环境管理_图像信息隐藏

5 1图像信息隐藏 数字水印 算法 2 图像水印算法介绍 普通图像水印图像鲁棒性水印图像脆弱性水印 3 数字水印三要素 水印本身的结构版权所有者 合法使用者等具体信息伪随机序列图标水印嵌入算法水印检测算法 4 数字水印框架 嵌入 5 对被保护的数字产品C进行的预处理 对数字水印W进行的预处理 数字水印嵌入算法 的逆操作C 被保护的数字产品W 水印信息K 数字水印嵌入算法的密钥 嵌入数字水印后的数字产品 6 数字水印框架 提取 7 D 数字水印提取算法WRP 对直接提取水印的算法 就是WPP的逆操作对判决水印存在与否的算法 则就是数字水印的判决算法提取过程的输出 两种直接提取水印判断水印是否存在提取过程中 是否需要原始载体 取决于嵌入提取算法 8 根据预处理的不同 可以分为空间域水印 预处理为空操作 变换域水印 预处理为各种变换 9 水印算法设计的原则 稳健性抵抗各种攻击寻找不变量不可见性不能引起察觉 10 各种图像水印算法 图像插值数字水印DCT系数置换法二值图像数字水印渐进图像数字水印无失真数据隐藏算法小波系数量化法基于Lagrange插值的密钥分存水印算法基于中国剩余定理的水印分存算法 11 1图像插值数字水印 是一种空间域水印图像插值的主要目的是确定图像中一些未知像素值 可用于受损图像的修复 图像的放大等处理操作 12 插值 13 算法实现 OC为原始载体图像OS为原始秘密图像 N N 2 OC OS 14 算法实现 目的是将OS隐藏到OC中 并将得到的新图像通过公开信道进行传送 15 伪随机置换 对原始秘密图像进行伪随机置换 得到OS 将图像OS 和OC分为大小分别为4 4和8 8的图像块 16 嵌入算法在OC的嵌入位置上 初始值设为零用插值算法根据周围像素值计算这些位置的值 记为a计算新值b组合图像形成嵌入信息的图像 17 提取算法将接收图像分为8 8的图像块嵌入位置上的值记为b 在嵌入位置上 初始值设为零 用插值算法根据周围像素值计算这些位置的值 记为a a 组合s并反置乱 18 19 特点 此算法是一个空间域的图像水印算法 它对图像压缩 滤波等处理带来的破坏的抵抗力较弱适用于隐蔽传输 无干扰环境 系数a的选择 不能太大或太小当a太小时 对载体图像的破坏小 隐藏效果也好 但恢复的秘密图像质量则会较差当a太大时 对载体图像的破坏较大 隐藏的效果不理想 当然恢复的秘密图像的质量却会很好a的选择 平衡载体图像和秘密图像的质量 20 2DCT系数置换法 OC为原始载体图像 分为8x8的块OS为原始秘密图像 分为2x2的块对载体图像做8x8的DCT变换 21 嵌入 用t的值替换s的值a越大 恢复的秘密图像的质量越好 而隐藏后的载体图像质量则越差a越小 则情况相反 22 提取 对载体图像做8x8的DCT变换对相应位置计算 组合t形成秘密图像 23 算法扩展 多址隐藏选择多个不同的位置 嵌入多幅图像 24 25 26 27 3二值图像数字水印 确定在图像的哪些位置可以隐藏数据 哪些位置不能隐藏数据在图像黑 或白 色区域的边界上在图像全黑 或全白 的区域不能隐藏数据要避免在图像中的细线 一个像素宽 直线边的中间像素 孤立黑 或白 像素等位置隐藏信息 28 满足以下条件的位置不能隐藏数据 该像素既是其所在区域的左边界 同时又是右边界 该像素既是其所在区域的上边界 同时又是下边界 该像素只是左边界 右边界 上边界 下边界四种边界情况中的一种情况 该像素的周边八个像素中与该像素同色的所有像素都是既是左边界或右边界 同时又是上边界或下边界 29 隐藏算法计算图像边界筛选隐藏位置数据预处理 加密 随机化等 数据替换 30 提取算法 需要原始图像 从原始图像确定隐藏位置提取信息 31 隐藏了764bits 32 4渐进图像数字水印 图像渐进传输技术网络用户在浏览图片时 首先获得一幅模糊图像 随着时间的推移 用户可以逐步获得更加清晰的图像 而如果用户不想看这幅图像的全貌 可以取消该图像的进一步传输 这样即节省了用户的时间 又节省了网络带宽 33 渐进流数字水印是一种可以用于图像渐进传输的水印算法 它使得图像在渐进传输时 只需图像的部分信息即可恢复图像中隐藏的数字水印 而无需等待所有的图像数据传输到客户端才检测出水印渐进水印可分为空间域渐进水印和变换域渐进水印 34 35 一种用于图像渐进传输的算法每幅灰度图像有8个位平面分七步将图像传送到客户端第i步传输第i个比特 同时传输相同的高位比特值像素的7 i个低位组成的数的平均值 在客户端按照接收到的比特和平均值来重建图像经过5 6个步骤 接收端将会获得足够的数据来重建传送端的图像从最高有效位到最低有效位依次记为P0 P1 P2 P7 36 Step0 计算原图像中所有最高有效位为1和0的像素值的平均值 记为C1和C0向客户端传输最高有效位平面P0 C1和C0客户端利用接收到的数据重建图像 最高有效位为1的像素值为128 C1 最高有效位为0的像素值为C0 37 Step1 计算原图像中所有前两位最高有效位为11 10 01和00的像素值的平均值 记为C11 C10 C01 C00向客户端传输最高有效位平面P1 C11 C10 C01和C00客户端利用接收到的数据重建图像 最高有效位为11的像素值为192 C11 最高有效位为10的像素值为128 C10 最高有效位为01的像素值为64 C01 最高有效位为00的像素值为C00 38 Step2 计算原图像中所有前三位最高有效位为111 110 101 100 011 010 001和000的像素值的平均值 记为Ck向客户端传输最高有效位平面P2和Ck客户端利用接收到的数据重建图像 首先使用已接收到的最高有效位为计算重建图像的像素值 再使用Ck的值计算新的像素值 39 Step3至Step7与前几步相类似 40 41 渐进图像水印算法 图像渐进传输中第一阶段传输的是最高位平面 在接收端接收到的实际上是一个二值图像为了在渐进传输的第一阶段可以恢复水印数据 需要将数据隐藏到最高有效位上 数据的隐藏类似一个二值图像的水印隐藏 42 嵌入算法 将图像分为8x8的块 将每个图像块分为8个位平面 从高位到低位依次记为P0 P1 P7 P0是要隐藏数据的位平面将最高位平面作为一幅二值图像进行数据隐藏 计算每一个块中的 黑 像素 即 值为1 的出现频率和 白 像素 即 值为0 的出现频率 43 嵌入算法 嵌入1修改像素值 使得黑色像素的比例在 R1 R1 l 如果修改太大 则标志为无效修改像素值 使得黑色像素的比例大于R1 3l或小于R0 3l嵌入0修改像素值 使得黑色像素的比例在 R0 l R0 如果修改太大 则标志为无效修改像素值 使得黑色像素的比例大于R1 3l或小于R0 3l修改应在黑白交界处进行 44 数据修改方法如果需要将某一个像素的最高位b修改为1 b 则修改方法为 在该像素周围的8个像素中 寻找最高位值为1 b 并且与原像素值最接近的像素 用它的值代替被修改像素的值 45 提取算法 图像渐进传输时 接收端首先收到图像的最高位平面图像 该图像可以看作一幅二值图像将该图像分块 计算每一图像块中 黑 像素所占的比例如果大于R1 3l或小于R0 3l 无效块如果在 R1 R1 l 提取1如果在 R0 l R0 提取0 46 仿真结果 R1 0 55 R0 0 45 l 0 05 47 5无失真数据隐藏算法 适用 以BMP格式存储的每像素8位编码的图像BMP文件 位图文件头位图信息头调色板图像矩阵 48 调色板 256种颜色索引列表 i RGBi 算法基础大部分图像 用到的颜色数小于256存在冗余 49 嵌入算法把图像中某一个已用到的颜色值 复制到一个没有使用过的颜色索引对的颜色值 50 编码规则0 位于调色板前面的颜色索引1 位于调色板后面的颜色索引提取算法在图像中找到两个有相同颜色但不同索引的像素索引号小 0索引号大 1 51 特点 对图像无任何修改信息隐藏在调色板中 52 6小波系数量化法 邻近值算法 对小波系数进行量化编码嵌入 53 嵌入对于当前的系数值x和步长a 根据水印比特的取值0或1 修改x的值嵌入1时 取x为最接近的偶数个a的值嵌入0时 取x为最接近的奇数个a的值提取x a最接近偶数时 水印比特为1x a最接近奇数时 水印比特为0 54 提取 55 数字水印分存的思想 密钥分存 将一个密钥分解成n份 只有知道了其中的至少t份 t小于等于n 才能恢复出原来的秘密信息数字水印分存算法实际上就是密钥分存的思想应用于数字水印 56 7基于Lagrange插值的密钥分存水印算法 基于DCT算法取n 9 t 3数字水印为二值图像 对水印图像进行加密处理 形成随机噪声 对数据进行适当分组 转化为十进制数将十进制数分为n份 例如有限域上多项式方法 57 嵌入 将载体图像分为n份 每份嵌入分存后的水印 例如用DCT一组系数比较法 提取 只要获得其中3份就可以恢复出水印信息 58 实验结果 原始图像嵌入水印后图像 原始水印 59 剪切 不规则剪切攻击 图像中不规则剪切攻击 图像中包包含3块分存后的水