基于数字图像LSB隐写算法的研究.docx

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基于数字图像LSB隐写算法的研究

《新技术讲座》课程

课程大作业

作业名称：

基于数字图像LSB隐写算法的研究

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2013年11月2日

基于图像LSB隐写算法的研究

（XX大学XX学院XXXX地联系方式）

摘要:

本文先对信息隐藏技术、隐藏模型、隐写术、隐写算法等进行了简单介绍，然后借助软件matlab7.0，采用空域隐写算法LSB将秘密信息嵌入数字图像，完成隐写；接着将嵌入的秘密信息提取出来，通过计算其峰值信噪比PSNR来评估该隐写算法的不可感知性，证实了LSB嵌入时在图像的最不重重要位加载秘密信息,一定程度上加强了秘密信息的不可感知性；再通过缩小和放大二倍来分析隐写算法的鲁棒性，试验结果表明,该算法计算量低,在低嵌入率时检测结果准确,优势明显,而对嵌入率较高的载秘图像,需要修正后才能达到常规检测的标准；最后，在实验总结基础上提出了一些建议，并对未来进行了展望。

关键词:

信息隐藏技术隐写算法LSB信息嵌入信息提取PSNR不可感知性鲁棒性

第一部分

1.引言

随着计算机技术、信息处理技术和计算机网络技术的飞速发展,Intemet在世界范围内得到了大力推广,各种数字信息的制作、传输、存储和处理由此变得越来越简单。

通过互联网,人们可以快捷高效地获得图像、声音和文本等各种多媒体数据,分享海量的信息资源。

各种机密信息,如个人的信用卡账号逐渐在网络通信中出现。

然而,全球互联网是一个开放的系统,虽然普通用户可以通过网络方便、快捷地交流信息,但是随之而出现的问题也十分严重：

个人的隐私的安全如帐号、个人信息、密码口令、电子邮件等能否得到保障；多媒体作品的版权能否得到应有的保护；电子商务中的企业机密能否不被商业间谍所窃取；涉及到国家安全、政府绝密的文件在网络中能否被安全地传输等。

因此,蓬勃发展的网络使得信息传输和交流更加简单易行的同时,也对关系国家安全、经济发展乃至个人隐私等方而的信息安全提出了更高的要求。

国内外各界已经高度重视如何在既能有效地保证各种信息的安全这个大前提下，也能充分利用Internet便利的问题，由此一门新兴的交叉学科——信息隐藏诞生了。

2.概述

现代的信息隐藏技术来源于古老的隐写术,隐写术在希腊语中就是秘密+书写的意思,它是将秘密信息隐藏于非秘密或者不太秘密的信息中的方法，信息隐藏学研究的是在信息中隐藏信息,它是一门既古老又年轻的学科。

传统的隐写术,如:

显隐墨水、修改公共文本的约定、代码字、藏头诗等等,古代就已经出现了,远早于电子/计算机密码技术。

信息隐藏研究虽然可以追溯到古老的隐写术,但在国际上正式提出数字化信息隐藏研究则是在1992年。

信息隐藏技术

现在所说的信息隐藏技术是指将秘密信息隐藏在其它媒体（如音频、视频、图像）中,通过载体的传输,实现秘密信息的传递。

它通常以音频、视频或图像中的一种作为载体,将秘密信息嵌入到其中,以一种只有接收者才知道信息存在的秘密途径传送信息。

信息隐藏的目的在于保证隐藏的信息不引起人们的注意。

和加密技术相比,信息隐藏技术摆脱了数据加密技术的致命缺陷,可以在看似很正常的载体中嵌入信息进行传递,大大增加了隐秘通信的隐蔽性。

信息隐藏技术包括了数字水印技术和隐写术两个重要分支。

数字水印技术是指用数字信号处理的方法在多媒体数据中嵌入隐蔽的标记,它通常应用在防伪和版权保护；隐写术是一种秘密通信的手段,它通过隐藏秘密数据的存在性来获得秘密通信的安全。

信息隐藏技术的技术性能要求

根据信息隐藏的不同应用场合和目的,信息隐藏技术的技术性能要求有:

（1）不可感知性；

（2）鲁棒性；（3）隐藏容量；（4）不可检测性；（5）对称性；（6）安全性；（7）自恢复性。

信息隐藏技术最理想的状态是能同时满足以上七种要求,但是在实际应用中式很难到达这样的理想状态,只能根据实际应用的需要有所侧重。

具体的信息隐藏技术都涉及到不可感知性、鲁棒性和嵌入量之间的折衷,使一方得以较好的满足。

信息隐藏的应用

信息隐藏的应用有:

（1）版权保护；

（2）隐秘通信；（3）数据完整性验证；（4）隐秘通信监测；（5）打印控制；（6）播放控制等。

隐写的定义及模型——囚犯模型

隐写技术起源于Simmons在1983年提出的监狱通信问题。

在该问题中隐写被定义为Alice与Bob建立一条监听者Wendy无法发现的隐蔽通信线路即Alice将秘密信息在嵌入密钥的控制下,通过嵌入算法将隐秘信息隐藏于载体中形成隐密载体,隐密载体再通过监狱通道传输给Bob,Bob利用密钥从隐密载体中恢复出秘密信息的过程。

由于隐写可以将秘密信息隐藏到任何一种正常多媒体报文中,因而报文在网上传输时不会引起监听者的注意,从而达到麻痹监听者的目的,即使监听者预知含有秘密信息的载体也很难将信息提取和还原出来。

该隐写模型见图1:

图1隐写的模型

隐写的一般框架

隐写的一般框架见图2:

图2隐写的一般框架

经典数字图像隐写算法

在数字图像中嵌入秘密信息的算法主要有空域算法和变换域算法两类。

空域法就是直接改变图像元素的值;频域法是利用某种数学交换,将图像用频域表示,通过更改图像的某些频域系数加入待隐藏的消息,再利用反变换来生成隐藏有其他信息的图像。

本文主要介绍图像空域隐写算法LSB。

下面简单介绍几种数字图像隐写算法：

最低有效位（LSB）算法

LSB信息隐藏算法是最早提出的基于图像空域信息隐藏算法，它的原理是将秘密信息直接嵌入到图像中最不重要比特位（LSB）。

LSB算法虽然鲁棒性比频域算法差，但由于其隐藏的数据量大且算法简单、操作容易等诸多优点，己成为目前隐蔽通信的主流技术。

LSB替换隐写术的提取过程为：

接收者据事先约定的位置、编码情况、密钥等在载密图像中进行对隐秘信息进行提取，提取后如果隐秘信息被加密，就根据密钥进行解密等，这些手段都是为了隐秘信息传递的安全性。

这样可以保证即使第三方能得到载密图像，甚至提取出最低最低位平面信息，在不知道通信双方约定的密钥的情况下，仍然无法获得秘密消息。

（2）JSteg算法

Jsteg算法是最早公布的用于把信息隐藏在JPEG图像中的隐写算法,是由Upham最早提出的。

该算法具体嵌入过程是:

首先将BMP格式的文件转换成JPEG格式,然后将JPEG系数（即量化后的DCT系数）的最低有效位替换成要嵌入的二进制信息。

在替换的过程中,值是O和1的系数和直流分量保持不变。

系数的选择与空域LSB替换法类似,也存在两种方式:

顺序选择和随机选择"提取过程和嵌入过程相反,JPEG系数的最低有效位即是嵌入的二进制信息"这种算法的容量和嵌入效率都比较高"这种隐写术算法在抵抗统计检测方面其实与空域LSB算法是一致的,只不过它替代的不是图像像素的LSB,而是图像JPEG系数的最不重要位,因此只要把针对LSB检测方法中的图像像素的值对改成图像JPEG系数的值对,检测算法同样适用。

FS算法

AndreaSWestfeld提出的F5隐写术算法有较大的容量（13%）,同时能保持图像的一些统计特性,而且有较高的嵌入率"这种嵌入算法运用了随机置乱技术和矩阵编码技术,其具体嵌入过程为:

利用密钥产生一个伪随机序列,然后图像的像素根据这个序列重新排列,最后把信息嵌入到被/置乱0的像素中,从而把信息均匀地嵌入到图像中去,而且还使用了矩阵编码技术来提高嵌入效率"采用矩阵编码可以减少对载体图像的LSB带来的改变"一般来说秘密信息和LSB都是均匀分布的,因此如果在整个LSB平面都嵌入信息的话,LSB平面上将会有一半的比特被改变,那么基于LSB替换的隐写算法的嵌入效率是2,也就是说每改变一个LSB平面上的比特,可嵌入2比特的信息。

（4）Patchwork算法。

此信息隐藏算法是基于统计特性的，该算法假设任意像素之间的差是零均值的随机变量，然后选取M（Xi，Yi）对像素点，然后对Xi的亮度值增加1对Yi的亮度值减1，这样可以保证图像整体的平均亮度不发生变化，然后通过均值的偏移来实现信息的隐藏。

和LSB算法想比价来说，虽然减少了嵌入的信息量，但是却增加了对图像压缩，剪裁的抵抗能力。

outGueSS算法

OutGuess隐写算法能很好地保持图像的统计特性，这种算法中如果某个有效系数的值为X,嵌入信息而嵌入信息后的值为Y,则必须把一个值为Y的有效系数改变为X。

显然这样做能很好地维持图像的系数在总体上的统计特性不变,但却牺牲了一半的容量"因此这种算法的容量和嵌入效率都不高,分别只有6.5%和l。

目前己经有方法能够检测出outGuesS算法所嵌入的隐藏信息。

数字图像质量评价方法

主观评价方法

主观评价方法就是让大量的观察者观察图片,然后根据给定的评分标准再结合自己的经验,对被测试的图像按照自己的主观判断给出质量分数,对所有观察者打出的分数求一个平均值,这个平均值就是图像的主观质量评价分数。

这种方法称为平均意见分（MOS）方法。

主观评价对图像质量的评价是比较准确的,因为一般对载密图像的观察是判断其中是否有秘密信息的主要手段,但观察者本身的受教育程度、观察时的情绪等对评分的结果又较大的影响。

客观评价方法

客观评价用数学方法对图像质量进行评价,一般由机器完成。

它是把原始图像和载密图像分别当做对一个系统中的输入和输出,用信号分析的方法对图像进行分析和处理和比较。

一般是从总体上反映图像间的差别。

一般的客观评价方法是用载密图像偏离载体图像的误差来衡量载密图像的质量。

常用的客观评价方法有均方误差和峰值信噪比。

.均方误差:

MSE=

；

.峰值信噪比：

PSNR=

；

其中，

、

分别表示原始图像和待评价图像，且0≤a≤M−1,0≤b≤N−1，

为图像最大灰度值。

这2种方法是基于像素误差统计的算法，通过计算对应像素点灰度值之间的误差来衡量图像的质量。

其缺点是：

仅计算像素间的差异性，评价结果并不能很好地反映人眼对图像质量的主观感受。

峰值信噪比方法数学表达简单直观，反映了整幅图像的失真程度，是常用的衡量信号失真的指标。

但是PSNR不涉及信号自身内容的特征，对某些图像或视频序列进行质量评价时会与主观感知的质量产生较大的偏差。

3.研究背景和意义

研究背景

信息隐藏技术的迅速发展,为网络信息安全提供了一个重要的技术支持,但这种技术如果被恐怖分子!

邪教组织等非法分子或组织利用,将会给国家安全带来很大危险。

当今社会,图像信息隐藏的研究呈大幅度增长,图像信息隐藏技术成为信息安全的新热点,隐写技术特别是图像隐写成为信息安全领域中一个新的、十分重要的研究方向。

研究意义

图像隐藏具有明显的实用价值和学术研究意义。

一方面,图像隐藏研究嵌如隐蔽信息后的载秘图像的视觉表现和统计规律,为隐蔽通信提供可靠的理论依据和有

效的处理方法；另一方面,隐写分析技术发展迅速,原来的一些方法不能满足人们的需求,这就需要不断的研究,来完善图像信息隐藏方法。

4.研究对象与方法

根据图像信息隐藏技术的发展趋势,本文主要采用空域隐写算法LSB将秘密信息嵌入数字图像，完成隐写；然后将嵌入的秘密信息提取出，通过计算PSNR来评估该隐写算法的不可感知性；再通过缩小和放大二倍来分析隐写算法的鲁棒性。

LSB算法

LSB嵌入算法是空域法中常见的算法,就是用秘密信息来替换最不重要位。

数字灰度图像的每个像素有个灰度值,取值范围为0一255,像素灰度值可以用8位二进制数表示,其中最高位代表128,对灰度值贡献最大。

而最低位表示1,对灰度值贡献最小,称为最低有效位。

实际上,最低比特就是像素灰度值除以2的余数。

将一幅数字灰度图像所有像素的不同比特位提取出来,就构成了8个不同的位平面。

位平面越高,对灰度值的贡献就越大,相邻比特的相关性也就越强,位平面越低、轮廓越不明显,最低位平面则类似于随机噪声。

传统的LSB嵌入方式主要分为连续嵌入和随机间隔式嵌入,图像像素的最低1-4位所组成的位平面反映的基本是噪声,没有太多的图像有用信息。

因此,LSB算法以其隐蔽性好、信息隐藏量大且易于实现等优点,被广泛采用。

近年来,很多专家学者对LSB隐藏和分析技术进行了深入研究，对其进行了完善与改进。

第二部分

1.研究内容及主要成果

研究内容

本文借助matlab软件，采用空域隐写算法LSB将秘密信息嵌入数字图像，完成隐写；然后将嵌入的秘密信息提取出来，再通过计算其峰值信噪比PSNR来评估该隐写算法的不可感知性；最后通过缩小和放大二倍来分析隐写算法的鲁棒性。

其具体步骤如下：

l）通过matlab实现图像空域隐写算法LSB，将秘密信息嵌入一幅数字图像，该过程见图3；

得到

原始图像秘密信息嵌入秘密信息的图像

图3隐写实现图解

2）然后编程实现将嵌入数字图像的秘密信息提取出来，该过程见图4；

提取秘密信息

嵌入秘密信息的图像提取出来的秘密信息

图4提取秘密信息的过程

3）根据原秘密信息和提取出来的秘密信息计算其峰值信噪比PSNR,根据PSNR评估LSB隐写算法的不可感知性；

4）将嵌入秘密信息的数字图像放大2倍来分析隐写算法的鲁棒性，其过程见图5；

提取秘密信息

放大2倍

嵌入秘密信息的图像放大2倍后的嵌入秘密信息的图像

从放大2倍后的隐藏信息图像中提取出的秘密信息

图5从放大2倍的隐藏信息图像中提取秘密信息的过程

5）将嵌入秘密信息的数字图像缩小1/2倍来分析隐写算法的鲁棒性，其过程见图6；

提取秘密信息

缩小1/2倍倍

嵌入秘密信息的图像缩小1/2倍后的嵌入秘密信息的图像

从缩小1/2倍后的隐藏信息图像中提取出的秘密信息

图6从缩小1/2倍的隐藏信息图像中提取秘密信息的过程

6）分析讨论结果，进行总结。

最终结果

1）—5）步最终在matlab运行的结果见图7—图10；

图71）—2）步在matlab中的实现结果显示

图8第3）步在matlab中的实现结果显示

图9第4）步在matlab中的实现结果显示

图10第5）步在matlab中的实现结果显示

2.分析与讨论

1）通过PSNR值来评估隐写算法的不可感知性；

有上面结果可知：

计算得到的PSNR值为25.1187，PSNR的值比较大，说明藏有秘密信息的图像的与原始图像的相似度较接近，秘密信息隐藏的不易被人发现。

2）通过缩小和放大二倍来分析隐写算法的鲁棒性。

有上面的图5、图6以及图9和图10可以知：

嵌入秘密信息的图像经放大2倍后，图像尺寸变大，且有点模糊，从中提取出的秘密信息不完整，且有类似于马赛克的现象；经缩小1/2倍后，图像尺寸变小，从中提取出的秘密信息尺寸改变，且其与正确的秘密信息相比，多提取了一些信息出来（即提取的秘密信息有多余）。

第三部分

1.结论与建议

结论

本文采用空域隐写算法LSB将秘密信息嵌入数字图像，完成隐写；然后将嵌入的秘密信息提取出来，再通过计算其峰值信噪比PSNR来评估该隐写算法的不可感知性，最后证实了：

LSB嵌入时在图像的最不重重要位加载秘密信息,在一定程度上加强了秘密信息的不可感知性。

然后，通过缩小和放大二倍来分析隐写算法的鲁棒性，试验结果表明,该算法计算量低,在低嵌入率时检测结果准确,优势明显,而对嵌入率较高的载秘图像,需要修正后才能达到常规检测的标准。

建议

对于LSB算法，它是最常用的一种空域隐写算法。

然而，它有有点也有缺点，在今后的工作中,需要取其精华去其糟粕，继承其优点，修正其缺点，甚至再其基础上进行进一步的探索研究，寻找更好的隐写方法。

如何能够方便、高效的将秘密信息嵌入载体，并使其不容易被检测出来,是今后需要继续努力的方向。

2.展望未来

信息隐藏作为一个崭新的研究领域,横跨数字信号处理、图像处理、语音处理、模式识别、数字通信、多媒体技术、密码学等多个学科。

到目前为止,研究最成熟的信息隐藏载体就是数字图像。

被广泛应用在军事、情报、政府和商业领域,作为信息隐藏技术的对抗性技术,隐写分析技术与信息隐藏技术从来都是不可分割、相互促进的。

信息隐藏技术通过将秘密信息隐藏在公开的媒休数据中以实现隐藏信息的存在的目的。

由于有了公开数据作为掩体,使得秘密信息对非法接收者是不可察觉的,大大减小了被攻击的可能性,从而可以在公开信道进行秘密消息的传输。

伴随着隐写术的发展,如何防范隐写术为非法分子利用来从事非法活动已成为女全部门迫切需要解决的问题。

由于图像载体隐蔽性好,传输效率高,因此被广泛使用。

于是,针对图像的隐写成为目前最受瞩目的领域,对于保障目前网络信息传输的安全意义重大，在这一方面，还需要花费很大的力气去研究探讨。

而它本身在将来可以被充分应用到各个领域，以方便人们的生活。

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