羅永有

（柳州城市職業(yè)學(xué)院，廣西 柳州 545036）

0 引言

在圖像塊中插入隱寫(xiě)信息，實(shí)現(xiàn)信息隱寫(xiě)的目的是近年來(lái)隱寫(xiě)算法發(fā)展和應(yīng)用的一種主要方式.由于圖像塊像素點(diǎn)自身的特點(diǎn)和人眼對(duì)圖像像素細(xì)微變化的不明顯性，使得在圖像塊中插入隱寫(xiě)信息成為可能.目前在圖像塊中植入隱寫(xiě)信息的研究很多，所提出的相關(guān)算法也很多，比如經(jīng)典的LSB算法.

由于圖像的像素點(diǎn)最低位的變化對(duì)人眼視角效果影響不明顯，因此在圖像隱寫(xiě)算法中，基于最低像素位的隱寫(xiě)算法是一種非常經(jīng)典的圖像隱寫(xiě)算法.在基于最低像素位嵌入隱寫(xiě)信息的算法基礎(chǔ)上，也發(fā)展形成了若干種新的改進(jìn)性的隱寫(xiě)算法.然而在研究圖像隱寫(xiě)算法時(shí)，更多的是考慮像素點(diǎn)與像素點(diǎn)之間的相互關(guān)系來(lái)設(shè)計(jì)隱寫(xiě)算法，而對(duì)像素塊和像素塊之間的數(shù)據(jù)關(guān)系研究并不夠.為了進(jìn)一步提升圖像隱寫(xiě)算法的能力，筆者將研究基于圖像塊間像素特征的隱寫(xiě)算法.

1 圖像塊間像素關(guān)系分析

1.1 單個(gè)像素點(diǎn)最低位的特性

單個(gè)像素點(diǎn)的數(shù)值表示時(shí)，其最低比特位對(duì)該像素點(diǎn)的數(shù)值影響最小.以8比特的像素點(diǎn)為例，其像素點(diǎn)的最低位對(duì)整個(gè)像素值的影響只有256分之一，因此在像素點(diǎn)的最低位嵌入隱寫(xiě)信息，只對(duì)該比特位加減一，則嵌入了隱寫(xiě)信息之后，對(duì)該像素點(diǎn)的像素值影響并不明顯，這也是目前經(jīng)典的LSB隱寫(xiě)算法設(shè)計(jì)的核心思想.但是由于在單個(gè)像素點(diǎn)嵌入隱寫(xiě)信息時(shí)，其嵌入的信息量十分有限，而且直接對(duì)單個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行隱寫(xiě)信息的嵌入，并沒(méi)有考慮像素點(diǎn)和像素點(diǎn)之間的相鄰關(guān)系，因此這種方式進(jìn)行隱寫(xiě)信息嵌入時(shí)，其嵌入的隱寫(xiě)信息量是有限的.

1.2 相鄰兩個(gè)像素點(diǎn)的關(guān)系

在通常人們所接觸的圖像中，相鄰的兩個(gè)像素點(diǎn)之間的像素值往往是非常接近的，因此在設(shè)計(jì)隱寫(xiě)算法時(shí)，可以對(duì)相鄰兩個(gè)像素點(diǎn)之間的像素值進(jìn)行分析，并根據(jù)相鄰兩個(gè)像素點(diǎn)之間的像素差值，來(lái)設(shè)計(jì)隱寫(xiě)信息的隱寫(xiě)量，以此提高隱寫(xiě)算法的隱寫(xiě)容量.

如圖1所示，在圖中所表示的相鄰像素點(diǎn)之間，每個(gè)像素點(diǎn)分別與水平方向的相鄰像素點(diǎn)，或垂直方向的相鄰像素點(diǎn)都存在一定的相似關(guān)系，因此在研究和設(shè)計(jì)基于相鄰像素點(diǎn)之間的關(guān)系，實(shí)現(xiàn)信息隱藏的算法時(shí)，一般需要確定一個(gè)像素點(diǎn)的掃描方向.如圖1所示選取Z字形的掃描方向，依次選取相鄰兩個(gè)像素點(diǎn)之間的像素差值，作為隱寫(xiě)信息的參考依據(jù).

圖1 相鄰兩個(gè)像素點(diǎn)的選取Fig.1The selection of two adjacent pixels

1.3 圖像塊的像素點(diǎn)相互關(guān)系

由于圖像呈現(xiàn)給人們的視角效果是二維的圖像，因此對(duì)像素點(diǎn)之間的相互關(guān)系分析，也應(yīng)該從二維的角度進(jìn)行分析.當(dāng)單純對(duì)圖像塊進(jìn)行水平掃描或垂直掃描，都只能在一維的空間來(lái)分析相鄰像素點(diǎn)之間的相互關(guān)系，而不能夠在二維的空間分析相鄰像素點(diǎn)之間的相互關(guān)系.

如圖2所示，在圖中四個(gè)像素點(diǎn)都是相鄰的像素點(diǎn).這四個(gè)像素點(diǎn)之間都存在一定的關(guān)聯(lián)關(guān)系，因此在研究圖像的隱寫(xiě)算法時(shí)，如果能夠從像素點(diǎn)水平或垂直，以及對(duì)角方向的相鄰像素點(diǎn)都進(jìn)行分析，以此研究相鄰像素點(diǎn)之間的相互關(guān)系，即分析圖像塊之間的像素點(diǎn)相互關(guān)系，以此作為依據(jù)，研究和設(shè)計(jì)圖像隱寫(xiě)算法，其獲得的隱寫(xiě)性能應(yīng)該會(huì)有所提升.

圖2 圖像塊的像素點(diǎn)相互關(guān)系Fig.2Relationship between the pixels of image block

2 隱寫(xiě)算法詳細(xì)設(shè)計(jì)

如圖2所示的圖像塊，對(duì)圖像塊內(nèi)部各像素點(diǎn)之間的關(guān)系進(jìn)行分析，確定隱寫(xiě)信息的嵌入量.

假設(shè)圖2所示的圖像塊中，各像素點(diǎn)記為：P（x，y），P（x＋1，y），P（x，y＋1），P（x＋1，y＋1），這4個(gè)像素點(diǎn)分別以A，B，C，D進(jìn)行表示.

則4個(gè)像素點(diǎn)之間的相互關(guān)系有以下6種情況Γ：AB、AC、AD、BC、BD、CD.

分別計(jì)算每一種情況下像素點(diǎn)之間的差值，記為

則g（f（△Pt））＝log2（f（△Pt）），該函數(shù)表示對(duì)于像素點(diǎn)之間差值為△Pt時(shí)，可嵌入的隱寫(xiě)信息比特?cái)?shù).

嵌入的隱寫(xiě)信息將與圖像像素值相加，實(shí)現(xiàn)信息的隱寫(xiě)嵌入.假設(shè)嵌入的隱寫(xiě)信息記為q＝g（f（△Pt）），原像素值為Pi，則嵌入隱寫(xiě)信息后，其像素值為Pi＋q.但隱寫(xiě)過(guò)程中為保證其隱寫(xiě)的隱蔽性，應(yīng)確保嵌入了隱寫(xiě)信息后，其像素值的變換不會(huì)導(dǎo)致與相鄰像素的差異明顯.同時(shí)在嵌入隱寫(xiě)信息時(shí)，需要對(duì)像素塊中所有像素值進(jìn)行調(diào)整，即提高了隱寫(xiě)信息的嵌入量，同時(shí)也降低了像素塊之間的像素差變化幅度，減少了圖像塊中像素的跳躍性，使得嵌入隱寫(xiě)信息后，圖像塊同樣保持最初的平滑性.因此，筆者給出如下公式約束其隱寫(xiě)的隱蔽性.

圖像塊中各像素點(diǎn)值記為：P（x，y），P（x＋1，y），P（x，y＋1），P（x＋1，y＋1），四個(gè)像素點(diǎn)之間的相互關(guān)系總共有六種情況Γ，總的信息嵌入量為Q.每個(gè)像素點(diǎn)的信息嵌入量分別為q1、q2、q3、q4，嵌入后的像素值分別為.

嵌入隱寫(xiě)信息前后的像素點(diǎn)差值：f（△Pt）＝

將上述關(guān)系式用極大似然估算算法計(jì)算得到q1，q2，q3，q4值，即為各像素塊的隱寫(xiě)信息嵌入量.

3 實(shí)驗(yàn)與分析

對(duì)隱寫(xiě)算法性能的測(cè)試主要有兩個(gè)指標(biāo)，其一是通過(guò)對(duì)比隱寫(xiě)前后的視覺(jué)效果，看圖像的差異度是否明顯.另一種是通過(guò)選取一系列的圖像質(zhì)量指標(biāo)，對(duì)嵌入隱寫(xiě)信息后的圖像質(zhì)量進(jìn)行量化分析，以此評(píng)判隱寫(xiě)算法的質(zhì)量.由于人眼對(duì)圖像變化后的視覺(jué)敏感效果不一樣，因此，很多時(shí)候量化指標(biāo)測(cè)試結(jié)果更優(yōu)的隱寫(xiě)算法，其視覺(jué)效果未必理想，甚至憑肉眼都能察覺(jué)到嵌入隱寫(xiě)信息后的圖片變化.筆者選取典型的Lena圖像作為測(cè)試對(duì)象，采用文中設(shè)計(jì)的隱寫(xiě)算法，在圖片中嵌入了49583bit的信息，嵌入前后的圖像如圖3所示.

測(cè)試結(jié)果表明，采用文章設(shè)計(jì)的隱寫(xiě)算法，在Lena圖像中嵌入了隱寫(xiě)信息后，圖片的視覺(jué)效果并未明顯的變換，而且圖像嵌入的信息量比較大，隱寫(xiě)算法具備使用性.

圖3 嵌入隱寫(xiě)信息前后的視覺(jué)效果變化Fig.3Visual Effects Comparison

為了對(duì)隱寫(xiě)算法的量化指標(biāo)進(jìn)行測(cè)試，筆者選取了9幅常見(jiàn)的隱寫(xiě)測(cè)試圖像作為測(cè)試載體圖像，分別為 Zelda、Gold、Barb、Lena、Tiffany、Baboon、Toys、Peppers、Boat，每幅圖像尺寸都是512×512.由于所選取的這些隱寫(xiě)測(cè)試圖像都是具有代表性的載體圖像，因此通過(guò)對(duì)這些圖像的隱寫(xiě)性能測(cè)試，更能反映筆者設(shè)計(jì)的隱寫(xiě)算法性能.測(cè)試過(guò)程中，主要選取了PSNR這一指標(biāo)對(duì)隱寫(xiě)后圖像質(zhì)量進(jìn)行衡量，PSNR的計(jì)算公式如下：

測(cè)試過(guò)程中，為了讓測(cè)試結(jié)果更有對(duì)比性，筆者選取兩個(gè)算法作為對(duì)比測(cè)試，分別是經(jīng)典的LSB算法，以算法1表示，另一個(gè)是基于相鄰兩個(gè)像素差值的隱寫(xiě)算法，以算法2表示，測(cè)試結(jié)果如表1所示.

表1 筆者設(shè)計(jì)的算法性能對(duì)比測(cè)試結(jié)果Tab.1 Algorithm performance comparison test results

測(cè)試結(jié)果表明，對(duì)于選定的9幅測(cè)試樣本圖像，筆者設(shè)計(jì)的隱寫(xiě)算法信息隱寫(xiě)的容量更大，其隱寫(xiě)容量的均值為576842bit，相比經(jīng)典的LSB算法，其隱寫(xiě)容量為563508bit，信息隱寫(xiě)的容量明顯提高.而且9幅圖像，每一幅圖像的結(jié)構(gòu)和特征都是比較有代表性的，測(cè)試結(jié)果中9幅圖像對(duì)應(yīng)的隱寫(xiě)容量都有明顯的提升，這表明筆者設(shè)計(jì)的隱寫(xiě)算法具有較大的適應(yīng)面，面對(duì)絕大多數(shù)的隱寫(xiě)圖像，都能夠表現(xiàn)出較高的信息隱藏能力.

從PSNR測(cè)試結(jié)果表明，筆者設(shè)計(jì)的隱寫(xiě)算法相比傳統(tǒng)的LSB算法和基于相鄰像素點(diǎn)信息隱藏算法，筆者設(shè)計(jì)的隱寫(xiě)算法的PSNR值都很高.對(duì)于單幅圖像而言，在Peppers圖像中嵌入隱寫(xiě)信息后，筆者設(shè)計(jì)的隱寫(xiě)算法PSNR值比經(jīng)典的LSB算法提高了6.27.在9幅圖像的測(cè)試中，筆者設(shè)計(jì)的隱寫(xiě)算法PSNR均值提高了4.4.而PSNR值越高，表明圖像中嵌入了隱寫(xiě)信息后，對(duì)原圖像的修改越不明顯，這對(duì)提高嵌入隱寫(xiě)的抗檢測(cè)性有非常好的效果.

4 結(jié)語(yǔ)

筆者通過(guò)對(duì)圖像塊之間像素點(diǎn)之間的關(guān)系進(jìn)行研究和分析，改進(jìn)了基于LSB的圖像隱寫(xiě)算法，并且通過(guò)理論分析和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該算法的可行性.實(shí)驗(yàn)測(cè)試結(jié)果也表明，筆者設(shè)計(jì)的隱寫(xiě)算法，由于更多地考慮了像素塊間的像素點(diǎn)之間的關(guān)系，在進(jìn)行信息隱寫(xiě)時(shí)，對(duì)于同樣容量的信息隱寫(xiě)量，筆者設(shè)計(jì)的算法其PSNR值更高，這也表明了該隱寫(xiě)算法能夠獲得更優(yōu)的隱寫(xiě)效果.

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