.数字水印基础教程7.5基于视觉特性的密写与密写分析

1、数字水印根底教程数字水印根底教程7.57.5基于视基于视觉特性的密写与密写分析觉特性的密写与密写分析2一类基于视觉特性的密写方法n在视觉不敏感区域嵌入较多秘密信息n在视觉较敏感区域嵌入少量秘密信息nBPCS密写nPVD密写7n一般不采用二进制形式划分位平面，而是采用循环码划分位平面n二进制划分位平面：会有许多小块复杂度大于0.5Cmaxn循环码划分位平面：绝大多数小块复杂度小于0.5Cmax89n二进制码和循环码的互换nB：二进制nG：循环码10对BPCS的密写分析nBPCS密写的视觉隐蔽性较好，但会改变位平面小块复杂度的统计特性n思想n对原始图像所有位平面小块的复杂度进行统计，将其直方图记为

2、h(c)，c取值：0Cmaxn直方图特点：n直方图集中于c值较低的一侧因为高位位平面相关性很强，复杂度很低n直方图连续性较好因为对不同位平面许多小块的统计结果11对BPCS的密写分析n512512标准灰度图像Man按88分块，得到的复杂度直方图12对BPCS的密写分析nBPCS密写是将复杂度大于aCmax的位平面小块置换成秘密信息组成的小块n秘密信息组成的小块n随机信号，0/1概率0.5n有文献对4096000个秘密信息小块进行了统计，秘密信息小块的复杂度近似正态分布n均值0.5Cmax，标准差0.047Cmaxn用秘密信息小块替换后，出现直方图不连续的现象13实验结果1n图像Mann88na

3、=0.4n嵌入量7.2E5nPSNR33.5dBn在0.4Cmax=45处有明显不连续跳跃14实验结果2图像Man88a=0.45嵌入量5.2E5PSNR36.7dB在0.45Cmax=50处有明显不连续跳跃15PVD 密写nPVDpixel-value differencingn基于图像中相邻象素对差异的密写16PVD密写算法n将载体图像分成许多不交迭的小块，每个小块由两个相邻象素组成n组成方式有很多种，如逐行或逐列 zigzag 扫描n秘密信息被隐藏在每个小块的两个象素灰度的差值中17PVD密写算法n象素灰度差值记为 d=p(i+1)-p(i)n将这个范围分成K个区域，每个区域的宽度是2的

4、整数幂，记为2nn例如分成6个区域：0,7, 8,15, 16,31, 32,63, 64,127, 128,255n如果差值 |d| 落在某一个区域，那么在这个小块中嵌入 n 比特n嵌入方法：调整 p(i+1) 和或 p(i)的值，使得它们的差值|d|等于n比特对应的十进制值18对PVD的密写分析n考察图像小块象素差值的直方图n通常一幅正常图像的象素差值直方图应该比较平滑，并且随着 |d| 的增加而减小19对PVD的密写分析n嵌入之后20密写分析总结n找出密写引起的特征变化n直方图n奇异点，等n与嵌入量有关n设计密写算法时，从密写分析的角度考虑其平安性n对已发表的各类密写算法，有可能做一些深入的工作n需要耐心细致的研究21课程总结信息隐藏原理数字水印原理信息隐藏算法信息隐藏攻击数字水印算法数字水印攻击图象音频视频数据图象音频视频数据算法算法攻击和分析攻击和分析广义隐藏广义隐藏隐藏容量