小波變換在信息隱藏中的應用研究_百度文庫

1、小波變換在信息隱藏中的應用研究鄧穎武漢理工大學信息工程學院，武漢（430070）E-mail ：摘 要：基于目前信息隱藏研究的重點在于如何將信息隱藏到圖像聲音和文字之中，筆者主要是深入分析了信息隱藏及其關鍵技術的基本原理并對現(xiàn)有的空間域和變換域算法進行分析并總結各種算法的優(yōu)缺點，選偽隨機置換法和小波變換法相結合的方法來實現(xiàn)信息的隱藏，最后實現(xiàn)了對隱藏信息在公共信道上的傳輸。 關鍵詞：偽隨機置換；小波變換；信息隱藏1 引言信息隱藏就是將秘密信息隱藏到一般的非秘密的數(shù)字媒體文件（如圖像、聲音、文檔文件）中，從而不讓對手發(fā)覺的一種方法。從Internet 誕生之日起，如何保證通信的安全一直是研究人員

2、關注的目標。在網(wǎng)上傳輸?shù)拇罅慷嗝襟w信息，如圖像、聲音、視頻，甚至文本信息，對于人類的視覺，聽覺感知系統(tǒng)，都或多或少存在著一些冗余空間，而利用這些冗余空間，就可以進行信息的隱藏，同時不影響載體的視覺或聽覺效果，因此就可以實現(xiàn)信息的隱蔽傳遞。2.2信息隱藏的特點信息隱藏技術必須考慮正常的信息操作所造成的威脅，即要使機密資料對正常的數(shù)據(jù)操作技術具有免疫力。這種免疫力的關鍵是要使隱藏信息部分不易被正常的數(shù)據(jù)操作（如通常的信號變換操作或數(shù)據(jù)壓縮）所破壞。根據(jù)信息隱藏的目的和技術要求，該技術存在以下特性2 ：1透明性2魯棒性3不可檢測性4安全性。3. 空間域與小波域信息隱藏技術3.1空域信息隱藏技術位平面

3、工具包括應用LSB 插入和噪音處理之類方法，這些方法在信息偽裝中常見，也容易用于圖像和聲音。偽裝載體能隱藏數(shù)量驚人的信息，即使對載體有影響幾乎察覺不到。2 信息隱藏的分類以及特點2.1信息隱藏的分類信息隱藏技術包含的內容十分廣闊，可以 1如果在嵌入過程中能獲得所有的偽裝載體比持(即，如果c 是一個可以任意訪問的偽裝載體 ，那么就能把秘密信息比特隨機地分散在整個載體中。由于不能保證隨后的消息位按某種順序嵌入，這種技術進一步增加了攻擊的復雜度。1992年Kurak 和McHugh 討論了在高安全級操作系統(tǒng)中的一個安全威脅3。這個威脅屬于信息偽裝范疇能用于秘密地交換圖圖1 信息隱藏技術的分類像，可以

4、稱之為圖像降級。圖像降級是替換系統(tǒng)中的特殊情況，其中圖像既是秘密信息又是載體。給定一個同樣尺寸的偽裝載體和秘密圖像，發(fā)送者把偽裝載體圖像灰度(或彩色 值的4個最低比特替換成秘密圖像的4個最高比特。接收者從隱藏后的圖像中把4個最低比特提取出來，從而獲得秘密圖像的4個最高比特位。二值圖像，如數(shù)字化的傳真圖像，以黑白像素分布方式包含冗余。盡管可以實現(xiàn)一個簡單的替代系統(tǒng)，例如某些像素根據(jù)某個具體的信息位設置成黑或白，但這些系統(tǒng)很容易受傳輸錯誤影響，因而不具有魯棒性。葉變換為( 。當( 滿足允許條件(Admissible Condition：C ( |2|=d R |時，可以稱(t 為一個基本小波或母小

5、波（Mother Wavelet）。將母函數(shù)(t 經(jīng)伸縮和平移后，就可以得到一個小波序列。對于連續(xù)的情況，小波序列為：a , b(t =1a |t b a a , b R ; a 0其中，a 為伸縮因子，b 為平移因子。 對于任意的函數(shù)f (t L 2(R 的連續(xù)小波變換為3.2變換域信息隱藏技術變換域方法是在載體圖像的顯著區(qū)域隱藏信息，比LSB 方法能夠更好地抵抗攻擊，例如壓縮、裁剪和一些圖像處理。目前的彩色圖像信息隱藏算法，大多數(shù)將信息隱藏到彩色圖像的亮度分量或人眼最不敏感的藍色分量上，由于彩色圖像的其它色彩分量沒有得到充分的利用，隱秘信息的容量一般都不大。二維DCT 變換是目前使用的最著

6、名的有損數(shù)字圖像壓縮系統(tǒng)JPEG 系統(tǒng)的核心。W f (a , b =f , a , b =|a |1/2其逆變換為：Rt b f (t a dt f (t =1C t b 1W (a , b R +R a 2f a dadb 對于離散的情況，小波序列為：j , k (t =2j /2(2j t k 如果f (t =j =k =j , k zaj , kj , k (t , 則可以稱系數(shù)a j , k i ，k Z 的集合為函數(shù)f 的離散小波變換。下面先簡要介紹小波分析對信號的處理JPEG 系統(tǒng)首先將要壓縮的圖像轉換為YCbCr 顏色空間，并把每一個顏色平面分成8* 8的像索塊。然后，對所有的

7、塊進行DCT 變換。在量化階段，對所有的DCT 系數(shù)除以一些預定義的量化值，并取整到最接近的整數(shù)。這個處理的目的是調整圖像中不同頻譜成分的影響，尤其是減小了最高頻的1一維小波變換對一個一維連續(xù)信號進行一維小波變換可以將原信號分解為兩個部分。從變換結果可以看出，原信號被分解為兩個分量：一個低頻分量，一個高頻分量。低頻分量中擁有原信號的絕大部分能量，是原信號的主體部分；高頻分量具有較小的能量表現(xiàn)原信號的細節(jié)信息。從兩組圖中可以看出低頻分量基本保持了原信號的信息。因此低頻分量又被稱為原信號的近似分量，高頻分量又被稱為原信號的細節(jié)分量。DCT 系數(shù)，它們主要是噪聲并且不含有圖設(t L 2(R . (

8、L 2(R 表示平方可積的實數(shù)空間，即能量有限的傳導空間，其傅里2二維小波變換 適的分星。多重小波分解可以得到不同頻率層中的信息，圖34顯示了一個三重小波分解結構圖。L 3H3圖像信號屬于典型的二維信號。實際的圖像信號像素點間一般都具有相關性，相鄰行之間、相鄰列之間的相關性最強，其相關系數(shù)呈指數(shù)規(guī)律衰減。經(jīng)小波變換可以將信號從一個正交矢量空間變換到另一正交矢量空間(即從空間域變換到頻率域 使變換后的各信號分量之間相關性很小或不相關。將離散信號x (n , n =0, 1,., N 1用N 維矢量x =(x0, x 1, x 2, . ., x N -1 來代表，其中x i =x (i , i

9、=0, 1,., N 1，則2E x =x x =x iTi =0N 1H 3H3H 32H 31H 22H 12H 11 H 21x 的能量定義為圖3 三重小波分解圖4顯示了對圖像進行小波分解后的各分量情況，圖中不難看出左上角的低頻部分與原信號非常相象，而三個高頻分量表現(xiàn)的信息差不多，從高頻分量部分只能看到原圖像中輪廓與背景差距比較大部分。圖像經(jīng)過小波T若x 經(jīng)線形正交后得矢量y 即y =Ax ，其中A 為正交矩陣，滿足A T A =I 則y 的能量為：E y =y T y =(Ax Ax =x T x可見變換前后信號的能量并沒有發(fā)生變化。二維小波變換分為不可分離的和可分離的。不可分離的小波

10、變換不夠成熟，因而目前采用最多的是可分離的二維小波變換技術。這種技術相當于將信號在水平和垂直方向進行分解，因此它的分解結果將產(chǎn)生一個低頻分量和三個高頻分量，如下圖2所示。 變換，能量分布變得更加集中。圖4 圖像的一重小波分解4信息的隱藏4.1實現(xiàn)信息隱藏的主要思路圖2 可分離的二維小波分解二維信號的小波分解與一維小波分解具有相似的特征，其低頻分量包含絕大部分能量，故被稱為近似分量；另三個分量各代表水平高頻分量、垂直高頻分量和對角線高頻分量，它們具有較少能量，體現(xiàn)了原信號的細節(jié)特征，故也稱為細節(jié)分量。根據(jù)具體需要，可對信號進行多重小波分解，以得到合通信一方A 需要給另一方B 秘密傳遞一個消息，并

11、希望信息的傳遞不會引起任何人的懷疑和破壞。首先A 從載體信息源中選擇一個載體信號，它可以是任何一種多媒體信號，在其中，使用信息嵌入算法，將秘密信息m 嵌入多媒體信號中，嵌入算法中可能需要使用密鑰。嵌入了信息的載體通過公開信道傳遞給B ，用戶B 知道用戶A 使用的嵌入算法和嵌入密鑰，利用相應的提取算法將隱藏在載體中的秘密信息提取出來。提取過程中可能需要（或不需要）原始載體對象c ，這取決于A 、B 雙方約定的信息嵌入算法。在信道上監(jiān)視通信過程的第三方，他只能觀測到通信雙方之間傳遞的一組載體對象由于偽裝對象與載體對象很相似，c 1, c 2,. c n ，信息偽隨機化的方法是：首先將秘密文本翻譯成

12、ASCII 碼，再將每個ASCII 碼（十進制）轉換成相應的二進制形式。這樣的“1”“0”序列已經(jīng)可以嵌入到圖像中，但是在檢測時由于舍入誤差等因素的影響，取值為“0”的信息位容易產(chǎn)生判決誤差。因此將“1”“0”序列中的“0”轉換為“-1”，這樣秘密信息表示為二值序列p (i =1, 1。考慮到人眼對色調分量高頻成分的變化不太敏感，將RGB 圖像轉換到YCbCr （亮度和色調）空間5。轉換公式為：系數(shù)的量化因子Q c , l , f ，c 表示色彩分量，l 表示多分辨分解的層數(shù)，f 表示頻率方向，f =1, 2, 3分別表示水平、垂直、對角方向的細節(jié)子圖。表中為空間頻率為32象素/弧度（計算機顯

13、示器視覺分辨率）時雙正交7/9小波各細節(jié)子圖的量化因子。量化矩陣給出不同尺度下圖像可容納噪聲的最大能力。各色彩分量的小波變換細節(jié)子圖的可見度閾值(JND 為：2當附著在信號樣本或信號變換域系數(shù)的噪聲M c , l , f =Q c , l , f幅度小于M c , l , f 時，人眼的遮蔽（Masking ）特性能夠用幅度大的圖像信號掩蓋噪聲信號，從而忽略了噪聲的存在。在掩密算法中使用M c , l , f 作為量化和修改各色彩分量的因子，以保證隱秘信息的不可見性。表1 視覺分辨率為32像素/弧度雙正交7/94級小波變換的量化因子 A B Watson 對雙正交7/9小波在圖像壓縮中的量化噪

14、聲進行了研究給出各色彩分量小波算法實現(xiàn)步驟如圖6所示 位置和秘密信息的長度等關鍵參數(shù)進行加密，將加密后的關鍵參數(shù)隱藏在掩密圖像的第一行，或寫入另一個單獨的文件中，隨掩密圖像一同傳送，在解密時最先恢復它們。5 結論筆者提出了一種結合空域與小波域，利用彩色圖像進行隱蔽通信的方案，能在不引起圖像失真的前提下充分利用各色彩分量隱藏大量信息，具有較強的魯棒性。在圖像進行小波變換之前，考慮到人眼對色調分量高頻成分的變化不太敏感，不是直接用小波中頻區(qū)域隱藏信息，而是先將RGB 載體圖像轉換到YCbCr （亮度和色調）空間，然后對它進行小波變換。具體做法是先將信息偽隨機化，再將偽隨機化后的信息嵌入小波變換過的

15、亮度，色度域圖片中。提取秘密信息時不需要參考原圖，具有較強的實用性。在這里，用了四重小波變換，在處理隱藏信息時，把圖片分為4*4塊，取了圖片中的中低頻系數(shù)，即將所有的LL 4組成一塊，用于隱藏信息。Step1 將待隱藏信息A 偽隨機化得到A ' 。 Step2 對主圖像D 按大小為4*4分成(N 4 (N 個塊并將圖像塊由RGB 轉換為YcBC 空間。Step3 利用雙正交9/7 小波基對每一種色彩分量 Y ，Cb ，Cr 進行4級小波分解(DWT ，得到系數(shù)矩陣Fc 。Step4 選取每一塊的低頻小波系數(shù)LL 4組成一個子圖像記為M 。參考文獻1 易開祥，石教英，孫鑫 數(shù)字水印技術研

16、究進展J.中國圖像圖形學報，2001,2:23-73.2 祁明，劉迎風信息隱藏與數(shù)字水印技術及其應用J. 通信技術，2001,6:24-56.3 Petitcolas F A P , Anderson R J , Kuhn M G.Informa2tion hiding - a surveyJ.Proceedings of the IEEE ,1999 ,7: 1 0621 078.4 馬社祥，劉貴忠，曾召華. 基于小波變換的數(shù)字水印及版權保護J. 電子信息學報，2001.11:55-76.5 劉貴忠，丘雙亮小波分析及其應用M. 西安：電子科技大學出版社，1993.Step5 將M 改為M +A &#