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密文域可分离彩色图像双信息隐藏.docx
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密文域可分离彩色图像双信息隐藏.docx
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随着互联网技术的飞速发展,数字图像的歪曲、篡改和剽窃等侵权行为也随之而来,高保真拷贝和
便捷传输使得版权保护问题日益突出,尤其是彩色图像的版权保护问题引起了人们的广泛关注
[ 1]
。
信息隐藏技术作为多媒体数据版权保护的有效工具,如何利用隐藏信息确定版权所有者、跟踪侵权
行为以及认证数字内容的真实性,得到了国内外学者的高度重视。
相比于二值和灰度图像,彩色图像信息量大,且更加美观,更受人们青睐,因此版权标识也逐渐应
用于彩色图像上
[ 2]
。Jabra 等
[ 3]
提出一种抵抗压缩攻击、共谋攻击及噪声攻击的 3D 版权保护算
法,从原始 3D 载体中生成马赛克,并基于 Krawtchouk 矩和 DCT 技术将签名隐藏到马赛克中,
最大限度地平衡了不可见性和鲁棒性;Wang 等
[ 4]
提出一种使用精确四元数广义正交傅里叶—梅
林矩(AQGOFMM)的新型彩色图像版权保护方案,该方案不同于传统用矩幅度构造版权信息的方
法,而是利用了 AQGOFMMs 的全 4 维特征构造版权信息。实验结果表明,该方案在可辨别性与
鲁棒性之间取得了良好平衡。为了有效实现彩色图像的版权保护,一种结合空域与频域的版权保护
方案被提出,该方案不需要真正的离散余弦变换(DCT)和离散哈特利变换(DHT),而是根据直
流电的独特特性,仅使用不同的量化步骤完成空间域版权信息的隐藏与盲提取
[ 5]
。针对传统动态
检测方法无法适用于模型不确定系统攻击的检测问题,一种动态攻击检测方法被提出,通过分析模
型不确定项导致传统动态信息检测失效的原因,提出两个具有鲁棒性的攻击检测式以及检测式中的
关键时变方差阈值确定方法
[ 6]
。为提高彩色图像的抗几何攻击能力,一种基于离散小波变换与奇
异值分解的版权保护算法被提出,该算法利用图像的几何属性对经过多种几何攻击后的图像进行判
断矫正,提高其鲁棒性
[ 7]
。
上述算法都是单重版权保护,因此本文提出一种双信息隐藏视角下密文域可分离彩色图像双重版权
保护方案。本文主要贡献如下:
(1)实现双重版权保护。即使一级版权信息失效,仍有二级版权信息可供认证。
(2)实现秘钥可分离。即将载体图像进行 RGB 分离,分别在蓝色通道与红色通道中实现一级鲁棒
信息隐藏和二级零信息隐藏,蓝色通道与红色通道互无影响。
(3)实现密文域。提出双层视觉密码算法,并利用新提出的算法和全位平面旋转加密算法分别加
密红色通道与蓝色通道。
(4)实现高安全性。提出 FAS(Fibonacci-Arnold Scrambling),并利用新提出的 FAS 和 LT
编码分别加密一级版权信息与二级秘密零信息。
(5)实现算法优化。两次采用果蝇优化算法 FOA 分别自适应地寻找一级鲁棒信息隐藏中的最优强
度 Th,以及二级零信息隐藏中增强奇异值分解 BN-SVD 所需的最优参数 β。
(6)实现特征向量特殊化。基于 HOG 特征提取技术及增强奇异值分解 BN-SVD 技术提取红色通
道特征向量,减少虚警概率。
(7)实现良好的综合性能。具有较强的鲁棒性,能够抵抗常见的几何攻击和噪声攻击,包括剪切
攻击、缩放攻击、旋转攻击、行列偏移攻击、直方图均衡化攻击、高斯噪声攻击、椒盐噪声攻击和
中值滤波攻击等。此外,本方案在安全性及图像质量等方面均具有较好性能。
1 面向版权保护的双信息隐藏方案
将载体彩色图像进行 RGB 分离,得到红绿蓝三通道,并在不同通道下实现不同功能。基于全位平
面旋转加密、QR 分解、SVD、FOA 和新提出的 FAS 在蓝色通道下实现一级鲁棒信息隐藏。基于
提出的双层视觉密码、LT 编码、HOG 特征提取、CRC、BN-SVD 和 FOA 在红色通道下实现二级
零信息隐藏。双信息隐藏框架如图 1 所示。
图 1 双信息隐藏框架
Fig. 1 Dual information hiding framework
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1.1 一级版权信息隐藏方案
1.1.1 载体图像全位平面旋转加密
为提高安全性,对载体图像 B 通道实施全位平面旋转加密,以便实现密文域鲁棒信息隐藏
[ 8]
。全
位平面置乱示意图如图 2 所示。
下载: | 高精图 | 低精图
图 2 全位平面置乱示意图
Fig. 2All-bit planes scrambling schematic
全位平面加密过程如下:
Step1:载体图像 B 通道像素范围为[0,255],将每个像素用 8bit 二进制表示,即 1×8 矩阵,
则 8 个像素构成 8×8 矩阵,如图 2(a)中的第一个 8×8 平面。
Step2:将图像分为不重叠的 8×8 子块,则每个块构成 8 个 8×8 平面,如图 2(a)所示。
Step3:将整个位平面水平旋转 90°,得到图 2(b),以干扰位平面像素值。
Step4:生成新的位平面,如图 2(c)所示,通过合并新的位平面将其转换成一个不同的二维矩
阵,实现置乱。
1.1.2 数字版权信息置乱
为保障数字 版权信息 安全,本 文提出一种基于 斐波那契 数列与猫 脸置乱的加密方 法(Fibonacci-
Arnold Scrambling,FAS)。斐波那契数列以兔子繁殖思想为基础,如式(1)所示。Arnold 变
换可看作一个拉伸、压缩、折叠以及拼接的过程,如式(2)所示。其中,(x,y)和(x',y')
分别代表置乱前后的像素点位置。x、y、N 为正整数,N 为图像矩阵阶数,mod()为取余运算。
本 文 将 二 者 结 合 , 提 出 FAS 位 置 置 乱 算 法 , 将 矩 阵 [1112]替 换 成 含 斐 波 那 契 数 列 的
[1Fi+1FiFiFi+1+1],如式(3)所示。
Fn=⎧⎩⎨⎪⎪0,1,Fn−1+Fn−2,n=1n=2otherwiseFn=0,n=11,n=2Fn-1+Fn-2,otherwise
(1)
[x'y']=[1112][xy]modNx'y'=1112xymodN
(2)
[x'y']=[1Fi+1FiFiFi+1+1][xy]modNx'y'=1FiFi+1FiFi+1+1xymodN
(3)
FAS 位置置乱方法具有周期性,因此数字版权信息经过一定次数的迭代即可恢复。
1.1.3 数字版权信息鲁棒隐藏
将载体图像进行 RGB 分离,得到红绿蓝三色灰度图像,分别为 Ir、Ig、Ib。在蓝色通道 Ib 中实
现一级版权信息鲁棒隐藏,具体过程如下:
Step1:蓝色通道 Ib 进行全位平面旋转加密,加置乱过程如 1.1.1 节所述。
Step2:对加密后的图像进行 16×16 分块。
Step3:对每一块进行 QR 分解,选取 QR 分解中 Q 矩阵第一列的值组成一个 1×16 矩阵,并将
1×16 矩阵变换为 4×4 矩阵。
Step4:对 4×4 矩阵进行 SVD 分解。
Step5:循环执行 Step3、Step4,直到所有块都处理完毕。
Step6:对数字版权图像 W1 进行 FAS 置乱,如 1.1.2 节所述。
Step7:确定隐藏位置。SVD 分解后得到 3 个矩阵,分别为 U、S、V,修改 U 矩阵列向量系数比
修改 行向量系 数造成的 损失更小
[ 9 ]
。因 此,本文 选择 U 矩阵第 二行第一 列值 U
2 , 1
进行 数据隐藏 。
Step8:利用果蝇优化算法 FOA 自适应地寻找最优嵌入强度 Th,目标优化函数如式(4)所示。
其中,M 为优化过程中的模拟攻击次数,PSNR、NC 分别为攻击图像与原始图像间的峰值信噪比
和相似度,如式(5)—式(7)所示。
OF_Th = 0.02×PSNR+1M×∑i=1MNCiOF_Th = 0.02×PSNR+1M×∑i=1MNCi
(4)
MSE=1M×N∑i=1M∑j=1N(I'(i,j)−I(i,j))2MSE=1M×N∑i=1M∑j=1N(I'(i,j)-I(i,j))2
(5)
PSNR=10lg(2552MSE)PSNR=10lg(2552MSE)
(6)
NC(I,I')=∑i=1M∑j=1NI(i,j)*I'(i,j)∑i=1M∑j=1NI(i,j)2−−−−−−−−−−−�⎷��∑i=1M∑j=1NI'(i,j)2−−−−−
−−−−−−−�⎷��NC(I,I')=∑i=1M∑j=1NI(i,j)*I'(i,j)∑i=1M∑j=1NI(i,j)2∑i=1M∑j=1NI'(i,j)2
(7)
Step9:隐藏置乱后的版权信息 W'1,如果版权数据为 0,则计算 U 第一列向 量绝对值的最大 值
MaxU,然后将|U2,1|的值修改为 MaxU+Th;如果版权数据为 1,则计算 U 第一列向量绝对值
的最小值 MinU,然后将|U2,1|的值修改为 MinU-Th,如式(8)所示。
U2,1={sign(U2,1)×(MaxU+Th), if W'1=0sign(U2,1)×(MinU−Th), if W'1=1U2,1=signU2,1×
MaxU+Th, if W1'=0signU2,1×MinU-Th, if W1'=1
(8)
其中,sign()表示符号函数。
Step10:将蓝色通道 Ib 进行逆 SVD、逆 QR 分解以及逆全位平面旋转解密,得到含密图像。
1.2 二级零信息隐藏方案
1.2.1 双层视觉密码加密载体图像
视觉密码(Visual Cryptography,VC)以秘密共享思想为基础,将秘密图像按像素点编码到若
干个称为共享份的图像中,共享份中的黑白像素点随机分布,因此从中得不到任何关于秘密图像的
信息。(k,n)视觉秘密图份算法是一种常见算法,n 表示将秘密图像分成 n 个图份,k 表示至少
需要 k 个图份才能还原原始秘密图像。2×2 视觉密码是将 M×N 的图像分为 2 个 2M×2N 的图份,
新图份使用 2×2 像素块代表原图像中的一个像素,每个 2×2 像素块都由 2 个白色和 2 个黑色像
素构成。
本文提出一种新的双层视觉密码方式,将一幅 M×N 大小的原始图像 I 以步长为 2 生成两幅 M×N/2
的子图像 I1、I2,如图 3 所示,并分别对 I1、I2 进行操作,最终将操作后的 I1、I2 重叠在一起
得到 I'。
图 3 图像分层视觉加密
Fig. 3 Image layered visual encryption
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1.2.2 HOG 特征提取
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