CN113421181A - 一种基于预估鲁棒性的信息隐藏方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于预估鲁棒性的信息隐藏方法，包括步骤：以每个k×k图像块为单位，将系数集C＝{C_f，f＝1，2，…，3k²/4}作为候选载体；根据鲁棒性预估函数r(m，f，t)计算每个候选载体的预估鲁棒性，选择最优鲁棒性的载体携带秘密信息。其中，鲁棒性预估函数r(m，f，t)包括嵌入修改带来的提取鲁棒性r_m、嵌入载体所在的空间频率带来的提取鲁棒性r_f和纹理特性带来的提取鲁棒性r_t。相对于现有技术，本发明的有益效果在于，将信息嵌入在分块图像的DCT(Discrete Cosine Transform，离散余弦变换)域，通过分析载体的纹理属性、频率特性以及嵌入修改对嵌入后信息提取鲁棒性的影响，选择强鲁棒区域嵌入，提升信息隐藏的鲁棒性。

Description

一种基于预估鲁棒性的信息隐藏方法

技术领域

本发明涉及数字图像信息隐藏技术领域，特别是一种基于预估鲁棒性的信息隐藏方法。

背景技术

由于近年来互联网的飞速发展和图像数据的广泛使用，以及各种功能强大的图像处理软件的出现，使得数字图像的传输、存储、复制及编辑等处理变得方便快捷的同时，也使人们开始关注多媒体信息安全问题。信息隐藏技术是一种将秘密信息隐藏在已有媒体中的信息安全技术，媒体的冗余信息越多，秘密信息越容易隐藏，就越安全。信息隐藏的历史可以追溯到公元前440年的隐写术，在数字时代，信息隐藏技术已经成为信息安全研究领域的热点。

图像信息隐藏方法按照嵌入位置，将信息隐藏方法分为有直方图平移、频谱扩展、位平面代换等方法，无论哪种信息嵌入方法，信息提取鲁棒性都是非常重要的性能指标。目前鲁棒性通常以接收端提取信息后通过比对提取信息的正确率的方式度量。

文献“On the fault-tolerant performance for a class of robust imagesteganography.”(.Zhang，C.Qin，W.M.Zhang，F.L.Liu，and X.Y.Luo，Signal Processing，146：99-111，2018)基于突发差错和STC解码差错提出差错模型分析图像差错容忍性能，同时也描述了接收端收到的含密图像的差错以及隐写的鲁棒性能。文献“Towards robustimage steganography.”(J.Tao，S.Li，X.Zhang，and Z.Wang.IEEE Transactions onCircuits and Systems for Video Technology，29(2)：594-600，2019.)提出通过调整图像压缩系数修改载体图像实现信息的嵌入，使含密图像与真正压缩后的图像一样，以此提升鲁棒性。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于预估鲁棒性的信息隐藏方法，通过度量嵌入载体所在区域的纹理性和空间相关性对提取鲁棒性的影响，选择强鲁棒区域嵌入，提升信息隐藏的鲁棒性。

实现本发明目的的技术方案如下：

一种基于预估鲁棒性的信息隐藏方法，以每个k×k图像块为单位，将系数集C＝{C_f，f＝1，2，…，3k²/4}作为候选载体；其中，C_f为空间频率为f的DCT系数；k为自然数且k＞1；

根据鲁棒性预估函数r(m，f，t)计算每个候选载体的预估鲁棒性，选择最优鲁棒性的载体携带秘密信息，即

f^*＝arg max r(m，f，t)subjectto：f∈{1，2，…，3k²/4}；

所述鲁棒性预估函数

r(m，f，t)＝r_m+r_f+r_t；

其中，

r_m＝αe^m为嵌入修改带来的提取鲁棒性，m表示嵌入修改量，

C_f′是嵌入修改后的载体系数；α表示嵌入修改带来鲁棒性的权重系数；

r_f＝βe^1-f为嵌入载体所在的空间频率带来的提取鲁棒性，f表示图像块DCT域的1维频率，β表示空间频率带来鲁棒性的权重系数；

为纹理特性带来的提取鲁棒性，t表示系数所在图像块的纹理特性，取值为0，1，2分别代表平坦、边缘和纹理区域，γ表示纹理特性带来鲁棒性的权重系数。

相对于现有技术，本发明的有益效果在于，

将信息嵌入在分块图像的DCT(Discrete Cosine Transform，离散余弦变换)域，通过分析载体的纹理属性、频率特性以及嵌入修改对嵌入后信息提取鲁棒性的影响，选择强鲁棒区域嵌入，提升信息隐藏的鲁棒性。

具体实施方式

本发明利用图像块的纹理性、块内DCT系数的空间频率以及嵌入修改量，设计了一种信息嵌入前DCT系数信息提取鲁棒性的评估函数，并基于该鲁棒函数，使信息嵌入的鲁棒性最优。

本发明包括信息嵌入的鲁棒性的度量方法。

主要步骤如下：

首先，基于信息嵌入带来的图像块的影响改变，研究与信息嵌入相关的载体纹理性对嵌入修改的遮蔽作用，在纹理丰富的区域，较大的嵌入修改并不会产生明显的失真，并能产生较强的鲁棒性；其次，基于不同空间频率的修改产生对应的空间域图像块的相应幅度和范围内像素值修改的问题，高频系数对应于空间域的高频部分，低频系数对应于空间域的低频部分，不同纹理性的高低频系数影响不同，因此基于低频部分不易被修改的原理，研究低频系数中选择最佳嵌入载体提高提取鲁棒性；接着，基于嵌入修改量对提取鲁棒性的影响，大的嵌入修改更能对抗传输差错，定义修改量对原系数间的修改率作为鲁棒性的参考，寻找嵌入造成的失真与鲁棒性的平衡，在不引起明显失真的前提下最大化提取鲁棒性。最后，基于以上三个因素，用函数建立以预评估的鲁棒性与纹理性、空间频率以及修改量的函数关系。

具体如下：

假设评估给给定图像的的第(i，j)图像块中系数特定元素的失真代价。

1、预估鲁棒函数

(1)纹理性因子

将图像分块k×k(k＞1)的图像块，并进行DCT变换，计算每个块AC(AlternatingCurrent，交流)系数的方差，并进行从大到小的排序，形成块序列{b₁，b₂，…，b_n}，其中n是图像中的块的个数，则第排序后的块序列中第i个块的纹理值定义：

由于图像的纹理特性和空间频率系数有直接的关系，同时纹理性可给嵌入失真提供较好的掩蔽性，因此纹理丰富区域可提供较强的鲁棒性，将纹理性因子表达如下：

其中γ是缩放因子。

(2)空间频率因子

图像块中的DCT系数按Z字形扫描后，形成1DDCT系数。每个DCT系数对应的序号即代表其相应的块内空间频率。其中直流系数反映图像块的平均能量，其中的信息嵌入越能对抗信息传输造成的局部信息损失，信息嵌入具有最强的鲁棒性，随着频率的增高，其鲁棒性逐渐降低，且呈现指数降低的趋势，因此可将空间频率因子表达如下：

r_f＝βe^1-f

其中β是缩放因子。

(3)嵌入修改量

图像载体中信息提取的鲁棒性是由信息嵌入修改与传输信道干扰间的对抗。若信息嵌入修改量大于干扰量，信息可以正确提取，否则造成提取信息的误码。因此信息嵌入量与提取鲁棒性成正比，可将其表示为：

r_m＝αe^m

其中α是缩放因子。

(4)信息提取鲁棒函数

基于嵌入载体纹理性、空间频率以及DCT系数的修改量，结合指数函数的性质，指定载体的信息嵌入后，接收端信息提取鲁棒函数定义如下：

2、基于预估鲁棒性的信息隐藏算法：

(1)候选载体

如前所述，在k×k(k＞1)图像块上嵌入信息，每个图像块上只选择一个DCT系数作为载体携带信息，经过DCT变换的图像块中低频系数具有较好的鲁棒性，因此选择将前

个低频系数作为候选载体：

(2)根据信息提取鲁棒函数，选择块内最优载体

如前所述，纹理性由图像中块的AC系数方差决定，取值为0，1，2，分别代表平坦、边缘以及纹理块；每个DCT系数的空间频率是其对应的Z扫描后的序号；由于不同空间频率系数的取值不同，嵌入修改量的绝对值不能反映修改产生的影响，将嵌入修改理定义为：

其中C_f′是嵌入修改后的载体系数。根据信息提取鲁棒函数计算每个候选系数的鲁棒性，并选择最优的系数嵌入信息：

(3)嵌入信息

按具体嵌入算法，在选择的最优载体上嵌入信息。

本发明在嵌入前通过对嵌入操作带来的失真和鲁棒性的影响，以及嵌入修改量、纹理特性以及空间频率对嵌入操作的影响，选择最优的嵌入载体，携带信息，从而有利于本发明的推广应用。

本发明方法的效果可以通过含密视频质量和在噪声环境下提取正确率验证，主要包括：

1.椒盐噪声和高斯噪声条件下的提取鲁棒性

用经典的位平面替换的方法嵌入信息，同时用经典的图片进行测试，表1为测试结果。其中“GN”指高斯噪声(Gaussian Noise)，“SP”指椒盐噪声(Salt&Pepper)。

表1：噪声干扰下信息提取正确率

2.本发明的使用效果

在使用同一嵌入方法时，经过椒盐噪声的干扰后，对比使用和未使用本发明的提取效果，见表2所示。其中“N”和“Y”分别表示未使用和使用本发明。

表2：椒盐噪声干扰下使用本发明前后的提取正确率

Claims (1)

1.一种基于预估鲁棒性的信息隐藏方法，其特征在于，

以每个k×k图像块为单位，将系数集C＝{C_f，f＝1，2，…，3k²/4}作为候选载体；其中，C_f为空间频率为f的DCT系数；k为自然数且k＞1；

根据鲁棒性预估函数r(m，f，t)计算每个候选载体的预估鲁棒性，选择最优鲁棒性的载体携带秘密信息，即

f^*＝arg max r(m，f，t)subject to：f∈{1，2，...，3k²/4}；

所述鲁棒性预估函数

r(m，f，t)＝r_m+r_f+r_t；

其中，

r_m＝αe^m为嵌入修改带来的提取鲁棒性，m表示嵌入修改量，

C_f′是嵌入修改后的载体系数；α表示嵌入修改带来鲁棒性的权重系数；

r_f＝βe^1-f为嵌入载体所在的空间频率带来的提取鲁棒性，f表示图像块DCT域的1维频率，β表示空间频率带来鲁棒性的权重系数；

为纹理特性带来的提取鲁棒性，t表示系数所在图像块的纹理特性，取值为0，1，2分别代表平坦、边缘和纹理区域，γ表示纹理特性带来鲁棒性的权重系数。