基于空间域的数字图像隐藏技术应用

蔡正保

(安徽国防科技职业学院 信息工程系， 安徽 六安　237011)



基于空间域的数字图像隐藏技术应用

蔡正保

(安徽国防科技职业学院 信息工程系， 安徽 六安237011)

摘要：在探讨空间域算法基本原理的基础上，设计了一种新的数字图像隐藏算法.新的算法对空间域技术的典型算法最不显著位算法进行了改进.将新技术应用到图像隐藏中,并对实践应用结果数据作了分析.结果表明，采用新的算法能达到较好的数字图像隐藏效果.

关键词：空间域；算法；数字图像；隐藏；改进

0引言

随着计算机网络技术的快速发展，很多数字图像需要通过计算机网络进行传输，一些数字图像涉及到保密信息，而怎样对网络传输中的数字图像提供有效的安全保护就显得重要[1]，例如，如何确保企业的秘密图标、票据交易等图像信息在网络上的安全传输[2].目前，保护数字图像安全的技术方案较多，其中主要是对数字图像采用隐藏技术[2-6].本研究采用一种基于空间域的图像隐藏算法，能较好地实现对数字图像的隐藏.

1空间域算法

1.1空间域算法原理

空间域算法运用数字图像像素信息的二维阵列来储存隐藏的信息.其原理是，利用人类视觉系统对图像的微小变化反应不敏感实现，将需隐藏图像的信息比特替换到载体图像信息流的低位，操作简单，载体图像变化小[3].空间域为图像隐藏中较为简单的域，其实质是采用改变像素值来达到嵌入信息的目的，并且像素值的更改对原图像的统计特性不产生影响.

1.2最不显著位算法

图像信息隐藏领域中，对于最不显著位算法的应用已有较长的时间，主要是因其算法简单.假设二进制信息流10100101为图像信息中的1字节，其最右边1位称为最不显著位，因为改变这1位对整个数据的影响很小.在进行常规图像隐藏处理中，图像信息每1字节的最不显著位均可被替换，这对整个图像的视觉效果影响较小.依据该原理，可把待隐藏的秘密图像进行二进制拆分处理，再将其替换到载体图像的最不显著位中，便可实现对秘密图像的隐藏.基于空间域算法原理的最不显著位替换方法虽简单，图像隐藏安全性能等指标却不能达到要求[4].

2改进的最不显著位算法

图像隐藏算法的优劣，很大程度上取决于含密图像的视觉效果、图像隐藏容量及秘密图像的安全性等方面[5-6].对此，本研究提出了一种改进的最不显著位算法.

2.1图像嵌入算法

本研究以最不显著位算法原理为基础，设计了一个新的图像隐藏算法：将载体图像的低4位作为最不显著位，秘密图像按照一定的规则嵌入到载体图像的低4位.详细实现过程如下：

1)选择合适的载体图像，设A为载体图像的1字节二进制信息，8位二进制信息序列为A8A7A6A5A4A3A2A1，拿出A的低4位A4A3A2A1，取出A4A3A2A1中的随机2位，记为AmAn；

2)选取待隐藏的秘密图像B，将其中的信息按字节依次提取出来，记作B8B7B6B5B4B3B2B1，按顺序取出B中连续的2位二进制信息，记作BiBj；

3)将AmAn中m、n的取值对照表1列举出来，把m、n按照从小到大的次序优先进行选择，再将BiBj、AmAn的数据位进行匹配.若成功匹配，则可把表1中与m、 n相对应的tag值拿出来， 并将其放到TAG集合中.若BiBj、AmAn不能匹配，便把BiBj替换成A2A1，即用Bi替换A2，用Bj替换A1.不能匹配的时候在表1中无与m、n相对应的tag值，可用0来进行标记，并把0放入TAG集合；

表1　m、n取值及相对应的tag值

4)按步骤“1)”、“2)”、“3)”循环操作，直至完成秘密图像信息嵌入；

5)评价改进的最不显著位算法的图像隐藏效果，计算并分析峰值信噪比(PSNR).

以下举例说明图像嵌入过程中的数据处理过程.载体图像使用一个RGB格式的数字图像，若图像信息中的3个像素是151、95、113、162、131、34、77、43、216、194，每个像素含3个字节二进制信息.如果需要嵌入的秘密图像二进制信息是35、76，其二进制数据为00100011、01001100.依据步骤“1)”、“2)”、“3)”来对秘密图像信息进行嵌入，其数据处理过程如表2所示.

表2　图像嵌入

根据上述算法步骤，秘密图像信息35、76经过处理后已嵌入到载体图像中，载体图像信息为8个字节，实现了2个字节秘密图像信息的隐藏.因需嵌入的信息只有2字节，所以载体图像的1字节信息未被替换.在完成信息的嵌入后，可得到含秘图像的3个像素为148、94、112、163、129、34、87、40、194，TAG集合为{5,2,0,4,7,0,3,0}.

2.2TAG集合的隐藏

在秘密图像的嵌入过程中，有新的TAG数据生成，TAG集合信息需要嵌入到载体图像信息中.为提高图像隐藏的安全性，避免非法人员提取秘密图像，需对TAG集合中的信息进行一系列运算：将TAG中所有数据均转换成二进制序列，再依据连续2位的法则提取每个数据的二进制信息，把这2位信息与拟嵌入载体图像中某字节的低3、4位做异或运算，可得一组数值，用这组数值替换载体图像中同字节的低1、2位，即可完成TAG集合的隐藏.

TAG集合数据的详细嵌入实现过程如下：

1)先选定TAG信息准备在载体图像信息中嵌入的初始位置X,从X位置往后的载体图像数据段有足够的空间去隐藏整个TAG集合数据；

2)取出TAG集合中数据的二进制信息的连续2位，记作TiTj，将TiTj按顺序同载体图像信息中的A3、A4位进行异或运算，再用运算结果替换A1、A2，即A2=Ti⊕A4，A1=Tj⊕A3；

3)按步骤2)循环操作，直到隐藏完所有TAG集合数据.

2.3图像提取

图像提取是图像嵌入的逆过程，先读取TAG集合数据，再依据TAG集合数据来进行秘密图像信息的读取.图像提取的实现步骤如下：

1)在含密图像中寻得TAG信息嵌入位置，按顺序读取每字节数据低4位A4A3A2A1，使用下列运算：Ti=A2⊕A4，Tj=A1⊕A3，由运算结果可得TAG集合；

2)根据TAG集合中的数据对照表1可得m、n值；

3)从含密图像中按次序提取数据，再参照m、n值可还原原先嵌入的秘密图像数据；

4)按步骤“3)”循环操作，还原出所有嵌入的秘密图像的原始信息，即可提取出整个秘密图像；

5)评价图像隐藏效果.

2.4改进算法的应用

在算法的仿真实验中，选取灰度图像cameraman(256×256)作为载体图像，两个二值图像cat(256×256)和tyre(128×128)为待隐藏的秘密图像，采用改进的算法分别将cat和tyre图像嵌入到cameraman图像中，再运用提取算法提取出cat和tyre图像，图像处理结果如图1、图2所示.认真观察图1中的含密图像(c)和载体图像(a)以及提取出来的秘密图像(d)和原始秘密图像(b)，发现没有区别；比较图2中的(c)和(a)以及(d)和(b)，也发现没有任何区别.

图1cat隐藏效果图

图2tyre隐藏效果图

同时，在实验中对2个二值图像cat和tyre进行隐藏并提取，依据应用结果计算得到的峰值信噪比(PSNR)如表3所示.

常规情况下，在峰值信噪比的数值大于35 dB时，人类肉眼就很难观察出图像的细微变化.表3数据显示，改进的最不显著位算法图像隐藏透明性好、

表3　图像隐藏的峰值信噪比(PSNR)

信息隐藏量大，图像隐藏效果较一般的空间域技术要更优.

3结语

基于空间域算法原理对图像二进制数据采用设计好的规则修改可以实现数据的嵌入.通常将算法运用到图像隐藏实践中时，需要深入关注信息的嵌入强度、位置等因素.原始最不显著位算法信息替换原理简单，使用方便同时很容易实现，但数字图像的隐藏效果以及安全性得不到保证.改进的最不显著位算法虽然原理较为复杂，但经过实践应用证明，算法同样易于实现，并且算法的性能有了质的提高.

参考文献：

[1]彭可亮.基于LSB的空域图像隐写与检测技术研究[D].昆明:云南大学,2014.

[2]王唯,刘粉林.基于混沌JPEG图像加密算法研究[J].信息工程大学学报,2014,6(2):43-47.

[3]韩佳伶.基于隐藏容量的数字图像信息隐藏算法研究[D].长春:吉林大学,2015.

[4]Chan C K,Cheng L M.HidingdatainimagesbysimpleLSBsubstitution[J].Pattern recogn,2012,37(3):469-474.

[5]Chang C C,Chen T S,Chung L Z.Asteganographicmethodbaseduponjpegandquantizationtablemodification[J].Inf Sci,2012,141(1):123-138.

[6]郑伟，吴占桥，李敏，等.NSCT变换和小波包变换相结合的图像隐藏方法[J].计算机工程与应用,2012,48(24):161-164.

Application of Digital Image Hiding Technology Based on Spatial Domain

CAIZhengbao

(Department of Information Engineering, Anhui National Defense Vocational College, Liuan 237011, China)

Abstract：Based on the discussion of the basic principle of spatial domain algorithm,a new algorithm of digital image hiding is designed,and the new algorithm improves the least significant bit algorithm of the typical algorithm of spatial domain.The new technology is applied in image hiding,and the result data of the practical application is analyzed.The new algorithm used has achieved better results in digital image hiding.

Key words:spatial domain;algorithm;digital image;hiding;improvement

文章编号：1004-5422(2016)02-0156-03

收稿日期：2016-02-24.

基金项目：安徽省教育厅自然科学研究(KJ2016A116)重点资助项目.

作者简介：蔡正保(1984 — )， 男， 硕士， 讲师， 从事信息安全技术研究.

中图分类号：TN918；TN911.73

文献标志码：A