图像信息隐藏算法的研究和实现

-图像信息隐藏技术的研究与实现【摘要】：本论文设计了一种基于空域的LSB改进隐藏算法，用随机种子数产生一个随机数的序列，然后使用随机数的大小来控制嵌入像素之间的距离，通过这种距离的随机性分布得到了嵌入像素的分类集合，将所选取的像素点的最最不重要的信息一次替换为秘密信息，从而达到信息隐藏的效果。与常见的LSB隐藏算法相比，基于空域算法的LSB图片信息隐藏技术的原理及其评价标准十分简单，但是这种初步的顺序算法的LSB技术的抗噪音能力较差，可以秘密切入信息的量受到一定的限制，只能够保证在图像的失真程度较低的情况下实现，安全性较低，而改进的算法很好的解决这个问题，而且安全性也明显提高，其均方差以及峰值信噪比要明显的高于LSB顺序隐藏算法。【关键词】：随机数；隐藏算法；LSB改进；-i-Abstract:ThispaperdesignedaLSBbasedontheimprovedspatialhidingalgorithm,sequencewithrandomseednumbertogeneratearandomnumber,andthenusetherandomnumbertocontrolthesizeoftheembeddeddistancebetweenelements,therandomdistributionofthisdistanceareclassifiedintoacollectionofpixels,pixelwillbeselectedthemostnotimportantinformationonareplacementforthesecretinformation,soastoachievetheeffectofinformationhiding.ComparedwiththecommonLSBhidingalgorithm,principleandevaluationstandardofLSBimageinformationhidingtechnologybasedonspatialdomainalgorithmisverysimple,butthisinitialorderalgorithmLSBantinoiseabilityispoor,cancuttheamountofsecretinformationislimited,canonlyensuretherealizationofthedistortiondegreeoftheimageofthelownext,lowsecurity,andsolvetheproblemofimprovedalgorithmisverygood,andthesafetyisimproved,themeansquareerror,peaksignaltonoiseratiotobesignificantlyhigherthanthatofLSBorderhiddenalgorithm.Keywords:randomdigit；hidingalgorithm；LSBimprovement;-ii-目录前言.2第1章绪论.3第1.1节国内外关于信息隐藏技术的研究现状.3第1.2节本文的研究内容.3第2章图像信息隐藏技术.4第2.1节图像信息隐藏的原理.4第2.2节图像类别及隐藏特性研究.4第2.3节图像信息隐藏算法分类.4第2.4节信息隐藏技术的典型算法.5第2.5节图像信息隐藏的可靠性.6第3章LSB算法介绍.7第3.1节LSB顺序隐藏算法的基本原理.7第3.2节LSB顺序隐藏算法的评价标准.7第4章LSB算法实现.9第4.1节LSB算法实现及效果分析.9第4.2节改进LSB算法.10第4.3节改进LSB算法仿真及结果分析.11结论.13参考文献.13致谢.14附录.15第0页前言随着互联网技术的不断发展，信息技术已经发展成为目前最为活跃的学科之一。数字图像信息正在一步步改变着人们对实际客观世界的看法，多媒体数字图像技术应经成为日常生活的不可或缺的一部分，信息的全球化给人们的生活带来了极大的便利，但是同时互联网上的数字图像信息很容易被复制和快速传播，信息的安全性已经成为很多学者的研究重点。其中图像信息的隐藏技术是一种新型的多媒体的数字保护技术，最近几年以来发展十分的迅速，建立在计算机算法以及matlab仿真模拟原理的基础之上。信息隐藏技术与传统的信息加密技术有着很大的不同，传统的加密技术是为了要隐藏重要的信息，但是信息隐藏技术的主要目的就是让进攻黑客感觉不到重要信息的存在，所以对于窃取重要信息也就成为妄谈。数字图像的信息隐藏技术的原理简单的说就是对图像中某些重要的信息通过相关的算法处理后进行变换，隐藏处理以后的数字图像子外界看来并没有什么明显的变化，从而能够很好的确保数字图像信息的安全性。从最近几年的数字加密技术的发展情况来看，信息隐藏技术取得了较快的发展，但是国内外还没有形成一套成熟的理论体系和实践标准，目前在数字图像的隐藏算法上还存在较多的问题。由于我们国家关于信息隐藏技术的研究起步较晚，所以本文的主要内容就是图像信息隐藏技术的设计与实现。第1页第1章绪论第1.1节国内外关于信息隐藏技术的研究现状进入本世纪以来，互联网数字技术的不断崛起，给了图像隐藏技术以广阔的发展平台。在1996年5月份世界上第一届国际信息隐藏大学在英国剑桥大学召开，从而标志着信息隐藏科学的诞生。在随后的十几年来，信息隐藏技术已经发展成为信息领域的焦点，美国等发达国家的一些著名的学术组织，比如美国电气和电子工程协会，ACM（国际计算机组织）等，在其所设置的学术期刊中均有大量的关于数字图像信息隐藏技术的相关报道。国内学者召开的第一届信息隐藏学术研讨会是在1999年12月份，并且得到了国家自然科学基金的支持。通过对最近几年关于信息隐藏学术文献的调研，可以发现我国学者对信息隐藏技术的见解与其他国家相比，与世界的发展处在同一阶段。北京理工大学的王长天教授指出传统的信息隐藏算法具有容量大以及隐蔽性较强的特点，经过对传统空域算法的加密和隐藏算法的处理，使得该算法能够很好的应用于大规模的数字信息隐藏。目前国内的学者对信息隐藏技术的研究大多数只是停留在理论层面，所有的学者几乎都在试图建立信息隐藏的理论框架和模型，但是每个学者的思维角度以及算法差异，导致了这些想法无法实现比较统一的理论标准。尤其在目前的信息安全性评价方面还存在很多的问题，对于一个信息隐藏软件而言，如果不进行长时间的测试，那么其系统内在的安全性就无法保证，用户也就不敢放心的去使用。第1.2节本文的研究内容信息隐藏技术已经发展成为通信网络领域的一种比较新型的加密算法，本文主要研究了图像隐藏技术的研究与实现方法，具体的研究内容安排如下：第一章绪论。主要介绍了信息隐藏技术的国内外研究现状，本文的研究背景与研究意义，介绍了信息隐藏技术在实际生活中的具体应用。第二章图像信息隐藏技术。主要是信息隐藏技术的基本原理以及分类特征，其次重点介绍了图像信息隐藏技术的相关特性，最后介绍图像信息隐藏技术的相关评价标准。第三章LSB算法介绍。主要介绍了LSB顺序隐藏算法的基本原理和LSB顺序隐藏算法的评价标准。第四章LSB算法实现，对传统的LSB图像输出算法进行改进，并对图像隐藏系统结构的设计进行相关的调整，并在校园网络的环境下进行了图像信息隐藏系统的测试。第2页第2章图像信息隐藏技术目前信息隐藏研究中使用的载体信息有几种：文本、图像、语音信号、视频信号和应用软件。数字图像由于大量存在，因而被研究最多的是图像中的信息隐藏，而且，图像信息隐藏所研究的方法往往经过改进可以轻易地移植到其他的载体中。在国内15种有关图像工程的重要中文期刊中关于图像和信息隐藏的文献，2003年有49篇，2004年有57篇，2005年有48篇，信息隐藏已成为图像技术中的一个重要研究热点。第2.1节图像信息隐藏的原理信息隐藏技术通常使用文字、图像、声音及视频等作为载体，信息之所以能够隐藏在多媒体数据中，主要是利用多媒体信息的时间或空间冗余性和人对信息变化的掩蔽效应。(1)多媒体信息本身存在很大的冗余性，从信息论的角度看，未压缩的多媒体信息的编码效率是很低的，所以将某些信息嵌入到多媒体信息中进行秘密传送是完全可行的，并不会影响多媒体信息本身的传送和使用。(2)人的视觉或听觉感官系统对某些信息都有一定的掩蔽效应。在亮度有变化的边缘上，该边界“掩蔽”了边缘邻近像素的信号感觉，使人的感觉变得不灵敏、不准确，这就是视觉掩蔽效应。通常人眼对灰度的分辨率只有几十个灰度级，对边缘附近的信息不敏感。利用这些特点，可以很好地将信息隐藏而不被觉察。第2.2节图像类别及隐藏特性研究现在的图片一般分为以下两种：1）图像直方图：所谓的直方图就是用矩阵来体现图像中颜色的变化过程。直方图体现的是颜色变量的一阶统计特性，这种统计特性在图像信息隐藏更为显的重要。在实际进行隐藏算法的编制过程中，可以根据直方图的变化情况来判断算法的可靠性。有的学者也从图像的直方图中检测出是否有隐藏信息。一般来说一幅图片只有一张直方图，但是一张直方图可能会对应着多种图片，主要是色彩的颜色和出现的频率相同所导致的。2）位平面：图像的灰度一般通过8位二进制数目来表示，比如一个灰度的不同像素通过二进制的形式表现出来就是8个不同位平面。一般来说使用位平面的分解图与原始图像会有一定的相似性，所以重要位平面的相对重要位置也会存在，相邻位置上的次位平面的相关信息也会存在。从第8位平面到第一位平面的图像的信息分布的随机性在不断的增强，利用位平面的这些变化规律，可以把一些秘密信息不断的嵌入进次位平面内，从而不断提高信息的隐藏特性。第3页第2.3节图像信息隐藏算法分类用于进行隐蔽通信的图像信息隐藏算法可以分为两大类：基于空域的信息隐藏算法和基于变换域的信息隐藏算法。基于空域信息隐藏算法中的典型算法是LSB算法，该算法的主要特点是在载体图像中嵌入的隐藏信息数据量大，但是嵌入位置固定，安全性差，嵌入的隐藏信息易被破坏，鲁棒性不高；基于变换域信息隐藏算法中的典型算法是离散余弦变换域的信息隐藏算法，该算法嵌入信息能够抵御多种攻击，具有较好的鲁棒性，并且嵌入方式多种多样，增加了攻击者提取的难度，具有一定的安全性，但是该类算法嵌入的隐藏信息数据量较小不适合于进行大数据量的隐蔽通信。本文主要介绍的是第一种算法：基于空域信息的LSB算法。第2.4节信息隐藏技术的典型算法图像信息的隐藏是侧重于隐藏的过程，首先把需要保护的相关信息处理成普通的信息，然后形成一个相对隐秘的载体。通过隐秘算法形成的信息载体由于在现实情况下伪装成普通信息，正常情况下很难被发现，图像信息加密的过程如图2-1所示。图2-1图像信息隐藏的具体过程在图像信息隐藏算法需要嵌入的数据的过程中，需要考虑的因素主要包括了数据嵌入的位置、嵌入的方法以及嵌入的量的大小等因素。所以图像信息的数据隐藏算法主要分为以下几个方面：1）位图平面算法：这种算法的核心编码算法就是在JPEG2000中通过使用位平面编码算法，使得图像的编码比特流达到最小，在这个算法的每一个计算过程都是相互独立的，并不会发生重叠的现象，从而提高了算法的准确率。2）调色板算法：目前在广告以及网页的图像信息隐藏过程中经常使用该算法，调色板算法所针对的图像格式为BMP或者是GIF格式，由于调色板包含了图像中的所有编码信息，能够通过调整调色板中的RGB三种颜色分量以及结构数组来实现图像信息的隐藏。在调色板形成的RGB颜色空间中的色彩并不是均匀的。3）空域隐藏算法：在这种算法中最常见的就是最低有效位算法（LSB），LSB算法的基本原理就是在图像中的最低N位像素替换成经过加密处理后的信息，可以知道如果只替换1位，那么图像产生的变化是不容易被发现的，这个时候人类能够感知图像发生变化的阈值范围就是一个典型的算法范围。另外一方面第4页最低有效位算法能够实现的空间容量比以上两种算法都比较大，通过在原来的图像中加入所需要的秘密信息，但是又不会发生明显的变化，也就是说不会影响图像的统计信息。4）函数变换隐藏算法：图像的变换原理大多数都是通过使用函数f（x，y）来实现的，主要目的就是为了将图像中需要隐藏的信息经过相关变换函数的处理，变换成其它的形式存储在图形空间内。目前常用的变换函数有以下几种：（1）离散傅立叶变化DFT；（2）离散余弦函数变换；（3）小波变换。第2.5节图像信息隐藏的可靠性任何一种图像隐藏算法其可靠性都十分的重要，目前图像信息隐藏算法的评价方式主要分类两类，一类是客观图像质量的下降，另外一种是图像的失真度的评价。对于主观失真度的评价方面，主要是采用肉眼观察的方式进行，在进行主观评价的同时需要参照某些规定的协议，这个协议涵盖了具体的测试条件和评估过程。主观评价的标准主要依据ITURec.500，该标准主要采用五个评价等级，如表2-1所示。表2-1主观评价等级标准图像评价等级肉眼观察感受质量主观评价1很差图像比较不清晰，刺眼难受2较差图像模糊，感觉比较难受3一般能够感觉到差别，且勉强接受4较好感觉到差别，但是不影响效果5很好感觉不到差别主观图像信息的评价方式主要依赖于人的神经视觉系统来判断。这种评价标准只是在早期的信息隐藏系统中进行使用，随着信息隐藏技术的不断进步，主观评价带有强烈的模糊性，并不能满足实际发展的需求，所以就需要使用比较精准的信息隐藏的评价方法了。图像信息隐藏的评价标准主要是不依赖人的肉眼的感觉，能够使用固定的标准进行评价，通过使用一定的算法来进行隐藏图像的信息对比，从而得到的结果也就更加的准确。目前比较流行的评价方法主要有以下三种，峰值信噪比（PSNR），均方根误差（RMSE），信噪比（SNR）等方法。图像失真度的评价方式主要采用均方根误差以及峰值信噪比评价。如果信息隐藏前后的两幅图像的均方根误差较小，则说明两幅图像越相似，对于峰值信噪比而言，如果SNR越大，则说明两幅图像信息隐藏前后的差别很小，说明图像信息的隐蔽效果也就越好。第5页第3章LSB算法介绍第3.1节LSB顺序隐藏算法的基本原理LSB算法是由上个世纪九十年代Tirkelt等人提出的最低有效位算法。这种算法的核心思想就是将原图像素中最不重要的位置转变为秘密信息。具体的转换过程分为以下四个过程：（1）将源图像中的RGB图像信息转化为unit8的形式，像素的最低位进行零化处理，记为M；（2）将需要隐藏的信息存储为比特序列，对每点的像素值进行顺序保存，此过程采用灰度级图像，记为L；（3）加有隐藏信息的比特序列直接按照顺序依次加入到M的最后一位，记做M1；（4）将最后的M1进行十进制转换；LSB顺序隐藏算法不会导致源图像像素点的丢失，经过信息隐藏处理后的图像与原始图像在视觉上几乎能够保持一致。但是该算法有一个比较致命的缺点就是如果对含有秘密信息的图像的某一区域进行变动时，就无法正确的提取出隐藏的信息；另外由于LSB顺序隐藏算法比较简单，很容易被检测出来。第3.2节LSB顺序隐藏算法的评价标准隐写技术与数字水印技术是图像信息隐藏技术的比较经常应用的两个领域，通常在这两个领域内的信息隐藏的评价指标都可以表现为信息的不可感知性。这种图像信息的不可感知性的基本要求就是隐藏以后的图像的质量并没有明显的下降，单纯的依靠人类的感觉系统并不能够很好的分别出其中的隐藏信息。从上述实验结果的图2-1可以看出，信息隐藏前后两者基本上没有明显的差别，但是这种主观上的评价与人类的视觉系统有着很大的关系，所以有必要编写一组对比函数，将这种潜在的差异性进行所谓的量化处理，直接可以通过相关对比数值的大小来进行信息隐藏前后图像质量的评定。比较常用的信息隐藏量化评价手段主要包括了均方差以及信噪比两种方法。所谓的均方差评价参数就是指通过对比信息隐藏前后两幅图片的像素发生的变化，衡量出两幅图片品质上的差异，那么所使用的计算公式如下图所示。(3-1)21,MxNywyxISE上式中I(x,y)与Iw(x,y)分别为信息隐藏两幅图片的像素，MN为图片的尺寸。均方差对比是应用最为普遍的图像质量对比评价标准。第6页对于信噪比评价方式而言，这种评价标准是比较通用的评定标准，准确度要比均方差要好一些。同在在信号处理系统中，信噪比的输入值与输出值之间的比例大小就构成了相应的信号增益系统，如果比值越大，则说明信息处理系统的效果也就越好。简单的来说，相对于初始图像而言，隐藏的信息图像可以看作是随机加入的噪声，在通信原理中只要有背底噪声的存在就会对原始信号产生显著的影响，所以在图像处理的不可见性的评价中，可以对信噪比做如下的定义(I(x,y)与Iw(x,y)分别为信息隐藏两幅图片的像素，MN为图片的尺寸)：(3-2)MxNywxyxIdBSNR1210,log第7页第4章LSB算法实现Matlab是一款比较优秀的软件平台，对于图像处理的研究具有重要的实践意义。Matlab软件对图像的处理主要是依赖于其内部的函数来实现的。目前Matlab函数在图像处理方面的功能主要有四个：1）数字图片信息的读取和显示；2）图像的矩阵表示方法以及矩阵之间的基本和差现行运算，同时也可进行卷积、滤波等一些非线性运算；3）用于图像的正交变换以及特征提取；4）图像增强。大量的研究结果表明使用Matlab软件处理图像可以大大提高相应的实验效率。第4.1节LSB算法实现及效果分析LSB图像信息隐藏算法的核心就是将所选取的像素点的最最不重要的信息一次替换为秘密信息，从而达到信息隐藏的效果。本文主要使用lsbhide.m函数来实现图像信息的隐藏，主要功能体现为将一个给定的秘密信息隐藏于图像之中。通过使用附录1中的lsbhide.m函数得到图4-1所示的实验结果。实验结果表明通过肉眼是无法分辨这两幅图像的差别的，从而说明这种lsb隐藏算法的效果还是比较好的。图4-1原始图像与顺序隐藏信息后的图像对比在上述对比试验中，所使用原始图像为8位的灰度图像，此时图片中每个像素的峰值为255，则信号的峰值D=255。取以10为底的对数的主要目的是为了换算成分贝值这一标准单位。经过附录2函数对均方差与信噪比进行简单的函数编制，该函数的主要目的是为了完成信息隐藏前后的图像均方差与信噪比的数值。处理计算以后，信息隐藏前后的图像的均方差数值为0.245098，信噪比为58.0511dB。所以从目前的计算结果可以明显的看出这两种算法的不可感知性较好。经过附录3中的信息提取函数运行以后，计算结果如图4-2所示。第8页图4-2随机序列中提取了隐藏信息目前世界各国都在信息安全领域投入了较多的资金，来支持信息加密技术的研究。我国的网络防护能力还处在一个较为低级的阶段。基于空域算法的LSB图片信息隐藏技术的原理及其评价标准十分简单，但是这种初步的顺序算法的LSB技术的抗噪音能力较差，可以秘密切入信息的量受到一定的限制，有的学者经过对LSB技术的算法进行改进，通过使用秘密图像的嵌入技术，克服了直方图的异常现象。第4.2节改进LSB算法上述进行的LSB算法能够保证在图像的失真程度较低的情况下实现信息的隐藏，具体的操作十分的简单，但是有的研究学者指出这种传统的LSB算法的安全性较低。上述的像素点的选择是有一定的顺序的，所隐藏的基本信息都在某一个固定的区域内。经过改进后的隐藏就是隐藏像素点的选择是相对随机分布的，已经在原始图像中嵌入的信息部分与为嵌入的部门相比具有明显不同的统计学特征，很容易被发现，所解决的方法就是将要隐藏的信息随机的嵌入整个图像之中，分散范围尽可能的比较宽广。具体的LSB技术改进原理就是利用随机种子数产生一个随机数的序列，然后通过使用随机数的大小来控制嵌入元素之间的距离，通过这种距离的随机性分布得到了嵌入像素的分类集合，其图片信息的隐藏效果如图4-3所示。隐藏操作过程如下（代码见附录（4）隐藏部分）（1）定义嵌入信息前后图片和嵌入信息变量路径（2）读入载体图像并将图像Double化为二进制（开始嵌入信息）（3）用fopen函数打开隐藏信息文本，将信息长度转化为二进制保存（4）将保存的二进制信息长度隐藏到图像信息矩阵中（5）将秘密信息嵌入到随机像素的LSB里（这里不像一般的LSB算法那样，直接将秘密信息嵌入像素的LSB里，经过本论文的设计，设置一个子函数，利用随机序列进行间隔控制，选择信息隐藏位，这样选出来的像素更加随机，信息嵌入的位置很难找出规律性，提高了原有算法的安全性，这是本文设计具有优势的关键所在（具体见附录4子函数）（6）将图片类型转化为无符号8位数，即256位，与256色值一致第9页（7）生成隐秘信息后的图像，显示嵌入信息前后图片图4-3随机像素信息嵌入图片的隐藏效果从图4-3可以明显看出，图片经过随机像素嵌入以后，秘密信息被转入原始图像中，被嵌入的像素分布在整个图片之中，嵌入元素的分布统计特性与原始图片的像素统计特性比较一致，信息攻击者不易发现图像内在的区别，由于攻击者不知道随机种子数，从而也就不能准确的提取出准确的隐藏信息。经过附录（4）的提取算法，得到如图4-4的结果。图4-4随机序列中提取了隐藏信息其操作过程如下：（1）定义嵌入信息后的图片和提取出的隐藏信息的路径（2）读取嵌入信息后的图片并进行Double处理（3）提取秘密信息长度（4）提取秘密信息（5）将提取的信息转化为文本类型（6）保存提取的信息（7）结束（经附录2算法计算得到表4-1）表4-1为LSB顺序序列算法和随机序列算法的评价标准值对比。信息隐藏算法峰值信噪比均方差第10页表4-1改进前后的LSB算法评价标准值从表4-1的计算结果可以看出，经过随机像素嵌入的LSB隐藏算法比传统的LSB算法的计算效果有了大幅度的提升，说明了算法的改进还是相对比较有优势的。（备注LSB改进算法见附录（4）。第4.3节改进LSB算法仿真及结果分析本节通过使用Matlab软件来对上述算法进行了仿真分析，具体的隐藏信息图4-4所示。图4-4alphabet文本隐藏信息图4-5是经过matlab软件仿真处理后，在图像的不同位置嵌入如图4-4所示的隐藏文本信息后的实验结果。图4-5仿真效果图从图4-5的仿真结果来看，随着LSB（每个像素的最后一位数值）位数的增加，图像的失真程度也就越来越大，由于使用了原有图像中的像素位置，导致了算法的鲁棒性较差。顺序序列LSB算法55.5820.04215随机序列LSB算法（改进后）63.3560.02596第11页结论随着信息安全技术的研究热度在逐渐的增加，为了保证信息安全的有效性，本文通过结合相关参考文献以及相关实际算法案例对图像信息隐藏技术进行了相关的算法设计并对其具体的评价标准进行了相关的研究和探讨，对本文的总结和展望如下：论文首先介绍了信息隐藏技术的国内外研究现状，本文的研究背景与研究意义，介绍了信息隐藏技术在实际生活中的具体应用；其次主要是信息隐藏技术的基本原理以及分类特征的角度，重点介绍了图像信息隐藏技术的相关特性以及图像信息隐藏技术的相关评价标准，目前经常使用的评价标准值主要有均方差和峰值信噪比两个。论文的第三章主要进行了基于MATLAB技术的图像信息隐藏算法研究，主要介绍了LSB顺序隐藏算法和随机嵌入像素隐藏LSB算法的程序编译以及相关实验结果的对比，研究结果指出经过改进后的LSB随机嵌入式的隐藏算法的均方差以及峰值信噪比要明显的高于LSB顺序隐藏算法。第12页参考文献1.曹卫兵.基于数字图像的信息隐藏技术的研究D.西北工业大学，2003年7月.2.许冬艳.基于中文句型变换的信息隐藏技术的研究与实现D.西北大学，2009年6月.3.孟妍妍，高宝建，强媛.二值文本图像信息隐藏分析J.计算机工程学报，2009，15(1):50-51.4.邓新文.安全数字密写算法研究及其应用D.中南大学，2008年5月.5.苏盛曲.图像信息隐藏中的数字水印技术研究D.南昌大学,2010年1月.6.刘一均，柴毅.基于DCT系数分布的含密图像识别算法D.重庆大学，重庆通信学院，2007年6月.7.青虎军.信息隐藏与恢复若干算法的研究D.西安，西北大学，2006年.8.程慧杰.基于图像DCT域的信息隐藏算法研究D.哈尔滨，哈尔滨工程大学，2007.9.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