图像信息隐藏技术要点.pdf
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1、学 院 名 称:电子与信息工程学院 专业:计算机科学与技术 班级:软件 09-1 姓名:章小丽学 号 09401010207 指 导 教 师:鲍淑娣 定稿日期: 2012 年 12 月 31 日 2 目录 一、摘要 . 3 二、关键词 . 3 三、背景及研究意义 . 3 四、正文 . 4 4.1信息隐藏技术的基本原理. 4 4.1.1 信息隐藏技术的实现 4 4.1.2 信息隐藏技术的属于和模型 4 4.2图像信息隐藏技术. 5 4.2.1 图像 6 4.2.2 图像的数字化处理 8 4.2.3 数字图像的灰度直方图 9 4.2.4 常用颜色模型 10 4.3 基于 DCT 的图像信息隐藏实例
2、 13 4.3.1 水印的嵌入 13 4.3.2 水印的提取 14 4.3.3 相似度和峰值信噪比计算 15 五、结论 . 15 六、文献 . 16 3 图像信息隐藏 一、摘要 信息隐藏技术使用的载体有图像、视频、语音及文本等数字媒体,包括数字隐 写与隐写分析两个方面的内容,本文以使用最为广泛的数字图像作为研究对象, 以基于数字图像的隐写方法作为研究内容。文章介绍了信息隐藏技术的基本知识 和图像信息隐藏的常用算法,像信息隐藏技术,并且运用MATLAB7.0进行大量的 实验测试,对该方法的性能进行检验分析,表明该方法具有一定的优点。 二、关键词:数字图像信息隐藏 三、背景及研究意义 二十世纪九十
3、年代以来,网络信息技术在全世界范围内得到了迅猛发展, 它极大地方便了人们之间的通信和交流。借助于计算机网络所提供的强大的多媒 体通信功能,人们可以方便、快速地将数字信息(数字音乐、图像、影视等方面的 作品) 传到世界各地,一份电子邮件可以在瞬息问传遍全球。但同时计算机网络也 成为犯罪集团、非法组织和有恶意的个人利用的工具。从恶意传播计算机病毒, 到非法入侵要害部门信息系统,窃取重要机密甚至使系统瘫痪;从计算机金融犯 罪,到利用表面无害的多媒体资料传递隐蔽的有害信息等等,对计算机信息系统 进行恶意攻击的手段可谓层出不穷。因此,在全球联网的形势下,网络信息安全 非常重要,一个国家信息系统的失控和崩
4、溃将导致整个国家经济瘫痪,进而影响 到国家安全。密码技术是信息安全技术领域的主要传统技术之一,由于加密技术 的局限性,最近十几年以来,一种新的信息安全技术信息隐藏技术( Information Hiding) 迅速地发展起来。将机密信息嵌入到公开的图像、视频、语音及文本文件 等载体信息中,然后通过公开信息的传输来传递机密信息。 信息隐藏技术的研究在信息安全领域中具有重要的地位,它对于军事、情 报、国家安全方面的重要意义不言而喻。它包括了数字隐写与隐写分析两个方面。 一方面要以尽可能隐蔽的方式将信息深藏于浩如烟海的数字多媒体信号中,毫不 引起对方的怀疑而达到隐蔽通信的目的;另一方则要以各种手段检
5、测可疑信息的 存在,寻找敌对隐蔽通信的信源,阻断隐蔽通信的信道。设计高度安全的隐写方 4 法是一项富于挑战性的课题,而对隐写的准确性分析往往比隐写本身更加困难。 数字隐写与隐写分析的交互发展正方兴未艾,成为互联网时代信息战技术的一个 新课题。信息网络上的攻防技术水平将反映一个国家的科技水平和防范意识。 四、正文 4.1 信息隐藏技术的基本原理 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,主要是利用了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
6、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。 4.1.1信息隐藏技术的实现 信息隐藏是把一个有意义的信息隐藏在另一个称为载体的普通信息中得到隐 密载体,然后通过普通信息的传输来传递秘密信息。如图1 所示。非法者不知道 这个普通信息中是否隐藏了其他的信息
7、,而且即使知道,也难以提取隐藏的信息。 载体 S 信息 M 信息隐藏载体 S 图 1 信息隐藏示意图 4.1.2信息隐藏技术的属于和模型 一个信息隐藏系统的一般化模型可用图2表示。我们称待隐藏的信息为秘密信 110110101010 010010111011 隐藏 5 息(secretmessage ),它可以是版权信息或秘密数据,也可以是一个序列号;称公开 信息为载体信息 ( cover message ) ,这种信息隐藏过程一般由密钥(Key) 来控制,通 过嵌入算法 ( Embedding algorithm) 将秘密信息隐藏于公开信息中形成隐蔽载体 ( stego cover) ,隐蔽
8、载体则通过信道(Communication channel)传递,然后检测器 ( Detector) 利用密钥从隐蔽载体中恢复/ 检测秘密信息 嵌入密钥提取密钥 掩体对象 嵌入对象隐藏对象嵌入对象 掩体对象隐藏分析者 图 2 信息隐藏系统的一般模型 该系统主要包括一个嵌入过程和一个提取过程,其中嵌入过程是指信息隐藏 者利用嵌入算法,将秘密信息添加到掩体对象中,从而生成隐藏对象这一过程。 隐藏对象在传输过程中可能被隐藏分析者截获并进行处理。提取过程是指利用提 取算法从接收到的、可能经过修改的隐藏对象中恢复秘密信息,提取过程中可能 需要掩体对象的参与,也可能不需要,通常前者称为非盲提取,后者称为盲
9、提取。 该模型中没有包括对秘密信息的预处理和提取后的后处理,在有些情况下, 为了提高保密性需要预先对秘密信息进行预处理( 例如加密 ) ,相应地在提取过程 后要对得到的信息进行后处理( 例如解密 ) ,恢复出秘密信息。 4.2 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,
10、信息隐藏已成为图像技术中的一 个重要研究热点。 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 嵌入过程提取过程 密钥生成器 6 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
11、隐蔽通信。 这里介绍了图像的定义和类型,图像的数字化处理过程,灰度直方图的概念和 作用,常用的颜色模型,讨论了图像质量评价方法;然后讨论了两种空域隐藏算 法:LSB 替换算法和基于统计的信息隐藏算法;接着介绍了变换域隐藏算法的原理 和优越性,在此基础上讨论了基于离散傅里叶变换的图像信息隐藏算法、基于离 散余弦变换 (DCT)的图像信息隐藏算法、基于离散小波变换的图像信息隐藏算法, 对基于离散余弦变换(DCT)的图像信息隐藏算法做了详细的论述,给出了算法流 程、程序和实例效果。 4.2.1图像 图像是用各种观测系统以不同形式和手段观测客观世界而获得的,可以直接 或间接作用于人眼并进而产生视知觉的
12、实体。人的视觉系统(HVS :human Vision system) 就是一个观测系统,通过它得到的图像就是客观景物在人心目中形成的影 像。视觉是人类从大自然中获取信息的最主要的手段。据统计,在人类获取得信 息中,视觉信息约占 60,听觉信息约占 20,其他方式获取的信息加起来约占 20。由此可见,视觉信息对人类非常重要。同时,图像又是人类获取视觉信息 的主要途径,是人类能体验的最重要、最丰富、信息量最大的信息源。 一幅图像包含了它所表示的物体的有关信息,在较广的定义下,图像也包括 人眼不能感知的各种“表示”。图像可根据其形式或产生方法来分类。为此,引 入一个集合论的方法,将图像的类型用图3
13、来表示。 物体 图像 数学 图像 可见图像 不可见图像 模拟 数字 图片 光学 图像 7 图 3 图像的模型 在图像集合中,包含了所有可见的图像( visible image) ,即可由人眼看见的图 像的子集,在该子集中又包含几种不同方法产生的图像的子集,一个子集为图片 ( picture),它包括照片 ( photograph)、图(drawing)和画( painting)。另一个子集为光 学图像 ( optical image) ,即用透镜、光栅和全息技术产生的图像。图像的另一个子 集是由连续函数和离散函数组成的抽象的数学图像,其中后一种是能被计算机处 理的数字图像 ( digital
14、image)。 客观世界在空间上是三维的,但一般从客观景物得到的图像是二维的。一幅 图像可以用一个二维函数f(x,y)来表示,也可看作是一个二维数组,x和y表示二 维空间 XY 中一个坐标点的位置,代表图像在点(x,y) 的某种性质 F的数值,例如一 种常用的图像是灰度图(如图4),此时 f 表示灰度值,它对应客观景物被观察到的 亮度。 图 4 灰度图像及其函数表示 日常见到的图像多是连续的,有时又称之为模拟图像,即f,x 和y的值可以是 任意实数。为了便于计算机处理和存储,需要将连续的图像在坐标空间XY 和性质 空间F都离散化。 这种离散化的图像就是数字图像(digital image),可
15、以用 I(r,c) 来表示。其中, r 代表图像的行 (row) ,c代表图像的列 (column) 。这里 I,r,c的值 都是整数。在不致引起混淆的情况下我们仍用f(x,y)表示数字图像 ,f,x 和y都在 127 220 178 98 173 252 172 61 127 173 127 36 8 整数集合中取值。 4.2.2图像的数字化处理 实际的图像具有连续的形式,但必须经过数字化变成离散的形式,才能在计 算机中存储和运算。数字化包括采样和量化两个步骤。采样就是用一个有限的数 字阵列来表示一幅连续的图像,阵列中的每一个点对应的区域为“采样点”,又 称为图像基元 (picture el
16、ement),简称为像素 (pixel)。采样时要满足“采样定 理”。这个过程是通过扫描实现的,输出的量是连续的电平。“量化”就是对这 个模拟输出量取离散整数值,这个过程用A/D器件实现。 1图像的采样 图像采样的常见方式是均匀的矩形网格,如图5所示,将平面 (x,y) 沿x方向和 y方向分别以 x和y为间隔均匀地进行矩形的划分,采样点为x=i x y=jy于 是连续图像 f(x,y)对应的离散图像 f1(x,y)可表示为( 5-1) 0 ,),( ),( yiyxixyxf yxf c d (5-1) Y x y X 图5 典型的矩阵网格采样方式 2图像的量化 经过采样后,模拟图像已被分解成
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