失真代价动态更新条件下的彩色图像隐写分割技术

廖克顺

(南宁职业技术学院，广西 南宁 530008)

0 引言

大数据环境下互联网技术飞速发展，有效提高了人们日常工作效率，给人们生活带来极大便利的同时，也给个人隐私带来安全隐患.数字图像隐写技术是信息隐藏领域的重要研究方向，通过图像载体冗余特性进行消息嵌入，可实现在公开信道中的隐秘通信.[1]在人类所接收信息中，大部分来自视觉图像信息，图像分割作为图像分析基础，需将图像划分为不同区域，使得每个区域像素之间都保持一致性.[2]目前大部分图像隐写分割技术只针对灰度图像，假设对灰度图像隐写分割可直接扩展到彩色图像上，那么彩色图像就可视为三幅灰度图像进行相应处理，通常采用以LSB嵌入法为代表的空间域分割技术，该方法忽略了彩色图像颜色通道间相关性，导致图像隐写分割效果较差.

为了提高隐写分割效果，目前自适应隐写方法主要基于最小失真代价动态更新进行设计，即通过失真函数分配元素，利用隐写编码生成加密体，再通过聚类思想，实现彩色图像隐写分割.

1 彩色图像隐写分割技术研究

图像分割技术是图像分析重要处理技术，决定图像最终分析质量和判别结果.彩色图像分割与灰度图像分割差别较大，其中灰色图像只需采集灰度纹理特征就能实现图像分割，而彩色图像具有多种颜色和纹理特征，其分割效果良好在很大程度上取决于特征的选择.[3]

1.1 颜色空间选取

颜色是人脑对于外界刺激的反应，在物理学角度将颜色用三个相对独立属性进行描述，三个独立变量所构成的三维立体结构为一个颜色空间，用公式(1)来表达：

f=A(a)+B(b)+C(c)

(1)

公式(1)中：(a)、(b)、(c)表示三基色量，A、B、C之间关系如下：①A>0、B>0、C>0；②B数值与彩色光亮度值一致；③A=B=C代表标准光值.[4]

通过描述三基色量不同属性，就会产生不同颜色空间，在不同空间内对彩色图像进行分割具有不同效果.[5]通过R红、G绿、B蓝三色元素构建RGB颜色空间如图1所示.

只要R红、G绿、B蓝三个分量中任一分量出现变化，那么整个颜色空间就会发生转变.[6]

图1 RGB三维颜色空间

1.2 颜色聚类处理

基于RGB三维颜色空间进行颜色聚类处理，具体步骤为：

将图像分成若干个同等大小子图像块，设定视觉一致性距离为D1，将子图像块第一个像素点作为一个集合Wi初始聚类中心Oi；在RGB三维颜色空间内，计算子图像块中每个像素点与O1颜色距离D2，如果D2小于设定D1，需修正O1聚类中心像素点数量.否则，以该像素点为新集合聚类中心O2，继续修正该中心像素点数量；重复上述步骤，直到每个集合聚类中心不再发生变化为止，颜色聚类结束.[7]

1.3 安全隐写

经过聚类处理的子块中含有颜色种类较少，但仍受到外界干扰，具有较多噪点，影响分割效果，为了减少噪点，保证隐藏信息具有不可见性，需采用自适应隐写算法进行图像安全隐写.[8]

(1)根据上述子图像块，将一个矩阵划分为互不重合的子图像块.

(2)基于子图像块生成图像嵌入子块.

(3)将若干个秘密信息比特分为若干个部分，具体分配方式为：依据不同初始失真函数，按照设定嵌入率对图像进行预嵌入，在应用失真代价动态更新方案下，计算秘密信息比特值.

(4)确定嵌入子块顺序，并重新标记聚类中心.

(6)更新失真代价qx,y.

②当时间大于1 s时，计算初始失真函数不基于边信息的失真代价：

(2)

计算初始失真函数基于边信息的失真代价：

(3)

公式(2)、(3)中：λ为控制参数；Nkl表示dkl邻域中离散余弦转换系数修改方式；Nkn表示dkn邻域中离散余弦转换系数修改方式；Tkl表示dkl与相对应位置量化步长，同理Tkn也是；︳vkl︳,︳vkh︳表示相关量化离散余弦转换系数绝对值；α表示量化步长变化参数；β表示嵌入波动度.[12-13]

(7)根据动态更新后失真代价，按照嵌入顺序依次在子图像块中嵌入秘密信息.

(8)重复该操作，直到完成所有秘密信息达到最大比特值，输出隐秘结果.

1.4 颜色、纹理特征提取

将不同种类颜色按照由大到小顺序排列，确定每个子块主、次色调作为特征进行提取，两个视觉相似子块不仅颜色相近，其空间分布也极为相似，依据子图像块中水平方向和垂直方向两个纹理参数，判别颜色分布位置.[14]具体提取流程如图2所示. 通过图2所示流程，可得到一个分块基本颜色和纹理特征.

1.5 基于子块区域生长

确定子图像块颜色与纹理特征后，采用基于子块区域生长方式，研究不同数量色彩图像下子图像块区域生长形式.[15]

(1)当图像色彩为一种时，按照颜色值生长；

(2)当图像色彩为两种时，按照纹理快生长；

(3)当图像色彩为三种或三种以上时，依据主、次色调生长，具体生长准则为：相邻子图像块颜色一致、纹理参数大于设定阈值、纹理参数相似、主次色调相似，如果满足该标准，可按照邻域方式生长.

1.6 分割方案的实现

分割方案具体流程如图3所示.将颜色量视为一个单独处理过程，提出将图像块内颜色特征和纹理特征相结合分割方法，依据特征融合原理，添加隐写处理步骤，达到一定抗噪效果，提取颜色、纹理特征，以此反映全局特性.依据子图像块区域生长方式，在失真代价动态更新条件下，采用基于视觉特征图像分割方法对不同子图像块进行分割.

图2 颜色、纹理特征提取流程

图3 基于视觉特征图像分割流程

2 实验

为了对比LSB嵌入法为代表空间域技术和失真代价动态更新条件下的彩色图像隐写分割效果，从图像库中选取200幅BMP格式彩色图像进行测试.

2.1 实验参数设置

实验环境为：MATLAB平台、Intel Core TM2OPU6320硬件.

实验参数：200幅BMP格式彩色图像包括风景、人物、建筑等，将所有图像统一剪裁成512×512大小，将200幅原始图像的R、G、B通道按照0.05 bpp，0.10 bpp，0.15 bpp，0.20 bpp，0.25 bpp嵌入率模拟加密信息，生成彩色载密体.从200幅图像中随机选取100幅用于训练，剩下100幅用于测试.

2.2 实验结果与分析

不同图像在侵入信息后数据效果存在一定差别，收集到的彩色图像中嵌入信息后峰值信噪比和视觉质量，如表1所示.

当信息嵌入率小于0.6 bpp时，峰值信噪比保持在45 dB以上，视觉质量无明显变化，不能察觉失真.随着信息嵌入率不断增加，视觉质量出现变化，峰值信噪比持续下降.

表1 收集结果

图4(a)是原始彩色图像，(b)和(c)分别是嵌入率为0.8 bpp和1.2 bpp情况下的图像.

(a)原始彩色图像

(b)0.8bpp嵌入率

(c)1.2bpp嵌入率

由图4可知：在每个图像左下角给出顶部放大图，原始彩色图像为清晰图像，无噪点；0.8 bpp嵌入率彩色图像并没有明显视觉质量下降，但在放大图像中发现少量噪点；1.2 bpp嵌入率彩色图像部分区域出现图像质量下降情况，并在放大图像中发现大量噪点.依据不同嵌入率对图像质量影响情况，对不同隐写分割技术进行对比分析.

(1)原始彩色图像.

以原始彩色图像为参照组，对比LSB嵌入法为代表空间域技术和失真代价动态更新技术的彩色图像隐写分割效果，结果如图5所示.

①LSB嵌入法为代表空间域技术：最初分割效果为87%，随着实验次数增加，分割效果降低，最终为50%.

②失真代价动态更新条件下的彩色图像隐写分割技术：最初分割效果为90%，随着实验次数增加，分割效果也逐渐降低，但最终也高于70%.

对比两种技术在无嵌入率信息条件下，对原始彩色图像进行分割，失真代价动态更新条件下的彩色图像隐写分割技术分割效果较好.

图5 原始彩色图像下两种技术分割效果对比分析

(2)0.8 bpp嵌入率彩色图像.

在0.8 bpp嵌入率彩色图像为参照组条件下，对比两种技术分割效果，结果如图6所示.

图6 0.8 bpp嵌入率图像下两种技术分割效果对比分析

①LSB嵌入法为代表空间域技术：最初分割效果为69%，其嵌入式方法对彩色图像分割起到一定促进作用，保护图像短期内不会出现噪点，但随着实验次数增多，噪点数量也急剧增加，该技术无法抵抗彩色图像受到外界干扰，导致分割效果变差，当实验次数为14次时，分割效果达到最低为35%.

②失真代价动态更新条件下的彩色图像隐写分割技术：最初分割效果为90%，添加的隐写方式为图像分割带来有效抑制噪点增多的作用.虽然随着实验次数增加，分割效果逐渐降低，但当实验次数为8次时，分割效果有一定回升，达到81%.即使分割效果不断下降，但最终也稳定在70%左右.

两种技术在0.8 bpp嵌入率信息条件下进行彩色图像分割，失真代价动态更新条件下的彩色图像隐写分割技术分割效果较好.

(3)1.2 bpp嵌入率彩色图像.

对比两种技术在1.2 bpp嵌入率彩色图像为参照组条件下的分割效果，结果如图7所示.

图7 1.2 bpp嵌入率图像下两种技术分割效果对比分析

①LSB嵌入法为代表空间域技术：最初分割效果为49%，当实验次数为4次时，分割效果为29%，此时在0～4次实验次数范围内，分割效果达到最低点.但当实验次数为6次时，分割效果曲线又呈缓升趋势达到39%.然而，随着实验次数增加，分割效果曲线一直呈下降趋势，最终达到18%.

②失真代价动态更新条件下的彩色图像隐写分割技术：最初分割效果为82%，随着实验次数增加，分割效果有所降低，但最终也保持在70%以上.

在1.2 bpp嵌入率嵌入率信息条件下，对比两种技术彩色图像分割效果，并由对比结果可知，失真代价动态更新条件下的彩色图像隐写分割技术分割效果较好.

2.3 实验结论

依据上述实验数据，可得出实验结论，如表2所示.由表2可知：当嵌入率为0 bpp，即原始彩色图像时，失真代价动态更新隐写分割技术比LSB嵌入法为代表空间域技术分割效果最大值高3%；当嵌入率为0.8 bpp，失真代价动态更新隐写分割技术比LSB嵌入法为代表空间域技术分割效果最大值高21%；当嵌入率为1.2 bpp，失真代价动态更新隐写分割技术比LSB嵌入法为代表空间域技术分割效果最大值高33%.

表2 实验结论

通过分析结果可知，失真代价动态更新技术彩色图像隐写分割效果较好.

3 结语

提出的失真代价动态更新条件下的彩色图像隐写分割技术，该技术思路清晰，易于实现，将其作为二值图像进行隐写分割，在隐秘信息安全存储基础上，按照相邻分量动态调整失真情况，对含有加密图像进行分割.由实验结果表明，该方法能够有效提高彩色图像隐写分割效果.

虽然在彩色图像隐写与分割方面采取了一定拓展行为，但受限于时间问题，需对该领域做出深入研究.如何设计更具有通用性隐写分割方法，实现真正意义上通用，是该技术需要进一步研究的主要问题.