吳 煌,李凱勇
(1.四川工業(yè)科技學院電子信息與計算機工程學院,四川 德陽 618500;2.青海民族大學物理與電子信息工程學院,青海 西寧 810007)
數(shù)字多媒體與計算機技術(shù)的普及,促使網(wǎng)絡(luò)信息成為人們生活與工作中不能缺少的資源,互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展為信息傳輸提供了關(guān)鍵的橋梁。網(wǎng)絡(luò)信息為人們帶來諸多方便,促進社會進步與經(jīng)濟、科技的發(fā)展,但是一些涉及國家安全、商業(yè)機密的信息很容易被竊取和破壞,因此,通信安全面臨極大挑戰(zhàn)。信息隱藏技術(shù)通過人們感覺器官對通信信號的感覺冗余,將關(guān)鍵信息嵌入到圖像、視頻等各類數(shù)字媒體中,發(fā)揮標識與版權(quán)保護作用。隱寫是信息隱藏技術(shù)的重要部分,利用隱寫載體對信息進行隱藏構(gòu)成隱秘載體。在多媒體通信安全問題中,隱寫技術(shù)起著關(guān)鍵作用。
為將秘密信息嵌入到不易受到懷疑的公開信息中,一些學者提出如下隱寫方法。文獻[1]提出基于級聯(lián)混沌映射和低位嵌入的圖像隱寫方法。利用兩個混沌級聯(lián)研究一種新型混沌映射,并通過其產(chǎn)生一種具有較高隨機性的隨機數(shù)序列,用于數(shù)字圖像置亂,形成置亂圖;在混淆操作中,利用偽裝圖和置亂圖實現(xiàn)像素混淆;將混淆構(gòu)成的圖像根據(jù)兩個位平面為一組的原則劃分為四分子圖像,并嵌入到偽裝圖的最低兩位。在仿真實驗中該方法表現(xiàn)出高強度安全性與執(zhí)行效率。文獻[2]提出基于模運算的并行隱寫方法。根據(jù)模數(shù)計算的余數(shù)循環(huán)周期性特征,引入?yún)?shù)化設(shè)計思想構(gòu)建可變系數(shù)的最佳參數(shù)表,確定最優(yōu)參數(shù)作為嵌入像素值;使用多核多線程并行運算,對載體圖像做分塊處理,并將信息并行嵌入其中,提高運行效率。
上述兩種隱寫方法雖然符合對信息安全的要求,但是隱寫容量較低[3],載體圖像清晰度不夠、包含信息內(nèi)容較少,不能完全滿足一些實際應(yīng)用需求。為此,提出基于DCT(Discrete Cosine Transform)域的數(shù)字圖像隱寫容量歸一化方法。隱寫容量指在保證信息安全性的前提下隱藏最大信息量,其能夠體現(xiàn)出隱寫系統(tǒng)的新性能。離散余弦變換作為圖像研究中常用的變換方法,其充分發(fā)揮人類視覺系統(tǒng)特征,將圖像空間信息轉(zhuǎn)換到頻率域,在確保圖像質(zhì)量的前提下完成圖像壓縮。該方法對于嵌入位置、嵌入強度以及嵌入時機的確定均以擴大隱寫容量為原則。
隱寫術(shù)在不同使用場景下具有不同特征,但所有隱寫系統(tǒng)存在一些共同特征,其中,最關(guān)鍵的特征為:不可感知性、魯棒性以及隱藏容量[4]。
1)不可感知性
該特性屬于隱寫系統(tǒng)中最關(guān)鍵的特征,是數(shù)字圖像隱寫的基本要求,具體是指載體在嵌入秘密信息前后,人們的感官系統(tǒng)感受不出載體發(fā)生何種改變,從而無法得出載體是否包含隱秘信息。若隱寫系統(tǒng)不具備此條特征,在嵌入信息時留有人為痕跡,此時攻擊者會有所察覺,那就失去隱寫意義。
2)魯棒性
該特征體現(xiàn)出隱寫系統(tǒng)的抗干擾性能,是指隱秘信息載體在傳輸時經(jīng)過某些數(shù)字處理后,隱藏在其中的秘密信息依舊能以較低的錯誤率提取出來,并得到有效恢復(fù),確保秘密信息的完整性與可靠性。對于載體數(shù)字化處理包含圖像剪切和旋轉(zhuǎn)、數(shù)字濾波[5]等。通常來講,魯棒性對水印系統(tǒng)是一項重要特征,而對于隱寫系統(tǒng)來說,僅在確定有主動攻擊狀況下才會分析魯棒性。
3)隱寫容量
該特征體現(xiàn)隱寫系統(tǒng)中能被隱藏的最大信息量,為改善隱寫通信效率,一個良好的隱寫方法需要具備足夠大的隱寫容量才能增強實用性。
根據(jù)隱寫術(shù)基本特征分析結(jié)果,將“囚犯問題”引入到隱寫系統(tǒng)模型構(gòu)建中,“囚犯問題”是隱寫技術(shù)中的經(jīng)典通信模型。囚犯A和B被關(guān)押在同一監(jiān)獄中單獨的兩個牢房,他們企圖策劃越獄行動,但是他們之間所有通信內(nèi)容都是公開的,且必須經(jīng)過看守人嚴格檢查,一旦發(fā)現(xiàn)可疑之處,就會禁止一切通信。為順利越獄,他們之間通信內(nèi)容不能引起看守人懷疑,所以需要將秘密信息通過某種方式隱藏在公開信息中?!扒舴竼栴}”很好地描述了隱寫全部過程,因此可從中引出隱寫系統(tǒng)的一般模型[6]。
將隱寫系統(tǒng)分為三部分:秘密信息嵌入、載體傳輸以及信息提取。隱寫系統(tǒng)一般模型如圖1所示。
圖1 隱寫系統(tǒng)模型示意圖
數(shù)字圖像隱寫容量表示圖像當作載體的最大有效載荷中包含的比特數(shù)總和。DCT域隱寫方式是通過對像素最低有效位進行修正,實現(xiàn)容量歸一化,從而達到信息大容量隱寫的目的。
DCT作為一種正交變換,其存在能量集中與穩(wěn)定性較高等優(yōu)勢,可以在較多像素點中對秘密信息進行嵌入,不會出現(xiàn)較為明顯的失真情況。此外,DCT被廣泛用于圖像處理領(lǐng)域中,促使隱寫媒體介質(zhì)范圍擴大,有助于隱寫技術(shù)發(fā)展。
3.1.1 預(yù)處理
1)載體圖像預(yù)處理
載體圖像頻譜特征經(jīng)過加密處理后,將會失去初始低通特征。經(jīng)過頻譜均勻化,使圖像能量能夠在頻域系數(shù)上均勻分布,同時保持圖像信息不變。此外還可增加信道傳輸容量,進而增加嵌入信息的數(shù)量,有助于隱藏容量提高。
2)秘密信息預(yù)處理
秘密信息介質(zhì)類型較多,本文以數(shù)字圖像為例。在隱寫過程中,這些秘密信息都需要變換為二值序列。所以必須對這些信息做預(yù)處理,提高隱蔽傳輸?shù)牟豢蓹z測性與安全實用性。為滿足實時性需求,利用混沌置亂與混沌序列的方式實現(xiàn)秘密數(shù)據(jù)預(yù)處理。在預(yù)處理后形成高斯白噪聲信號,在通信傳輸時可確保信息安全性,減少噪聲干擾。
3.1.2 載密圖像生成
為使在擴大隱藏容量前提下具有良好的不可檢測性,本文將DCT系數(shù)位平面劃分為小塊,結(jié)合下文確定的嵌入位置、強度、時機等條件生成載密圖像。
1)DCT塊分類
DCT塊分類的作用是明確哪些子塊滿足嵌入要求。利用人類視覺系統(tǒng)特征對DCT塊特點進行分類。針對某個DCT塊,按照一定方式劃分為嵌入容量較大紋理塊與嵌入信息較少平滑塊。此種分類依據(jù)是頻率特性與紋理復(fù)雜程度[7]。
2)嵌入位置確定
通過DCT系數(shù)選擇嵌入位置的方法應(yīng)用較為廣泛。一般選取DCT低頻系數(shù)嵌入秘密信息來提高魯棒性。但是低頻分量感知性較強,因此無法嵌入太多秘密信息,只能嵌入適當信息。
3)嵌入強度確定
經(jīng)過上述對DCT子塊分類與嵌入位置確定,能夠獲得可嵌入的系數(shù)區(qū)間。在確定嵌入強度時主要根據(jù)DCT塊平滑度自適應(yīng)來進行。假定DCT系數(shù)數(shù)量描述為t,t值的確定既要滿足嵌入足夠多的秘密信息,又要確保不可檢測性。經(jīng)過變換的系數(shù)較低區(qū)域為平滑部分,而系數(shù)較高區(qū)域則為粗糙部分,粗糙部分待嵌入信息數(shù)量較多,因此嵌入強度確定通常根據(jù)t的取值而定。
該變量不但要滿足嵌入容量足夠大還要保證隱秘信息的不可檢測性。經(jīng)過變換的系數(shù)較低區(qū)域為平滑部分,而系數(shù)較高區(qū)域則為粗糙部分,
4)嵌入時機確定
在DTC域中嵌入秘密信息需要確定最佳嵌入時機,即考慮嵌入行為是發(fā)生在壓縮前、壓縮后或是壓縮過程中。如果壓縮前進行嵌入,則秘密信息會由于數(shù)據(jù)冗余而丟失,從而降低接收方獲得秘密信息的質(zhì)量。因此通常不會在壓縮處理之前進行秘密信息嵌入。圖2為DCT域圖像隱寫流程示意圖。
圖2 DCT域圖像隱寫流程示意圖
圖2表示了DCT域數(shù)字圖形隱寫方法基本流程包括數(shù)字圖像DCT域變換,結(jié)合各種嵌入規(guī)則調(diào)節(jié)量化系數(shù),再將秘密信息嵌入到量化系數(shù)中,最后進行DCT逆變換[8,9],即可獲得載密圖像。
3.2.1 DCT塊內(nèi)特征
將數(shù)字圖像劃分為8×8小塊,對量化后的系數(shù)塊取絕對值。因為經(jīng)過量化的系數(shù)塊能量大多集中在每個8×8DCT塊的低頻分量中,并且不會修改DC系數(shù),只對非零的AC系數(shù)進行修改達到隱秘信息特征提取的目的。所以,本文選擇前27系數(shù)構(gòu)成二維數(shù)組。
為準確表述系數(shù)各向存在的相關(guān)性,通過水平、垂直、Hilbert掃描、Zigzag掃描等方式生成不同方向差分數(shù)組,表達式分別如下
Fh(u,v)=Fh(x)-Fh(x+1)
(1)
Fv(u,v)=Fv(x)-Fv(x+1)
(2)
Fz(u,v)=Fz(x)-Fz(x+1)
(3)
Ft(u,v)=Ft(x)-Ft(x+1)
(4)
差分數(shù)字圖像取值分布范圍較大,但是很多差分值都會集中在某個較小區(qū)域中,為降低計算復(fù)雜性,需要對差分數(shù)組做閾值處理。設(shè)置閾值為T,最佳取值能夠確保在信息量丟失較少情況下大大降低復(fù)雜度,兼顧特征提取準確性與計算時間,取T=3。因此,每一個方向能夠得到49維特征值。
為減少特征維數(shù),求取四個方向轉(zhuǎn)移概率矩陣平均值,獲得DCT塊內(nèi)特征向量,計算公式為
(5)
3.2.2DCT域塊間特征
假設(shè)圖像解壓后包含M×N個DCT塊,F(xiàn)ij(m,n)表示圖像8×8分塊后處于第i行j列系數(shù)矩陣中第m行n列的DCT系數(shù)。圖3為量化后的DCT塊定義。
圖3 量化后的DCT塊定義
對鄰近兩個DCT系數(shù)的水平與垂直差分數(shù)組進行計算,公式分別為
FHij(m,n)=Fij(m,n)-Fi(j+1)(m,n)
(6)
FVij(m,n)=Fij(m,n)-F(i+1)j(m,n)
(7)
獲取水平差分數(shù)組在四個方向的聯(lián)合概率密度矩陣C1h、C1v、C1d與C1m,公式分別描述為
(8)
(9)
C1d(x,y)
(10)
C1m(x,y)
(11)
為降低特征維數(shù),對上述四個聯(lián)合密度概率求取平均值,計算公式為
(12)
通過上述分析,即可實現(xiàn)秘密信息在DCT塊內(nèi)與塊間的特征提取。
假定隱寫載體圖像是大小為Q×W的灰度圖像,表示為Cg,隱秘信息用S表述,B1與B0分別為兩位隨機生成的二進制數(shù)列。pi代表Cg的像素值,且滿足0≤pi≤255,i≤Q×W。
假設(shè)載體圖像Cg上某個像素pi的最低3位中,嵌入兩位隱秘信息最多需要修正1位。因為B1B0與D1D0都是兩位2進制組合,因此可分為下述兩種情況:
情況一:如果B1B0=D1D0,此時不需要修改任何一位就可以嵌入2位隱秘信息B1B0。
通過上述假設(shè)與定義能夠得出
(13)
因此有
(14)
同理可得
(15)
綜上所述,在數(shù)字圖像隱寫時,最低3位比特中只需修改1位就能嵌入2位隱秘信息。
根據(jù)上述原理,假定某幅圖像容量特性表示為F=(Fi)∈Rn,i=1,…,n,它是由m個共生矩陣的全部元素重新整合組成的向量。此矩陣中任意元素均屬于非負值,且都是經(jīng)過歸一化的,即全部元素之和為1。因此
(16)
在F中任意選取a維容量特性組成特征子集合f=(fj)∈Ra,j=1,…,a,針對該子集有:
(17)
式中,E(·)表示數(shù)學期望。
不僅載體圖像之間隱寫容量特征差異較大,且它們隨機子集1-范數(shù)[10,11]的差異同樣很大。隨機選取的a為特征之和,一般不與數(shù)學期望相等。因此,利用突顯縮放方法使不同特性子集都具有相同1-范數(shù)。通過公式描述為
(18)
符合如下要求
(19)
系數(shù)c和實際選取的特征子集容量相關(guān),則
(20)
至此,針對任何一個特征子集f而言,利用上述公式即得到對應(yīng)的歸一化容量特征子集
(21)
實驗中以某灰度圖像為例,該圖像利用512×512的Lena tif文件,將所提方法、文獻[1]方法與文獻[2]方法進行最大隱寫容量對比,利用下述公式計算最大隱寫容量理論值
|M|=2(Q×W)=2(512×512)=219
(22)
圖4為三種方法在平面小塊復(fù)雜度不同情況下隱寫容量對比結(jié)果。
圖4 不同方法隱寫容量對比
由上圖4可知,不同方法隱寫容量隨平面小塊的復(fù)雜度增加而減少。但是所提方法的隱寫容量始終高于其它方法,這是因為所提方法構(gòu)成的隱寫容量特征矩陣都經(jīng)過歸一化處理,確保所有容量子集標準化,以此提高了隱寫容量。
在分析隱寫容量的同時,為進一步證明所提方法的優(yōu)越性,對不同方法隱寫效果進行對比,對比結(jié)果如圖5所示。
圖5 不同方法隱寫效果對比圖
從圖中可以看出,本文方法隱寫后的圖像與原始圖像相比沒有明顯變化,而其它兩種對比方法與原圖像相比信噪比較低,畫質(zhì)效果清晰度較差。這是由于所提方法隱形容量經(jīng)過歸一化后,可以包含更多的隱藏信息,不會對原圖像的畫質(zhì)產(chǎn)生較大的影響,因此隱寫效果較好。
隱寫作為一種新興的信息安全技術(shù)廣泛應(yīng)用于各大領(lǐng)域中。提出基于DCT域的數(shù)字圖像隱寫容量歸一化方法,該方法利用突顯縮放方法進行歸一化處理,在保證秘密圖像清晰度的前提下擴大了隱寫容量。數(shù)字圖像隱寫是極富挑戰(zhàn)的研究內(nèi)容,本文成果只是冰山一角,現(xiàn)階段對于隱寫識別方面研究較少,識別率有待進一步提高。隨著研究不斷深入,相信該領(lǐng)域在未來會有長足發(fā)展。