一種多級數據嵌入的信息隱藏方法研究

林虹虹

摘要：利用Bandelet變換實現數字圖像特征信息自適應提取，對水印信息實現自適應多級調制嵌入，強化了對特征信息的保護和恢復，以及對檢測信號進行進一步的信息篩選。實驗結果表明，提出的數字水印特征多級嵌入調制及其檢測的研究方法，提高了水印圖像的恢復性和抗攻擊能力。

關鍵詞：數據調制 信息隱藏 Bandelet 數字水印

中圖分類號：TP309 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2016）04（a）-0008-02

作為一種信息的技術，信息隱藏綜合了諸多科學的理論、技術，目前已經被應用于保護數字版權以及保密通訊中，信息隱藏技術以其優(yōu)越的特性開始受到關注并成為了信息科學安全中幾乎研發(fā)的重點。而為了實現信息隱藏，當前技術研發(fā)重心便落到了基于小波變換的信息隱藏方法。

相較于Fourier，小波變換不但將局部化變換思想繼承下來，還進一步予以拓展將頻變化同窗口大小的變化結合起來，從而靈敏的將局部奇異特征表現出來。但從采樣角度分析，在進行多為信號的表示中，小波分析仍舊存在兩點問題。首先小波變換中平移不具備不變性；其次不能稀疏表示方向性奇異特征。隨著技術研發(fā)的不斷深入，國際專家針對小波轉換提出了創(chuàng)新性的尺度分析方式，即多尺度分析，又被稱作新型小波理論。

Bandelet變換由于具備自適應處理設計各向異性的基函數，通過各向異性基函數字典的建立、完善，從而稀疏表示圖像邊緣。文章從全興的角度對數字水印進行研究，通過Bandelet變換，對圖像邊緣信息進行稀疏表示。通過對水印特征信息的分析，從而設計出多級數據調制嵌入數字水印算法，該算法在特征信息嵌入過程中采用的隱藏策略不同于一般信息，確定算法后還需建立，相應的數學模型，用以檢測識別水印特征級，從而對水印信息量進行提升，加強數字水印檢測識別能力以及攻擊抗性。

1.理論研究

Bandelet是一組正交基，所以表示圖像時信息無冗余。它的自適應策略使得可以用較少的Bandelet系數表示圖像在邊緣處的奇異性質，首先定義了一種能表征圖像局部正則方向的幾何矢量線；再對圖像的支撐區(qū)間S進行二進剖分S=OΩ_i，當剖分足夠細時，每一個剖分區(qū)間Ω_i中最多只包含圖像的一條輪廓線（邊緣）。對于包含輪廓線的局部區(qū)域，幾何正則的方向就是輪廓的切線方向。根據局部幾何正則方向，在全局最優(yōu)的約束下，計算區(qū)域Ω_i上矢量場r（X1，X2）的矢量線。再沿矢量線將定義在Ω_i上的區(qū)間小波以生成Bandelet基，從而能夠充分利用圖像本身的局部幾何正則性。所有剖分區(qū)域Ω_i上的Bandelet的集合構成了一組L2（S）上的標準正交基。構造Bandelet變換的中心思想是定義圖像中的幾何特征為矢量場，而不是看成普通的邊緣的集合。矢量場表示了圖像空間結構的灰度值變化的局部正則方向。

2.特征級數字圖像水印算法

雖然技術發(fā)展迅猛，但是當前還并未有使用Bandelet變換從而多級隱藏檢測水印特征的技術。通過對Bandelet變換的分析，我們可以清楚了解到其性質，Bandelet變換將經典小波變換中的諸多弊端解決掉了。并且基于Bandelet變換，水印圖像具備了稀疏表示能力，可以對幾何邊緣依照實際需要進行稀疏表示，從而在檢測、提取水印特征信息中性能良好。

2.1分割幾何特征條件

對水印圖像的集合特征依照分割模型條件分割，分割后信源的局部數據通全局數據之間通過分析信源信號聯合分布建立聯系。如此一來，圖像統計形式便成了Banddet變換模型。基于此，分割后的圖像數據將局部與整體的特征統計以Bandelet變換數據鏈聯系起來。

2.2多級結構的水印形式

文章以Bandelet變換系數分布、重要性的不同，提出了一種建立在Bandelet變換結構基礎之上的多級數據調制嵌入的信息隱藏實現方法。通過這種方式，可以將頻率不同但幾何方向、空間位置相同的系數歸為同組，并形成多級性樹結構。該方式可以將圖像特征點不同的數字水印數據依照樹結構的差異性分解為能量不同的向量基，從而依照不同的多級結構節(jié)點生成水印信息，并保證其強度不同。

文章所論述的Bandelet變換系數深度為四級，其樹結構的節(jié)點上子節(jié)點樹木一致，每一個節(jié)點上，多小波樹某子帶系數則由水印數據位移的向量基表示。

2.3多級調制嵌入數字水印數據