曹敏 ，陳夠喜

(中北大學(xué) 電子與計算機科學(xué)技術(shù)學(xué)院，山西 太原 030051)

0 引言

目前已有多種以彩色圖像或灰度圖像為宿主的信息隱藏方法，而二值圖像的信息隱藏方法則相對較少。二值圖像即黑白圖像，在日常生活中的應(yīng)用很廣泛，隨著全球信息數(shù)字化進程的日益加快，個人檔案、醫(yī)療記錄、學(xué)歷證書、專利證件、手寫簽名、設(shè)計圖樣、館藏圖書、機要文件等大批的重要資料，已掃描成數(shù)字化文檔以二值圖像的方式備存。顯然，與一般的灰度、彩色圖像或音、視頻相比，這些二值圖像的價值要昂貴得多。因此，在其中隱藏保護性信息也就顯得尤為重要[1]。

1 基于置亂變換的多級分塊信息隱藏算法

1.1 算法流程

本文提出的信息隱藏基本思想是：首先將一級秘密信息通過MATLAB仿真成圖像，將圖像置亂并作為載體，將二級秘密信息通過特定的算法嵌入到載體中得到載密圖像，秘密信息的提取即是嵌入過程的逆反過程。

具體流程圖如圖1所示。

圖1 算法流程圖

1.2 圖像置亂

將實驗得到的二進制數(shù)據(jù)（一級秘密信息）排列成M×N的矩陣A，使用MATLAB將矩陣A仿真成圖像并顯示出來，將圖像A經(jīng)過Arnold置亂得到圖像B，此時的B即為本實驗的載體圖像。

Arnold置亂是俄國數(shù)學(xué)家Vladimir I.Arnold提出的一種變換，一幅N×N的數(shù)字圖像的二維Arnold變換定義為：

其中x,y∈{0,1,2,…,N-1}表示變換前像素的位置，x',y'表示變換后的像素位置，mod為模運算。數(shù)字圖像可以看為一個二維矩陣，經(jīng)過Arnold變換之后圖像的像素位置會重新排列，這樣圖像會顯得雜亂無章，從而實現(xiàn)了對圖像的置亂加密效果【3】。

經(jīng)過一定次數(shù)的置亂后圖像變得雜亂無章，和原始圖像已經(jīng)完全不同，然而對于合法的用戶，需要還原出原始圖像。Arnold變換之所以成為一種得到廣泛應(yīng)用的置亂算法，是因為Arnold變換具有周期性，如果重復(fù)地進行Arnold變換，經(jīng)過一定的次數(shù)之后必然會還原出原始圖像。如本文中所使用的Lena圖像是256×256的二值圖像，根據(jù)文獻(xiàn)中計算Arnold變換周期的方法可得該圖像的周期是192次，實驗結(jié)果如圖2所示。

1.3 分塊處理并嵌入信息

將一級秘密信息經(jīng)過置亂后的圖像作為載體，向載體內(nèi)嵌入二級秘密信息。將載體圖像分成3×3的小模塊，每塊單獨進行信息的嵌入與提取。如圖3所示，中心像素記為a,其八鄰域像素分別記為b1,b2,b3,b4,b5,b6,b7,b8；由于全“1”或全“0”的圖像塊為全白或全黑的平滑圖像塊，修改這類圖像塊中的像素容易被人眼察覺，所以不能用來隱藏信息，圖像塊在嵌入信息之后也不能變成全“1”或全“0”。在信息提取時也認(rèn)為全“1”或全“0”的圖像塊內(nèi)無隱藏信息。其他塊要分情況看是否能嵌入信息，具體嵌入策略如下：

（1）將二進制秘密數(shù)據(jù)（一級秘密信息）用MATLAB仿真成二值圖像A，并對該圖像在密鑰T1的控制下進行置亂處理，得到新的宿主圖像B，這樣便可以提高嵌入系統(tǒng)的抗檢測性，使得系統(tǒng)更加穩(wěn)定、安全。

（2）令二級秘密信息序列為M（k）,k=1,2,3,…對圖像進行分塊處理，按照密鑰T2，將二值圖像B按順序分割成M×N個3×3的互不相交的圖像塊Bi,j：

（3）對數(shù)據(jù)塊進行嵌入分析，根據(jù)本文的嵌入規(guī)則，有兩種非法情況是不能嵌入信息的：

若模塊Bu,v中X1+X2=0或8，則塊內(nèi)不能嵌入信息，不對塊Bu,v做任何操作。

（4）當(dāng) :

(a) X1=X2,Y1=Y2；

(b) X1+X2≠8或0；

(c)Cu,v≠ 0 或 9時，G(l)=B(i,j)(2,2),l=1,2,3…；B(i,j)(2,2)=M(k)，完成對單個模塊的嵌入操作。然后掃描剩下的模塊，并按照此方法完成其他二級秘密信息的嵌入。

圖3 3×3圖像塊像素位置標(biāo)記

1.4 隱藏信息的提取

接收端提取秘密信息時按照如下步驟進行：

（1）按照嵌入時的分塊方法，將圖像分成3×3的數(shù)據(jù)塊。

（2）在密鑰的控制下按順序找到可能嵌入信息的數(shù)據(jù)塊。

此時，成功提取二級秘密信息，并得到完整的宿主圖像。

（3）在密鑰T1的指引下，將宿主圖像恢復(fù)置亂，得到由一級秘密信息組成的矩陣圖像，從而成功提取一級秘密信息。

2 實驗結(jié)果分析

本文分別選取了非文本型二值圖像、中文文本型二值圖像、英文文本型二值圖像為宿主圖像，并使用本文算法和文獻(xiàn)[2]中的算法做對比，嵌入前后的效果如圖4-圖6所示：圖4是用非文本型二值圖像嵌入信息前后對比，圖5是中文文本型二值圖像嵌入信息前后的對比，圖6是英文文本型二值圖像嵌入信息前后的對比。

圖4 本文非文本型二值圖像數(shù)據(jù)隱藏結(jié)果

圖5 中文文本型二值圖像數(shù)據(jù)隱藏結(jié)果

圖6 英文文本型二值圖像數(shù)據(jù)隱藏結(jié)果

PSNR是最普遍，最廣泛使用的評鑒畫質(zhì)的客觀量測法，psnr值越高，表明圖像嵌入質(zhì)量越高。計算公式如下：

所得實驗數(shù)據(jù)如表1所示。

表1 幾組實驗數(shù)據(jù)比較

3 結(jié)論

本文根據(jù)二值圖像的性質(zhì)，提出了將一個秘密信息嵌入到由另 一個秘密信息構(gòu)成的二值圖像中的信息隱藏方法。該方法將置亂后的秘密信息圖像進行分塊處理，再按照一定的密鑰嵌入信息，完全符合Kerckhoffs準(zhǔn)則。實驗表明，按照本方法得到的載密圖像失真小，質(zhì)量高，安全性強，信息提取率高達(dá)100%。本文主要討論了低失真的信息隱藏方法，嵌入容量問題尚待進一步提高。

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