一種新的二值圖像特大容量信息隱藏算法

柯 琦，廖琪男，甘宇健，李國(guó)祥

(廣西財(cái)經(jīng)學(xué)院 計(jì)算機(jī)系，廣西 南寧 530003)

0 引 言

隨著Internet和多媒體技術(shù)的發(fā)展，在信息安全領(lǐng)域中基于數(shù)字圖像的信息隱藏技術(shù)已成為熱點(diǎn)研究課題之一。在當(dāng)今數(shù)字化信息時(shí)代，各種文件資料經(jīng)常被掃描成數(shù)字化文檔，以二值圖像存儲(chǔ)方式保存，并在網(wǎng)絡(luò)上傳輸，例如各種證書、證明材料、合同票據(jù)或機(jī)關(guān)要文等。可見二值圖像的信息隱藏保護(hù)是非常重要的。二值圖像的像素點(diǎn)只有黑白兩種像素值(即“0”、“1”兩種像素值)，若隨意修改像素值可能使原圖像產(chǎn)生非常大的變化，留下明顯的修改痕跡。因此需對(duì)二值圖像這一特性進(jìn)行信息隱藏方法的研究。

目前用于二值圖像的信息隱藏方法有分塊嵌入法、文字特征修改法、游程修改法、結(jié)構(gòu)微調(diào)法等[1-5]，圖像分塊法相對(duì)其他方法容易實(shí)現(xiàn)，信息隱藏量大且隱蔽性好。文獻(xiàn)[6]提出了一種基于分塊的二值圖像信息隱藏算法，算法將原圖像置亂分塊，對(duì)“可修改度”塊最大的像素進(jìn)行修改以嵌入信息。該算法的視覺透明度好但嵌入量小。文獻(xiàn)[7-8]通過獲取圖像奇偶性進(jìn)行分塊，選取可嵌入的奇偶性矩陣塊進(jìn)行像素修改嵌入，使得奇偶性矩陣塊所代表的信息和嵌入信息相一致，進(jìn)而完成數(shù)據(jù)的嵌入和提取，但隱藏的信息容量均有限。文獻(xiàn)[9]利用STC編碼在載體塊序列中選擇一條信息嵌入的最佳修改路徑，實(shí)現(xiàn)信息的嵌入。該算法能夠減小載密圖像的失真度，保持二值圖像中L型的方差統(tǒng)計(jì)特性，抵抗相關(guān)的隱寫檢測(cè)，但計(jì)算量大。文獻(xiàn)[10]根據(jù)黑白像素交接處將圖像分成可用塊和不可用塊進(jìn)行信息嵌入。文獻(xiàn)[11]對(duì)圖像分塊后根據(jù)塊中黑白像素的數(shù)量，自適應(yīng)地嵌入秘密信息量。文獻(xiàn)[12-14]的二值圖像分塊算法則出現(xiàn)了“黑白孤島點(diǎn)”現(xiàn)象。

在上述研究基礎(chǔ)上，文中提出一種新的二值圖像特大容量信息隱藏算法，其容量、隱蔽性和穩(wěn)定性等均優(yōu)于以上分塊算法，且不出現(xiàn)“黑白孤島點(diǎn)”現(xiàn)象。

1 信息隱藏算法

文中算法對(duì)圖像進(jìn)行2×2分塊，如果載體圖像和信息圖像的大小不是2的倍數(shù)，則對(duì)圖像進(jìn)行擴(kuò)展，使之符合后再進(jìn)行分塊，但擴(kuò)展的子塊不做信息嵌入。假設(shè)符合2×2分塊的載體圖像記為C，其像素大小設(shè)為M×N；信息圖像記為S，其像素大小為m×n。

1.1 算法思想

把載體圖像、信息圖像都劃分成不重疊的2×2子塊，用2×2的信息塊沿著載體圖像的黑白相間邊緣(2×2黑白子塊)填充來實(shí)現(xiàn)信息嵌入。為了避免在全黑或全白載體圖像中嵌入信息，以及實(shí)現(xiàn)信息的盲提取，可嵌圖像子塊和嵌入信息子塊必須是非全0和非全1。這就要求把信息子塊中全0和全1的子塊修改為非全0和非全1子塊，這樣便破壞了原始信息。但是，如果信息子塊中全0和全1的子塊不多，則提取出的錯(cuò)誤像素信息就不影響信息的識(shí)別。該算法可行的基礎(chǔ)就是對(duì)信息圖像進(jìn)行調(diào)制預(yù)處理，使信息子塊出現(xiàn)全0和全1的概率最小，從而不足以影響提取信息的識(shí)別。

1.2 混沌系統(tǒng)

混沌系統(tǒng)是一種復(fù)雜的非線性動(dòng)力系統(tǒng)，能產(chǎn)生具有遍歷性、良好的偽隨機(jī)性和對(duì)初值的敏感性等特征的混沌序列。為簡(jiǎn)便有效起見，采用一個(gè)簡(jiǎn)單且被廣泛研究的Logistic一維混沌系統(tǒng)產(chǎn)生算法所需的混沌序列。Logistic系統(tǒng)定義為：

xn+1=μxn(1-xn)

(1)

其中，μ(0≤μ≤4)為分枝參數(shù)。當(dāng)xn∈(0,1)，且3.569 945 6<μ≤4時(shí)，Logistic映射處于混沌狀態(tài)，此時(shí)生成的序列{xn,n=0,1,2…}是非周期、不收斂和不相關(guān)的，對(duì)x0非常敏感，因此具有良好的隨機(jī)統(tǒng)計(jì)特性。

1.3 混沌調(diào)制信息圖像

該算法應(yīng)用Logistic混沌序列調(diào)制信息圖像，使信息0、1像素隨機(jī)分布，2×2子塊中全0和全1的機(jī)會(huì)最低。

1.信息圖像像素位置變換。

像素位置變換的目的是破壞像素之間的相關(guān)性。像素位置變換是指將原圖像像素位置(i,j)通過某種方式轉(zhuǎn)變到另一個(gè)新的位置(row,col)。為了獲得好的置亂效果，利用Logistic混沌序列決定像素變換的新位置。

首先，將產(chǎn)生的混沌序列{Xi|i=1,2,…,m×n}重新升(降)序排序得到新序列{cXi|i=1,2,…,m×n}，其密鑰取key1。其次，用Xi的位置索引值替換cXi，構(gòu)成索引序列{sXi|i=1,2,…,m×n}。最后，根據(jù)sX序列將原像素(i,j)按行列順序變換到新位置(row,col)：

(2)

其中，ceil(x)取不小于x的最近整數(shù)，即等于或大于x的最近整數(shù)。圖像像素經(jīng)過位置置亂后，圖像將雜亂無章。

2.信息圖像像素值變換。

像素值變換是指使對(duì)像素值擴(kuò)散，對(duì)于二值圖像就是使像素值0和1均等。該算法采用混沌序列作為XOR異或操作數(shù)來調(diào)制信息圖像的像素值，具體方法如下：

(1)將混沌序列變換為1 bit無符號(hào)整數(shù)作為XOR操作數(shù)。

sY(i)=round(X(i)×10k)mod2

(3)

其中，i=1,2,…,m×n，k≥3。

(2)信息圖像的像素值變換。

像素值Is(i,j)的新像素值Is(i,j)為：

Is(i,j)=Is(i,j)⊕sY((i-1)×n+j)

(4)

其中，i=1,2,…,m；j=1,2,…,n。

原圖像的灰度直方圖統(tǒng)計(jì)特性經(jīng)過圖像像素值變換操作后將會(huì)被徹底改變，0、1個(gè)數(shù)則會(huì)接近相等。

1.4 信息嵌入與提取

為提高載密圖像的透視性和安全性，嵌入算法將由混沌序列隨機(jī)選擇嵌入塊。

信息嵌入基本步驟如下：

(1)載體圖像按2×2分塊，記為CB(u,v)。

(5)

其中，u=1,2,…,M/2；v=1,2,…,N/2。

(2)把混沌調(diào)制后的信息圖像按2×2不重疊分塊為SB(u,v)。

(6)

其中，u=1,2,…,m/2；v=1,2,…,n/2。

(3)用key2產(chǎn)生混沌序列{Xi|i=1,2,…,M/2×N/2}，并生成序列{sXi|i=1,2,…,M/2×N/2}。

(4)根據(jù)序列sXi選擇載體圖像子塊CB(u,v),計(jì)算該子塊和SB(u,v)子塊的白色像素個(gè)數(shù)HC和HS。

(7)

(8)

(5)嵌入信息策略。

①若HC=0或4，不嵌入信息，CB(u,v)不變；

②若HC和HS都不為0和4，則CB(u,v)=SB(u,v)；

③若HC不為0和4，HS為0或4，則需將信息塊的其一像素修改為載體圖像子塊對(duì)應(yīng)的像素值，即～SB(u,v)(i,j)=CB(u,v)(i,j)，使HS=1或3。然后，CB(u,v)=SB(u,v)。這樣既能減少載體圖像像素的改變，又可保證盲提取的實(shí)現(xiàn)。

重復(fù)步驟4～5，直至信息嵌入完畢。

信息提取是嵌入的逆過程，但嵌入時(shí)修改的像素不可恢復(fù)，成為信息的錯(cuò)誤像素。提取的信息經(jīng)反混沌調(diào)制后得到失真3.1%像素的信息圖像。

1.5 算法分析

(1)信息誤碼率。

信息圖像按式2和式4混沌調(diào)制后，已成為0、1隨機(jī)分布的置亂圖像，對(duì)其2×2不重疊劃分后，子塊中全0或全1的概率僅為1/16，嵌入時(shí)被修改像素共為1/32，即誤碼像素為3.1%，這些錯(cuò)誤像素反調(diào)制后不會(huì)影響對(duì)信息的識(shí)別[15]。基于頻域信息隱藏算法提取的信息同樣有失真問題。

(2)算法的容量和透視性。

載體圖像按2×2不重疊分塊，且每可用塊嵌入信息最多，因此算法容量最大。

文中算法只在可嵌2×2子塊內(nèi)修改像素，不會(huì)像文獻(xiàn)[12-14]那樣出現(xiàn)“黑白孤島點(diǎn)”現(xiàn)象；由于調(diào)制后的嵌入信息隨機(jī)分布，載體圖像可嵌子塊像素分布也具有一定的隨機(jī)性，加上嵌入算法采取了減少改變載體像素的策略，可用子塊中每個(gè)像素可能被改變的概率應(yīng)該低于0.5，即單位嵌入信息的修改量應(yīng)低于0.5。因此該算法的透視性好。對(duì)于邊緣復(fù)雜或模糊的二值載體圖像，該算法的質(zhì)量幾乎不會(huì)下降。

2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

實(shí)驗(yàn)平臺(tái)采用Matlab2012b，Logistic混沌系統(tǒng)密鑰key=(μ,x0)=(3.9,0.323 5)，式3中k=3。

2.1 信息圖像調(diào)制

實(shí)驗(yàn)圖像分別選用Lena 512×512(圖1(a))、Text 480×400(圖2(a))和Logo 64×64(圖1(b))，結(jié)果如表1所示。

表1 信息圖像混沌調(diào)制效果

對(duì)于不同類型不同大小(足夠多樣本)的二值圖像，調(diào)制后的二值信息圖像的2×2分塊中，全0或全1的子塊為3.1%左右，實(shí)驗(yàn)結(jié)果和理論結(jié)果一致，混沌調(diào)制后的隨機(jī)性很理想。

2.2 信息的嵌入與提取

(1)圖形圖像型二值圖像信息隱藏實(shí)驗(yàn)。

對(duì)于圖形圖像型二值圖像，可以嵌入作者信息、版權(quán)信息和秘密信息等。圖1為本次實(shí)驗(yàn)情況，像素被修改率為0.477,提取信息的誤碼率為3.05%。為了與文獻(xiàn)[10-11]的算法進(jìn)行比較，本次實(shí)驗(yàn)載體圖像周邊子塊不嵌信息。

圖1 圖像型二值圖像信息隱藏效果

(2)文本型二值圖像信息隱藏實(shí)驗(yàn)。

文本型二值圖像可以隱藏一些與文本有關(guān)的重要數(shù)據(jù)或認(rèn)證信息等。實(shí)驗(yàn)如圖2所示,像素被修改率為0.467,提取信息的誤碼率為3.13%。結(jié)果表明，圖2中提取信息的3.1%的失真度不影響對(duì)信息的識(shí)別，載密圖像透視性好。

(3)與其他相關(guān)算法的性能比較。

本次實(shí)驗(yàn)采用圖1(a)載體圖像和圖1(b)信息圖像。為了與文獻(xiàn)[10-11]的算法進(jìn)行比較，本次實(shí)驗(yàn)載體圖像周邊子塊不嵌信息。實(shí)驗(yàn)主要比較各算法的嵌入量和計(jì)算同一嵌入信息下的載體圖像的單位信息改變量。結(jié)果如表2所示。

文中算法嵌入策略為每塊嵌4位改4位，理論修改率低于0.5；文獻(xiàn)[10]嵌入策略為嵌3位改4位或嵌2位改4位，其平均塊嵌入量與具體載體圖像有關(guān)，像素修改率最大；文獻(xiàn)[11]嵌入策略為嵌1位改1位，理論修改率為0.5。這些值與表1中的實(shí)驗(yàn)結(jié)果是一致的。

3 結(jié)束語(yǔ)

提出一種對(duì)二值圖像2×2分塊和利用混沌序列置亂的二值圖像特大容量信息隱藏算法，算法中的混沌序列也可選用更為安全的高維混沌系統(tǒng)序列。與其他2×2分塊算法相比，該算法的載體像素改變少，隱藏容量大。特大的隱藏容量是以犧牲信息3.1%的失真為代價(jià)的，但并不影響對(duì)信息的識(shí)別。應(yīng)用中可根據(jù)載體的容量、信息量和信息保真度要求選擇方案。