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信息隐藏技术

信息隐藏技术. 第 5 章 时空域下的信息隐藏. 问题. LSB 、 MSB 概念？ 什么是空域的信息隐藏？ 数字水印＆信息隐秘的区别？ 基于 RGB 的信息隐藏？ 基于二值图像的信息隐藏？ 基于图像亮度的信息隐藏？. 主要内容. 基于 RGB 颜色空间的信息隐藏 二值图像中的信息隐藏 基于图像其他特征的信息隐藏 文本载体的空域信息隐藏 练习题. 知识回顾. 时空域 不对信号作任何频率变换而得到的信号域。 否则称为变换域。 图像载体的信号空间 就是象素值的取值空间。 对同一象素点，可以有不同的坐标描述 RGB 空间： RGB 象素

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Presentation Transcript

  1. 信息隐藏技术 第5章 时空域下的信息隐藏

  2. 问题 • LSB、MSB概念？ • 什么是空域的信息隐藏？ • 数字水印＆信息隐秘的区别？ • 基于RGB的信息隐藏？ • 基于二值图像的信息隐藏？ • 基于图像亮度的信息隐藏？

  3. 主要内容 • 基于RGB颜色空间的信息隐藏 • 二值图像中的信息隐藏 • 基于图像其他特征的信息隐藏 • 文本载体的空域信息隐藏 • 练习题

  4. 知识回顾 • 时空域 • 不对信号作任何频率变换而得到的信号域。 • 否则称为变换域。 • 图像载体的信号空间 • 就是象素值的取值空间。 • 对同一象素点，可以有不同的坐标描述 • RGB空间：RGB象素 • YCbCr空间：YUV象素 • HSV • NTSC • ……

  5. 基于图像RGB颜色空间的信息隐藏 • LSB与MSB • 在LSB上的信息隐藏 • 在MSB上的信息隐藏

  6. 基于图像RGB颜色空间的信息隐藏 • 在RGB颜色空间下，图像的象素由RGB象素构成：p(r,g,b),其中r，g，b都是取值（0,1）之间的double值。 • 为了更好地与位联系，采用无符号8位整型(uint8)来表示 • 这样，在uint8中改变1个单位，相当于修改对应的象素值1/256=0.0039

  7. LSB与MSB • LSB：Least Significant Bits • 最不重要位（最低有效位、最低位） • MSB：Most Significant Bits • 最重要位（最高位）

  8. LSB＆MSB的比较

  9. 在LSB上的信息隐秘 • 1.顺序选取（毫无安全性的方法）图像载体象素，将消息隐秘于LSB • 思想 • 将秘密消息转变成01序列； • 从第一个象素开始依次用01序列中对应的0或1替换象素值的最低位，直到序列结束为止。

  10. LSB顺序隐藏示例

  11. 在LSB上的信息隐秘cont. • 2.随机选取象素点的LSB • 思想： • 将秘密消息转变成01序列； • 用随机数生成算法生成一系列的随机坐标（xi,yi)。 • 从第i个位置开始依次用01序列中对应的0或1替换该位置象素值的最低位，直到序列结束为止。

  12. 随机选取象素点LSB示例

  13. LSB的特点总结 • 用字节表示图像的象素值，改变字节的最低位，其变化人眼不易察觉（空间冗余），把信息隐藏在这里比较理想。算法简单，容易实现。 • 缺点：把一幅图像的象素数据的最低位去掉并不会影响该图像的视觉效果，那么，若一幅图像的象素最低有效位在图像的变换和改变中丢失，隐藏者自身也难以发现。

  14. 在MSB上的信息隐藏 • 有人提出：在象素数据的最高位（最有意义位）实现信息隐藏的算法，即MSB，这样就可以进一步提高信息隐藏的安全性＆鲁棒性。 • 如何进行呢？

  15. MSB空域隐藏算法原理 • 空域隐藏的本质是在载体中找出存在的冗余空间。 • MSB就是通过对一幅图像的颜色采取量化的方法来创造冗余空间。 • 把图像量化到128种颜色； • 把图像按照256色的格式存储； • 修改256色的调色板的后128种颜色，使其和前128种颜色一一对应。 • 这样颜色只需要7位二进制就可以表示，第8位就是冗余空间，可以进行信息嵌入。

  16. MSB实现中的问题 • 第一、什么样的图像适宜于这种算法？ • 颜色简单的,有调色板的 • 第二、选择什么样的量化方法？ • 量化后的图像与原图像越接近越好 • 第三、量化后的处理 • 修正误差 • 半色调技术 • 误差扩散技术

  17. 量化示例

  18. 二值图像中的信息隐藏 • 算法描述 • 算法中的几个值得注意的问题 • 算法实现 • 实验分析

  19. 二值图像中的信息隐藏cont. • 二值图像 • 将一个多灰度级的输入图像经过处理后变成只有两个灰度的图像。 • eg. 传真图像 • 二值图像隐藏的思想 • 把二值图像分成矩形图像区域Bi • 分别令P0(Bi)和P1(Bi)为黑白象素在图像块Bi中所占的百分比； • 若某块P0(Bi)>50％，嵌入1个0；若P1(Bi)>50%，嵌入1个1； • 在嵌入过程中，需要对一些象素的颜色调整。？

  20. 二值图像中的信息隐藏cont. • 在传输过程中，一些象素有可能被改变了颜色，例如导致P1(Bi)由50.6%下降到49.5%，这样就会破坏嵌入的信息。 • 处理办法： • 引入两个阈值R1>50%,R0<50%,以及一个健壮性参数λ(传输过程中能改变颜色的象素百分比) • 发送者发送中确保P1(Bi)在[R1, R1+ λ]之间或者P0(Bi)在[R0, R0- λ]之间。 • 修正无效块，满足 • P1(Bi)<R0-3λ • P1(Bi)>R1+3λ

  21. 算法中的几个值得注意的问题 • 1. 检查可用的图像块 • 2. 对P1(Bi)的调整 • 3. 需要考察的参数

  22. 算法中的几个值得注意的问题cont. • 1. 检查可用的图像块

  23. 算法中的几个值得注意的问题cont. • 2. 对P1(Bi)的调整 • 具体的调整 • 一、将难以调整块改变为不可用块。 • 二、将可用块改变为最终隐藏块。 • 调整的目的 • 一、使隐蔽载体中不再有R0< P1(Bi) <R1的弱鲁棒块； • 二、增大不可用块与最终隐藏块之间的区别，便于信息提取。 • 如何调整?

  24. 算法中的几个值得注意的问题cont. • 3. 需要考察的参数 • 引进了三个参数：R0 、R1 、λ • 作用：使在最终的隐蔽载体中，不存在R0< P1(Bi) <R1的图像块以及R0-3λ< P1(Bi) <R0-λ和R1+λ< P1(Bi) <R1+3λ的图像块. • 前者用来提高隐藏的鲁棒性，避免象素值的轻易变化而导致隐秘信息的丢失； • 后者是为了在信息隐藏块与不可用块之间建立一个缓冲带，避免在检测的时候将这两类图像块混淆。

  25. R1=0.55,R0=0.45, λ=0.03 • 取第(10,11)块分析 • P1bi=99/100=0.99>R1+3λ=0.64

  26. R1=0.55,R0=0.45, λ=0.03 • 取第(26,15)块分析 • P1bi=12/100=0.12<R0-3λ=0.36

  27. 隐藏示例

  28. R0，R1以及λ的影响 • 1. 健壮参数λ的选取 • 其作用是区分隐藏有信息的图像块与未隐藏信息的图像块，区分的尺度是2 λ • 2.与隐藏容量的关系 • P174 • 3. 与隐藏不可见以及鲁棒性的关系 • P175

  29. 实验分析λ=?

  30. 基于图像其他特征的信息隐藏 • 对图像亮度值的分析 • 基于图像亮度的信息隐秘示例 • 基于图像亮度统计特性的数字水印

  31. 基于图像其他特征的信息隐藏cont. • 对图像亮度值的分析 • 亮度的轻微改变不易被人眼察觉，象素亮度值中存在冗余空间。 • 图像的亮度在相应的YCbCr（YUV）模型中对应的Y分量。 • 定义： • 取图像象素的原始亮度为x亮度，将其提高一个亮度即在其相应的Yx值上加1/128=0.0078,同理减一个亮度则是在其相应的Yx值上减去1/128,也就是将整个亮度空间划分为128个单位。

  32. 图像亮度变换示例 • 真彩图的亮度变换 • 灰度图的亮度变换见bmp目录

  33. 基于图像亮度的信息隐秘示例

  34. 程序演示

  35. 原图片

  36. 嵌入信息后

  37. 信息提取 • 需要原始图像与载体进行比较

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