《信号处理》课件07.4基于视觉特性的隐写与隐写分析.pptx

1、一类基于视觉特性的隐写方法在视觉不敏感区域嵌入较多秘密信息在视觉较敏感区域嵌入少量秘密信息BPCS隐写PVD隐写12023-5-22信息隐藏与数字水印BPCS隐写BPCS（bit-plane complexity segmentation）位平面复杂度分割思想l将载体数据的多个位平面分成小块l人的视觉对变化剧烈、复杂度较高的位平面小块不敏感l秘密信息可以加载在多个位平面22023-5-22信息隐藏与数字水印样点3210第2比特平面1100第1比特平面1010BPCS方法（嵌入）将载体图像所有位平面分为小块，如88计算每个小块的复杂度l复杂度定义：所有相邻像素对中取值不同的像素对数目。复杂度最大

2、可能值记为Cmaxl例如，88，复杂度0112l全0或全1：复杂度0l0、1相间棋盘状：复杂度11232023-5-22信息隐藏与数字水印BPCS方法（嵌入）将复杂度大于aCmax的位平面小块用于负载秘密信息la必须小于0.5将秘密信息组成位平面小块，如果其复杂度大于aCmax，则直接替换原位平面小块如果其复杂度小于等于aCmax，则需要作共轭处理l共轭处理：将秘密信息小块与棋盘状小块作异或l共轭处理后复杂度为Cmaxcl记录下哪些小块经过共轭处理42023-5-22信息隐藏与数字水印例设分块大小为2*2,每像素值用3 比特表示，alpha=0.4。1、Cmax为多少？2、若已知小块像素（行优

3、先排列）为（7,5,4,6），其各个比特平面的复杂度为？3、有哪些比特平面适于隐藏信息？2023-5-22信息隐藏与数字水印5例解：1、Cmax=4,alpha=0.4,lalpha*Cmax=0.4*4=1.62023-5-22信息隐藏与数字水印6例解：23、像素为7,5 即：111 101 4,6 100 110三个比特平面，从底到高分别为：（1 1）（1 0）（1 1）（0 0）（0 1）（1 1）其复杂度为2，4,0，因此可以隐藏秘密信息的是最低和次低比特平面2023-5-22信息隐藏与数字水印7例设秘密信息为1 1 和 0 01 0 0 0则隐藏秘密信息后，上述像素值变为？2023-

4、5-22信息隐藏与数字水印8例解：则第一块1 1复杂度为2，大于alpha*Cmax 1 0 可以直接替换，第二块要0 0复杂度为0，小于alpha*Cmax 0 0应与棋盘小块1 0异或，得：1 0 0 1 0 12023-5-22信息隐藏与数字水印9例解：替换后，三个比特平面，从底到高分别为（1 1）（1 0）（1 1）（1 0）（0 1）（1 1）还原为十进制值为：7 55 62023-5-22信息隐藏与数字水印10BPCS方法（提取）将载体数据中所有复杂度大于aCmax的位平面小块取出，即是秘密信息做过共轭处理的小块：再作一次共轭，即是秘密信息112023-5-22信息隐藏与数字水印B

5、PCS方法一般不采用二进制形式划分位平面，而是采用循环码划分位平面二进制划分位平面：会有许多小块复杂度大于0.5Cmax循环码划分位平面：绝大多数小块复杂度小于0.5Cmax122023-5-22信息隐藏与数字水印BPCS方法二进制码和循环码的互换B：二进制G：循环码132023-5-22信息隐藏与数字水印BPCS方法142023-5-22信息隐藏与数字水印对BPCS的隐写分析BPCS隐写的视觉隐蔽性较好，但会改变位平面小块复杂度的统计特性思想l对原始图像所有位平面小块的复杂度进行统计，将其直方图记为h(c)，c取值：0Cmaxl直方图特点：直方图集中于c值较低的一侧（因为高位位平面相关性很强

6、，复杂度很低）直方图连续性较好（因为对不同位平面许多小块的统计结果）152023-5-22信息隐藏与数字水印对BPCS的隐写分析512512标准灰度图像Man按88分块，得到的复杂度直方图162023-5-22信息隐藏与数字水印对BPCS的隐写分析BPCS隐写是将复杂度大于aCmax的位平面小块置换成秘密信息组成的小块秘密信息组成的小块l随机信号，0/1概率0.5l有文献对4096000个秘密信息小块进行了统计，秘密信息小块的复杂度近似正态分布l均值0.5Cmax，标准差0.047Cmax用秘密信息小块替换后，出现直方图不连续的现象172023-5-22信息隐藏与数字水印实验结果1图像Man8

7、8a=0.4嵌入量7.2E5PSNR33.5dB在0.4Cmax=45处有明显不连续跳跃182023-5-22信息隐藏与数字水印实验结果219图像Man88a=0.45嵌入量5.2E5PSNR36.7dB在0.45Cmax=50处有明显不连续跳跃2023-5-22信息隐藏与数字水印PVD 隐写PVD（pixel-value differencing）基于图像中相邻像素对差异的隐写202023-5-22信息隐藏与数字水印PVD隐写算法将载体图像分成许多不交迭的小块，每个小块由两个相邻像素组成l组成方式有很多种，如逐行或逐列 zigzag 扫描秘密信息被隐藏在每个小块的两个像素灰度的差值中2120

8、23-5-22信息隐藏与数字水印PVD隐写算法像素灰度差值记为 d=p(i+1)-p(i)将这个范围分成K个区域，每个区域的宽度是2的整数幂，记为2nl例如分成6个区域：0,7,8,15,16,31,32,63,64,127,128,255如果差值|d|落在某一个区域，那么在这个小块中嵌入 n 比特l嵌入方法：调整 p(i+1)和（或）p(i)的值，使得它们的差值|d|等于n比特对应的十进制值222023-5-22信息隐藏与数字水印PVD隐写算法根据PVD算法，设k值为6，即灰度被划分为6个区间0,7,8,15,16,31,32,63,64,127,128,255，则l像素对（1，8）和（8，

9、18）分别能隐藏多少比特秘密信息？l若秘密信息为111和000，则隐藏像素值对变为？2023-5-22信息隐藏与数字水印23PVD隐写算法根据PVD算法，设k值为6，即灰度被划分为6个区间0,7,8,15,16,31,32,63,64,127,128,255，则l解1：值对1差值|d|=7，落入区间0,7，区间宽度为8，因此可以隐藏log2(8)=3比特信息。l类似的，值对2差值|d|=10，落入区间8,15，区间宽度为8，因此可以隐藏log2(8)=3比特信息。2023-5-22信息隐藏与数字水印24PVD隐写算法根据PVD算法，设k值为6，即灰度被划分为6个区间0,7,8,15,16,31

10、,32,63,64,127,128,255，则l解2：秘密信息为(111)b，因此差值应调整为(7)d，即隐藏秘密信息为，像素值仍为(1,8)l秘密信息为(000)b，对应十进制值为0，但差值区间为8,15，因此要加上偏置8，差值应调整为(8)d，即隐藏秘密信息为，像素值为(8,16)2023-5-22信息隐藏与数字水印25对PVD的隐写分析考察图像小块像素差值的直方图通常一幅正常图像的像素差值直方图应该比较平滑，并且随着|d|的增加而减小262023-5-22信息隐藏与数字水印对PVD的隐写分析嵌入之后272023-5-22信息隐藏与数字水印隐写分析总结找出隐写引起的特征变化l直方图l奇异点，等与嵌入量有关设计隐写算法时，从隐写分析的角度考虑其安全性对已发表的各类隐写算法，有可能做一些深入的工作l需要耐心细致的研究2023-5-22信息隐藏与数字水印28