信息隐藏技术

第4章信息隐藏技术

返回总目录目录4.1时空域替换技术4.2变换域技术4.3文本信息隐藏技术

返回总目录4.4习题四●基本要求：

１）了解信息隐藏的时空域替换技术；

２）了解信息隐藏的变换域技术；

３）通过一些具体算法熟悉信息隐藏技术。●学习重点：

１）信息隐藏的时空域与变换域概念；

２）信息隐藏的算法。

根据载体的不同，信息隐藏可以分为图像、视频、音频、文本和其他各类数据的信息隐藏。在不同的载体中，信息隐藏的方法有所不同，需要根据载体的特征，选择合适的隐藏算法。比如，图像、视频和音频中的信息隐藏，利用了人的感官对于这些载体的冗余度来隐藏信息;而文本或其他各类数据，需要从另外一些角度来设计隐藏方案。4.0

引言5根据嵌入算法，我们可以大致把信息隐藏算法分成以下六类：1.替换系统：用秘密信息替代隐蔽宿主的冗余部分。2.变换域技术：在信号的变换域嵌入秘密信息(如在频域)。3.扩展频谱技术：采用扩频通信的思想。4.统计方法：通过更改伪装载体的若干统计特性对信息进行编码，并在提取过程中采用假设检验方法。5.失真技术：通过信号失真来保存信息，在解码时测量与原始载体的偏差6.载体生成方法：对信息进行编码以生成用于秘密通信的伪装载体。因此，用秘密信息替代伪装载体中的冗余部分，替换技术是最直观的一种隐藏算法，也称为空间域算法。

除此之外，对图像进行变换也是信息隐藏常用的一种手段，称为变换域算法。4.1时空域替换技术任何多媒体信息，在数字化时，都会产生物理随机噪声，而人的感观系统对这些随机噪声是不敏感的替换技术就是利用这个原理，试图用秘密信息比特替换掉随机噪声，以达到隐藏秘密信息的目的时空域：原始的载体数据称为时空域数据，而经过DCT等变换处理后的载体数据称为变换域数据，下面通过例子来说明图像中可以用来隐藏信息的地方。一幅图像是由很多个像素(Pixel)点组成的，像素是构成图像的基本元素。比如，一幅图像的大小是640×480，则说明这个图像在水平方向上有640个像素点，在垂直方向上有480个像素点。图像可分为灰度图像和彩色图像。4.1.1图像的基本表示数字图像一般用矩阵来表示，图像的空间坐标X、Y被量化为m×n个像素点，如果每个像素点仅由灰度值表示，则这种图像称为灰度图像;如果每个像素点由红、绿、蓝三基色组成，则这种图像称为彩色图像。在彩色图像中，任何颜色都可以由这三种基本颜色以不同的比例调和而成。灰度图像的灰度值构成灰度图像的矩阵表示;彩色图像可以用类似于灰度图像的矩阵表示，只是在彩色图像中，由三个矩阵组成，每一个矩阵代表三基色之一。

对于一幅灰度图像来说，如果每个像素点的灰度值仅取0或1，则这种图像称为二值图像;如果灰度值的取值范围为0～255，每个像素点可用8bit来表示，则记为(a7，a6，…，a0)，其中ai=0或1(i=0，…，7)。对于每个像素点来说，都取其中的某一位就构成了一幅二值图像。比如，所有像素点都取a0位，则这种图像称为该图像的第0位位平面(即是最低位位平面)图像，依次类推，共有8个位平面图像（如图4－1所示）。4.1时空域替换技术123456788765432118图4－1图像象素的灰度表示图像的位平面概念

各个位平面图像的效果如图4－2、4－3所示。图中第1张是8位灰度图像，后面依次是从低位到高位的位平面图像。从这几个位平面图像中可以看出，较高位的位平面图像反映了原始图像的轮廓信息，而较低位的位平面图像看上去几乎与原始图像无关。如果我们将原始图像的每个像素点的最低位一律变成0，则图像效果如图4-5所示，显而易见，

这两幅图像的差别是非常小的，人眼视觉很难感知。

13位平面Bitplane01001110.Pixellocation78=Grayscalevalueof78representedby8bits011..Lowest3ofthe8bitplanes图4－2

lena位图

图像各个位平面的作用

图4－3

Barbara位图

图像各个位平面的作用

图4－4

Barbara去位图

图像各个位平面的作用

图4－5

Barbara去高低位图

图像各个位平面的作用

2024/8/1318Lenagrayimage2024/8/1319Lena位平面2024/8/1320Lena位平面2024/8/1321Lena位平面2024/8/1322Lena位平面2024/8/1323位平面特性位平面越高，对灰度值的贡献越大位平面越高，相邻比特的相关也越强最低位平面类似随机噪声4.1时空域替换技术图像各个位平面的作用

从这些例子可以看出，每一个位平面对图像能量的贡献大小，也可以帮助我们理解如何选择信息隐藏的位置，达到不易察觉的目的。4.1时空域替换技术

本节所用符号

Ci：载体对象的取样值L(c)：载体的长度L(m)：秘密信息的长度Si：伪装对象的取样值K：伪装密钥4.1时空域替换技术4.1.1

流载体的LSB方法(LeastSignificantBits)

流载体：发送方在信息嵌入时，得不到载体的全部元素，只能一边得到载体一边进行嵌入。LSB：(LeastSignificantBits)指最低有效位。将秘密信息嵌入到载体图像像素值的最低有效位，也称最不显著位，改变这一位置对载体图像的品质影响最小。LSB算法嵌入步骤将原始载体图像的空域像素值由十进制转换到二进制表示，以大小的块图像为例

25525325425325525325225525411111111111111011111111011111101

1111111111111101111111001111111111111110用二进制秘密信息中的每一比特信息替换与之相对应的载体数据的最低有效位，假设待嵌入的二进制秘密信息序列为[011000100]，则替换过程如图所示。11111110

11111101

1111111111111100

111111101111110011111101

1111111011111110111111111111110111111110111111011111111111111101111111001111111111111110将得到的含秘密信息的二进制数据转换为十进制像素值，从而获得含秘密信息的图像，如图所示。2542532552522542522532542541111111011111101

1111111111111100

11111110

1111110011111101

11111110

11111110下图给出了载体图像和秘密信息图像。其中，载体图像时像素的512x512像素的Lena图，秘密信息图像是48x48像素的二值图像。LSB算法嵌入结果LSB算法提取步骤将得到的隐藏有秘密信息的十进制像素值转换为二进制数据，如图所示。25425325525225425225325425411111110111111011111111111111100

11111110

1111110011111101

1111111011111110将二进制数据的最低有效位提取出来，即为秘密信息序列[011000100]。如图所示。01100010011111110111111011111111111111100

11111110

1111110011111101

1111111011111110LSB提取结果2024/8/1335LSB算法的保真度最低1位1/2,MN/2,PSNR=-10log10(1/255/255/2)=51.14dB最低2位

3MN/2，PSNR=46.37最低3位

7MN/2，PSNR=42.69最低4位,PSNR=39.38;最低5位,PSNR=36.23.4.1时空域替换技术4.1.1

流载体的LSB方法(LeastSignificantBits)

嵌入：选择一个载体元素的子集，其中共有个元素，用以隐藏秘密信息的个比特。然后在这个子集上执行替换操作，把的最低比特用来替换

提取：找到嵌入信息的伪装元素的子集，从这些伪装对象中抽出它们的最低比特位，排列之后组成秘密信息嵌入与提取方法2024/8/13最低比特位替换

嵌入过程：

然后在子集上执行替换操作c即把cｊi的LSB与mi进行交换(mi可以是1或0)。一个替换系统也可以修改载体的多个比特，例如，在一个载体元素的两个最低比特位隐藏两比特信息。在提取过程中，抽出被选择载体元素的LSB，然后排列起来重构秘密信息。

选择一个载体元素的子集，2024/8/13算法2.1最低比特位替换的嵌入过程fori=1,…,l(ｃ)do

si←ciendforfori=1,…,l(m)do

计算存放第i个消息位的指针jiendfor2024/8/13算法2.2最低比特位的提取过程fori=1,...,l(m)do

计算存放第i个消息位的指针ji

mi←LSB(sji)endforLSB信息隐秘实验4.1时空域替换技术4.1.1

流载体的LSB方法(LeastSignificantBits)

如何选择隐藏位置子集？顺序选取缺点：已嵌和未嵌部分数据特征不同随机间隔法2024/8/13随机间隔法使用伪随机数发生器以相当随机的方式来扩展秘密信息，一个流行的方法是随机间隔法。如果通信双方使用同一个伪装密钥k作随机数发生器的种子，那么他们能生成一个随机序列

并且把它们和索引一起按下列方式生成隐藏信息位置来进行信息传送：2024/8/13算法2.3随机间隔方法的嵌入过程fori=1,...,l(c)do

si←ciendfor使用种子k

随机生成序列ki

n←k1fori=1,...,l(m)do

sn←cnmin←n+kiendfor2024/8/13算法2.4随机间隔方法的提取过程使用种子k

随机生成序列ki

n←k1fori=1,...,l(m)do

mi←LSB(cn)

n←n+kiendfor4.1时空域替换技术4.1.2

伪随机置换的LSB方法

能够得到载体的所有元素，就可以从整个载体考虑，把秘密信息比特随机地分散在整个载体中嵌入：用种子密钥产生一个伪随机索引序列，将第k个秘密消息比特隐藏在索引为的载体元素的最低比特位中4.1时空域替换技术提取：用同样的种子密钥产生同样的伪随机索引序列，从这些位置最低比特位中提取信息应避免的问题产生的索引值可能产生碰撞用一个集合记录所有已使用过的载体索引值，当再次出现同样的索引值时，则放弃这个索引值，再选择下一个元素提取时同样处理4.1.2

伪随机置换的LSB方法

2024/8/13Aura用集合的伪随机置换来计算索引假设l(c)能表示成两个数字X和Y的乘积,hk是一个任意的依赖于密钥k安全哈希函数。令k1、k2和k5是三个密钥。算法

使用伪随机置换计算索引v←idivXu←imodXv←(v+hk1(u))modYu←(u+hk2(v))modXv←(v+hk3(u))modYj←vX+u4.1时空域替换技术简单，易实现，容量大安全性不高，不能抵抗叠加噪声、有损压缩等破坏提高安全性：加密信息后再隐藏；多次重复嵌入；先进行纠错编码后再嵌入。LSB方法的特点4.1.2

伪随机置换的LSB方法

4.1时空域替换技术4.1.3

利用奇偶校验位

把载体划分成几个不相重叠的区域，在一个载体区域中存储一比特信息嵌入：选择个不重叠区域，计算出每一区域的所有最低比特的奇偶性，并选择一个载体元素的最低比特位存放这个区域的奇偶校验位。嵌入信息时，在对应区域的奇偶校验位上嵌入信息比特，如果奇偶校验位与不匹配，则将该区域中所有元素的最低比特位进行翻转，使得奇偶校验位与相同4.1时空域替换技术4.1.3

利用奇偶校验位

提取：用同样的方法划分载体区域，计算出奇偶校验位，排列起来就可以重新构成秘密信息示例：奇校验原载体最低位数据嵌入“1”嵌入“0”1

1

1

01

1

1

00

0

0

14.1时空域替换技术4.1.4

基于调色板的图像

基于调色板的图像调色板数据：定义了N种颜色索引对（i,ci）图象数据：代表每一个象素的调色板索引颜色向量代表R、G、B三个分量的值，如果是灰度图像，则三个分量取值相同使用调色板格式，可以降低图像存储的大小4.1时空域替换技术4.1.4

基于调色板的图像

信息隐藏方法：修改调色板颜色向量的LSB对彩色图像如果三种颜色同时修改，有可能引起颜色偏差修改图像数据（索引）的LSB索引值不代表颜色，相邻的索引值其代表的颜色可能相差很远可以先将颜色按某种规则排序，使得相邻颜色比较接近，这时索引值所代表的颜色是相近的4.1时空域替换技术4.1.5

基于量化编码的信息隐藏

在差分编码中隐藏信息嵌入计算邻近采样和的差值，对差值进行量化，得到查量化隐藏表，如果与要编码的秘密信息比特相同，则差分信号不变；如果与秘密信息比特不相同，则由最接近的替换，使得查表所对应的比特与秘密信息比特相同4.1时空域替换技术4.1.5

基于量化编码的信息隐藏

提取接收者拥有同样的伪装密钥表，它根据伪装对象的相邻数据的差分信号，对应密钥表，可以得到每一个差分值所对应的秘密信息比特-4-3-2-1012340101110014.1时空域替换技术4.1.6

二值图像中的信息隐藏

二值图像：由黑白象素的分布构成图像通常方法：利用图像区域中黑色象素的个数对秘密信息进行编码2024/8/13二进制图像中的信息隐藏Zhao和Koch提出了一个信息隐藏方案，它使用一个特定图像区域中黑像素的个数来编码秘密信息。把一个二值图像分成矩形图像区域Bi

，分别令P0(Bi)和P1(Bi)为黑白像素在图像块Bi中所占的百分比。基本做法是:

若某块P1(Bi)＞50%，则嵌入一个1，若P0(Bi)＞50%，则嵌入一个0。2024/8/13为了提高整个系统对传输错误和图像修改的健壮性，必须调整嵌入处理。如果在传输过程中一些像素改变了颜色，诸如P1(Bi)由50.6%下降到49.5%，这种情况就会发生，从而破坏了嵌入信息。因此要引入两个阈值R1＞50%和R0＜50%以及一个健壮参数λ，λ是传输过程中能改变颜色的像素百分比。发送者在嵌入处理中确保P1(Bi)∈[R,R+λ]或P0(Bi)∈[R－λ,R]。2024/8/13如果为达到目标必须修改太多的像素，就把这块标识成无效，即修改P1(Bi)满足下面两个条件中的任何一个：2024/8/13算法2.6（Zhao和Koch算法）

在二进制图像中的数据嵌入过程

fori=1,...,l(m)dodoforever

随机选取一图像块Bj/*检查Bj是否有效*/then将图像块Bj

标记为不可用，修改该图像块以使得：

continueendifbreakenddo2024/8/13/*在Bj中嵌入秘密消息位*/if=1then

修改Bj

以使得

else

修改Bj

以使得

endifendfor2024/8/13算法2.7(Zhao和Koch)数据提取过程fori=1,...,l(m)dodoforever

随机选取一图像块BjbreakenddoifP1(Bj)＞50%thenmi←1elsemi←0endifif则继续

endfor

链接到：03_二值图像的信息隐秘.ppt2024/8/13Matsui和Tanaka嵌入方案RL方法不再显式地对每一个像素颜色进行编码，而是对颜色变化(ai)的位置和从ai开始的持续同种颜色像素个数RL(ai,

ai+1)进行编码。假定的扫描行如图2.1所示，可编码为<a0,3>,<a1,5>,<a2,4>,<a3,3>,<a4,3>。从而能用一个RL元素序列<aI,RL(ai,

ai+1)>,来描述一个二值图像。4.1时空域替换技术4.1.6

二值图像中的信息隐藏

嵌入把一个二值图像分成个矩形图像区域，如果其中黑色象素的个数大于一半，则表示嵌入0；如果白色象素的个数大于一半，则表示嵌入1当需要嵌入的比特与所选区域的黑白象素的比例不一致时，为了达到希望的象素关系，则需要修改一些象素的颜色修改应遵循一定的规则，原则是不引起感观察觉修改应在黑白区域的边缘进行4.1时空域替换技术4.1.6

二值图像中的信息隐藏

另一种方法：利用游程编码的方法例编码：<a0,3>,<a1,5>,<a2,4>,<a3,2>,<a4,1>4.1时空域替换技术4.1.6

二值图像中的信息隐藏

嵌入：修改二值图像的游程长度如果秘密信息位是0，则修改该游程长度为偶数；如果为1，则修改游程长度为奇数；如果秘密信息的取值与游程长度的奇偶性相匹配，则不改变游程长度提取根据游程长度的奇偶性提取出秘密信息4.1时空域替换技术4.1.6

二值图像中的信息隐藏

刚介绍的时空域的最低比特位替换方法把信息隐藏在载体的最不重要部分容易被噪声掩盖，有损压缩后丢失能否隐藏在载体的最重要部分？

信息隐藏在载体的最重要部分，则只要载体不被破坏到无法使用的程度，隐藏的信息都能保留。引出了另一大类的信息隐藏技术－－变换域隐藏技术。4.2变换域技术4.2.0

引言

在载体的显著区域隐藏信息，比LSB方法能够更好地抵抗攻击，而且还保持了对人类感观的不可察觉性常用的变换域方法离散余弦变换（DCT）离散小波变换（DWT）离散傅立叶变换（DFT）等

返回目录4.2变换域技术4.2.1

DCT域的信息隐藏

图像压缩标准（JPEG）的核心——二维DCT变换在DCT域中的信息隐藏，可以有效地抵抗JPEG有损压缩4.2变换域技术4.2.1

DCT域的信息隐藏

二维DCT变换简介（回顾）(1)通过离散余弦变换，可以将能量集中在矩阵左上角的少数几个系数上。简单地说，我们可以将DCT看作用一个8行8列的二维数组产生另一个8行8列的二维数组的函数。也就是说，把一个数组通过某种变换，变成另一个数组。

首先将一幅图像划分成一个个8*8像素的图像块。比如，原图的尺寸是640*480，那么将会被划分成80行60列的图像块。如果图像只包含灰度，那么每个象素都会用一个8bit的数字表示。因此可以将每个图像块表示成一个8行8列的二维数组，这个数组中每个元素都是0~255的8bit整数。DCT变换就是作用在这个数组上。再看一下彩色的情况。如果图像是彩色的，那么每个象素都可以用24bit、相当于3个8bit的组合来表示。因此可以用3个8行8列的数组来表示这个8*8的图像块。DCT变换作用于每一个数组。

4.2变换域技术4.2.1

DCT域的信息隐藏

(2)用f表示像素值的数组，f(i,j)表示第i行第j列的值，则DCT变换之后定义一个新的数组F(u,v)表示第u行v列的值。

DCT变换通过下面公式完成：

逆DCT变换公式：

在上面两公式中，当u,v=0时，

，其他情况下，C(u),C(v)=1。二维DCT变换简介（回顾）4.2变换域技术4.2.1

DCT域的信息隐藏

下面举例说明。下面矩阵表示一个8*8的图像样本的原始数组。二维DCT变换简介（回顾）4.2变换域技术4.2.1

DCT域的信息隐藏

为了便于计算，在进行变换之前先对原始图像中的每个样本数据减去128。然后再按照公式计算出数组中每个元素的值。举F(0,0)的值的计算过程如下：

二维DCT变换简介（回顾）4.2变换域技术4.2.1

DCT域的信息隐藏

按照这样，继续计算其他值：

f(i,j)经过DCT变换之后得到了F(i,j)，其中F(0,0)是直流系数，称为DC系数，其他的为交流系数，称为AC系数。二维DCT变换简介（回顾）4.2变换域技术4.2.1

DCT域的信息隐藏

为了达到压缩的目的，我们需要对经过DCT变换的DCT系数进行量化，目的是减小非0系数的幅度以增加0值系数的数目。在一定的主观保真的前提下，丢掉那些对视觉效果影响不大的数据。量化是压缩过程中造成质量下降的最主要原因。

因为人眼对于亮度的感知能力高于色度，JPEG压缩时使用了两个量化表——色度量化表和亮度量化表。二维DCT变换简介（回顾）4.2变换域技术4.2.1

DCT域的信息隐藏

二维DCT变换简介（回顾）4.2变换域技术4.2.1

DCT域的信息隐藏

用数组F中的每一个元素除以量化表中起对应位置的值。按照这个公式，我们对上面例子中的数组F进行量化后得到如下结果Q（采用亮度量化表）：二维DCT变换简介（回顾）4.2变换域技术4.2.1

DCT域的信息隐藏

z形排列：对图像块进行DCT变换后，能量集中在矩阵左上角的少数几个系数上。所以一般左上角的数值比较大，而0则主要集中在矩阵右下角。为了增加连续的0的个数，我们采用z形排列（zigzag），以便更好地压缩数据。这样，我们就能把一个8*8的矩阵转换成一个1*64的矢量。我们将上面经过量化的结果Q进行z形排列，如下所示：

二维DCT变换简介（回顾）4.2变换域技术4.2.1

DCT域的信息隐藏

经过z形排列之后，结果变成了：150-2-1-1-100-100……后面全部是连续的0，这样一来，连续0的个数变多了。（可用游程编码）二维DCT变换简介（回顾）4.2变换域技术4.2.1

DCT域的信息隐藏

二维DCT变换简介（小结）DCT4.2变换域技术4.2.1

DCT域的信息隐藏

二维DCT变换简介（小结）DCT4.2变换域技术4.2.1

DCT域的信息隐藏

图像分为8×8的象素块，进行二维DCT变换，得到8×8的DCT系数系数按照Zig-Zag次序排列，左上角为直流系数，其余为交流系数左上角部分为直流和低频，右下角部分为高频，中间区域为中频。中低频系数包含了图像的大部分能量，是对人的视觉最重要的部分二维DCT变换简介（小结）4.2变换域技术4.2.1

DCT域的信息隐藏

基本隐藏算法以一定的方式挑选一些中频系数，在这些中频系数中叠加秘密信息所有中频系数固定位置的中频系数随机挑选中频系数选择最大的几个中频系数。4.2变换域技术4.2.1

DCT域的信息隐藏

基本隐藏算法（算法一）在选出的中频系数中叠加秘密信息：DCT系数：隐藏后的DCT系数：第i个秘密信息比特：可调参数，控制嵌入强度4.2变换域技术4.2.1

DCT域的信息隐藏

基本隐藏算法（算法二）在选出的中频系数中叠加秘密信息方法一：每个系数上嵌入的强度相同方法二：根据系数的大小，成比例地嵌入此两算法的提取需要原始图像4.2变换域技术4.2.1

DCT域的信息隐藏

基本隐藏算法（算法三）不需要原始载体的信息隐藏方法：利用载体中两个特定数的相对大小来代表隐藏的信息嵌入：载体图像分为8×8的块，做二维DCT变换，伪随机地选择一个图像块，分别选择其中的两个位置，比如用和代表所选定的两个系数的坐标如果，代表隐藏1；如果相反，则交换两系数如果，代表隐藏0；如果相反，则交换两系数4.2变换域技术4.2.1

DCT域的信息隐藏

基本隐藏算法（算法三）提取接收者进行二维DCT变换，比较每一块中约定位置的DCT系数值，根据其相对大小，得到隐藏信息的比特串，从而恢复出秘密信息特点：不需原始图像注意：如果选定位置的两个系数相差太大，则对图像影响较大。应选择相近的值（如中频系数）4.2变换域技术4.2.1

DCT域的信息隐藏

基本隐藏算法（算法四）算法三的扩展：利用DCT中频系数中的三个系数之间的相对关系来对秘密信息进行编码嵌入：选择三个位置，嵌入1：令嵌入0：令如果数据不符，则修改这三个系数值，使它们满足上述关系其中参数D的选择要考虑隐藏的健壮性和不可察觉性之间的平衡，D越大，隐藏算法对于图像处理就越健壮，但是对图像的改动就越大，越容易引起察觉4.2变换域技术4.2.1

DCT域的信息隐藏

基本隐藏算法（算法四）如果需要做的修改太大，则放弃该块，将其标识为“无效”“无效”：对这三个系数做小量的修改使得它们满足下面条件之一：或4.2变换域技术4.2.1

DCT域的信息隐藏

基本隐藏算法（算法四）提取对图像进行DCT变换，比较每一块相应三个位置的系数，从它们之间的关系，可以判断隐藏的是信息“1”、“0”还是“无效”块，这样就可以恢复秘密信息4.2变换域技术4.2.2

小波变换域的信息隐藏

二维DWT变换简介（回顾）原始图像：下面的左图是一文本图像。4.2变换域技术4.2.2

小波变换域的信息隐藏

二维DWT变换简介（回顾）1级小波分解：近似部分（LL），水平方向细节部分（HL），垂直方向细节部分（LH），对角线方向细节部分（HH）

HL1

LH1

HH1

LL1

4.2变换域技术4.2.2

小波变换域的信息隐藏

二维DWT变换简介（回顾）2级小波分解：对1级分解后的LL1再进行一级分解HL1LH1HH1LL2HL2LH2HH24.2变换域技术4.2.2

小波变换域的信息隐藏

二维DWT变换简介（回顾）3级小波分解：对2级分解后的LL2再进行一级分解203040203020201040404040401535-5-52505255-1540400017.530-2.5032.532.52.5-7.5-2.55-2.5-5-7.5-7.52.5-7.5例：4.2变换域技术4.2.2

小波变换域的信息隐藏

二维DWT变换简介（小结）DWT4.2变换域技术4.2.2

小波变换域的信息隐藏

二维DWT变换简介（小结）2030402030202010404040404017.530-2.5032.532.52.5-7.5-2.55-2.5-5-7.5-7.52.5-7.5DWT4.2变换域技术4.2.2

小波变换域的信息隐藏

从图可以看出，图像数据的每一级分解总是将上级低频数据划分为更精细的子带。其中LL子带是与原图内容极为相似的逼近子图，HL子带是通过先将上级低频图像数据在水平方向高通滤波后（行方向），再经垂直方向低通滤波（列方向）而得到的，因此，HL子带中包含了更多水平方向的高频信息。相应地，在LH子带中则主要是原图像垂直方向的高频成分，而HH子带是图像中对角方向高频信息的体现。二维DWT变换简介（小结）4.2变换域技术4.2.2

小波变换域的信息隐藏

一级小波分解后得到的四个部分： （1）左上：低频近似部分 （2）右上：水平方向细节部分 （3）左下：垂直方向细节部分 （4）右下：对角线方向细节部分 对一幅图像而言，图像的主要能量集中在低频部分。其高频信息主要集中在边缘、轮廓和某些纹理的法线方向上，代表了图像的细节变化。二维DWT变换简介（小结）4.2变换域技术4.2.2

小波变换域的信息隐藏

隐藏算法

适合于DCT域的修改系数方法和系数比较方法都可以用于小波变换域4.2变换域技术小结

变换域隐藏的总体思想，就是将秘密信息隐藏在载体的最重要部位DCT变换、小波变换、傅氏变换等，都是能量守恒变换，在变换域中将能量集中，隐藏时将秘密信息与载体的视觉重要部分紧密联系在一起4.3文本信息隐藏技术4.3.0

引言

前面介绍的技术，主要适用于图像、音频或视频数据，而不一定适用文本数据。文