方形标注的曲线表示提升后的算法的安全性,圆圈标注的曲线表示原本算法的安全性,可以看出采用本发明方案的算法可以提升算法的安全性。步骤S3中裁剪情况和步骤S6中的代价值调整幅度只针对UED和UERD算法,将本发明方案使用到其他算法时可调整这两个参数。
显然,本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例,而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说,在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种基于消除块效应的非对称JPEG隐写方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1.提取载体图像的DCT系数C和量化表q_tab,获取秘密信息;
S2.根据所述DCT系数将DCT域解压到空域中,得到各子块对应的空域像素值;
S3.将解压到空域的图像裁剪i行、j列,其中0≤i≤2,0≤j≤2且i+j>0;在保证行数为i、列数为j的条件下,将经过裁剪的图像进行一定修改,得到经过修改的空域图像组C'i,j;
S4.将所述空域图像组C'i,j的像素值相加求均值,并利用步骤S1中的量化表q_tab将其转换到DCT域内,得到与原载体图像对应的、经过块效应消除的图像Cs,具体公式如下:
0≤i≤2,0≤j≤2且i+j>0,1≤x≤M,1≤y≤N
其中,x表示图像的行,y表示图像的列;
S5.计算原始的代价值ρ;
S6.将所述C和Cs分成8×8的不重叠块,并将各块的边界进行标记,调整标记的系数所对应的代价值,得到新的代价值ρ';
S7.通过最终的代价值ρ'和编码算法将秘密信息嵌入到载体图像中,得到最终的隐写图像。
2.根据权利要求1所述的基于消除块效应的非对称JPEG隐写方法,其特征在于,所述S1的解压过程具体包括:
对所述q_tab进行反量化、逆DCT变换以及取整。
3.根据权利要求1所述的基于消除块效应的非对称JPEG隐写方法,其特征在于,所述步骤S3中具体修改过程如下:
先裁剪出图像的前m行补到图像下方,再裁剪出图像的前n列补到图像右侧,其中,0<m<i,0<n<j。
4.根据权利要求1所述的基于消除块效应的非对称JPEG隐写方法,其特征在于,所述步骤S5中计算原始的代价值ρ具体步骤如下:
利用DCT系数和量化表的积的绝对值表示图像块的能量,进而根据图像能量块来选择信息的嵌入位置,具体的代价值通过以下函数计算而得:
其中,qij表示第i行j列的系数对应的量化表中的值,表示第mn块周围的八个系数的能量值,Dmn表示图像第mn个8×8块对应的块能量;
Dmn的具体计算公式如下:
其中,xkl表示第mn块中第k行l列的DCT系数值,qkl表示该系数对应量化表中第k行l列的值;
的具体计算公式如下:
5.根据权利要求1所述的基于消除块效应的非对称JPEG隐写方法,其特征在于,所述步骤S6的具体过程如下:
当所述C的系数小于Cs的系数时,该点+1的代价值为ρ'=a×ρ,a=0.7;当图像C的系数大于等于Cs的系数时,该点+1的代价值为ρ'=ρ;当图像C的系数大于Cs的系数时,该点-1的代价值为ρ'=a×ρ,a=0.7;当图像C的系数小于等于Cs的系数时,该点-1的代价值为ρ'=ρ,具体公式如下:
其中,a=0.7,a代表代价值调整幅度;
D的具体计算公式如下:
其中,D表示调整代价值的位置,其中代价值调整都发生8×8块的最外层即存在块效应的位置。
6.根据权利要求1所述的基于消除块效应的非对称JPEG隐写方法,其特征在于,所述步骤S7中编码算法为STCs编码。
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