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基于图像编码及拼接的无载体信息隐藏

更新时间：2019-12-30 11:59:28 大小：676K 上传用户：IC老兵查看TA发布的资源 标签：图像编码 下载积分：1分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

为提高隐秘通信的安全性和效率,将图像编码和图像拼接相结合,提出了一种基于图像编码及拼接的无载体信息隐藏算法.在对图像编码时,首先对图像进行分块,求取每一子块的信息熵,形成熵矩阵并对其进行量化编码,构建图像与随机数间的映射关系;在进行图像拼接时,对要表示的随机数进行分组,从完备图像库中选出对应的图像,并按一定的位置关系进行拼接,将拼接后的图像作为含密载体进行传递,以提高单次通信效率;为减少通信中的误码率,算法还对秘密消息进行CRC循环编码.实验结果表明,文中算法具有良好的抗检测分析性能、良好的抗压缩攻击和抗椒盐噪声攻击能力,在安全级别高、隐藏容量不大的隐秘通信中具有重要的应用价值.


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1577678362基于图像编码及拼接的无载体信息隐藏.pdf 676K

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(
)
华 南 理 工 大 学 学 报 自 然 科 学 版  
Journal of South China University of Technology  
( Natural Science Edition)  
46  
5
期
Vol． 46 No． 5  
May 2018  
第
卷 第  
2018  
5
月
年
: 1000-565X( 2018) 05-0032-07  
文章编号  
基于图像编码及拼接的无载体信息隐藏  
吴建斌 贾炎柯 刘逸雯  
(
，
华中师范大学 物理科学与技术学院 湖北 武汉  
430079)  
: ， ，  
要 为提高隐秘通信的安全性和效率 将图像编码和图像拼接相结合 提出了一种基  
摘
． ， ，  
于图像编码及拼接的无载体信息隐藏算法 在对图像编码时 首先对图像进行分块 求取  
， ，  
每一子块的信息熵 形成熵矩阵并对其进行量化编码 构建图像与随机数间的映射关系  
;
， ， ，  
在进行图像拼接时 对要表示的随机数进行分组 从完备图像库中选出对应的图像 并按  
， ，  
一定的位置关系进行拼接 将拼接后的图像作为含密载体进行传递 以提高单次通信效  
; ，  
率 为减少通信中的误码率 算法还对秘密消息进行  
CRC  
． ，  
循环编码 实验结果表明 文中  
、 ，  
算法具有良好的抗检测分析性能 良好的抗压缩攻击和抗椒盐噪声攻击能力 在安全级别  
、
高 隐藏容量不大的隐秘通信中具有重要的应用价值  
．
: ; ;  
关键词 信息熵 图像编码 图像拼接  
; CRC ;  
循环编码 无载体信息隐藏  
doi: 10． 3969 /j． issn． 1000-565X． 2018． 05． 005  
: TP309． 2; TN918． 3  
中图分类号  
，
随着信息隐藏技术应用领域的日益广泛 该技  
DCT ，  
系数的直流成分表示秘密消息 但在发送方  
像
20  
． 、 、  
年得到了飞速发展 不可感知性 容量 抗  
，
和接收方通信过程中存在关联文档 该文档为附加  
术在近  
， ． ［6］  
消息 具有一定的安全隐患 文献 中提出了一种  
隐写分析能力和鲁棒性是衡量隐写算法性能的几个  
．
重要指标 传统的信息隐藏算法是将秘密信息嵌入  
，
基于混沌矩阵的零隐藏算法 该方法在噪声达到一  
，
到载体的空间域或变换域 在空间域常见的算法是  
， ．  
定程度时鲁棒性较差 不利于接收方解密 文献  
［7］  
［1］  
( LSB)  
， ，  
该算法鲁棒性较差 不能  
，
中首次提出了无载体信息隐藏的思想 在不修改图  
最低有效位  
算法  
、 ;  
有效抵抗噪声攻击 压缩处理等 变换域隐藏思想是  
，
像本身的前提下 建立秘密信息与载体图像的映射  
［2-3］  
．
［4］  
文献 中提出  
， ，  
关系 且无任何附加消息 使通信过程具备极高的隐  
利用秘密信息替换变换域系数  
ERS，  
通过密钥  
． ［8］ ，  
蔽性 文献 中结合无载体信息隐藏思想 利用图  
一种高效的随机分块信息隐藏算法  
，
划分载体图像子块 根据嵌入规则在每个子块中进  
( SIFT)  
像的尺度不变特征转换  
特征建立载体图像  
18 bit  
BOW( Bag-of-  
， ．  
行秘密信息嵌入 该方法抗隐写分析能力较弱 上述  
，
与二进制序列的映射关系 单幅图像能表示  
，
方法都是通过修改载体的部分信息 将秘密消息嵌  
．
［9］  
信息 文献 中提出了一种基于图像  
．
入到载体中进行隐秘通信 随着隐写分析技术的发  
Words)  
． ，  
模型的无载体信息隐藏方法 但是 上述无  
， ，  
展 采用传统的隐写算法进行隐秘通信 其安全性受  
载体信息隐藏算法都没有很好地解决通信效率的问  
． ，  
到了一定的挑战 为此 一些学者进行了零隐藏方法  
，
题 亟需隐写容量  
．
， ［5］  
的研究 文献 中提出了一种基于混沌序列和离  
，
有鉴于此 文中提出了一种将图像编码和图像  
( DCT)  
，
的图像零隐藏算法 利用载体图  
．
拼接融为一体的无载体信息隐藏方法 在建立特征  
散余弦变换  
: 2017-10-07  
收稿日期  
:
基金项目 国家自然科学基金联合基金资助项目  
( U1736121)  
Foundation item: Supported by the Joint Funds of the National Natural Science Foundation of China( U1736121)  
:
作者简介 吴建斌  
( 1972-) ， ， ， ， ． E-mail: wujianbin@ mail． ccnu． edu． cn  
男 博士 副教授 主要从事隐身通信和信息隐藏研究  
:
通信作者 刘逸雯  
( 1994-) ， ， ， ． E-mail: even4ever@ hotmail． com  
女 硕士生 主要从事信息隐藏研究  
5
:
吴建斌 等 基于图像编码及拼接的无载体信息隐藏  
33  
第
期
，
映射关系时 对单张图像分块后的每个子图求取信  
、
、
测出所有奇数个错误 所有单个突发错误 所有长度  
，CRC  
本身具有  
r
;
; ，  
息熵得到熵矩阵 然后对熵矩阵进行量化编码 扫描  
小于等于 个比特的突发错误 另外  
，CRC-ANSI  
CRC-CCITT  
一定的纠错能力  
和
都具有  
7
后得到 位二进制序列以表达待隐藏的秘密信息  
，
［13］  
．
纠正单比特错误的能力  
通过构建图像信息熵与二进制随机数之间的映射关  
，
文中算法应用差错控制编码策略 使用  
CRC  
循
， ． ，  
系 实现基于图像的无载体信息隐藏 同时 引入循  
．
环码对秘密信息进行纠错编码 纠错编码的本质是  
( CRC)  
;
码提高系统的抗干扰能力 从图  
环冗余校验  
通过在发送端的码字引入可控的冗余换取传输可靠  
，
像库中选取对应的含密图像 并依据特定信息控制  
［14］  
．
，
如果降低对有效信息的编码 如使用  
性的提高  
， ，  
它们的位置关系 对含密图像进行拼接处理 拼接完  
( 7，4) CRC  
，
循环码处理秘密信息 虽然可以较好地  
，
成的图像作为含密载体进行传输 以期提高隐秘通  
，
降低整体误码率 但是会因冗余太高而导致传输效率  
．
信的安全性和效率  
． ，  
降低 为了均衡传输效率和系统的鲁棒性 文中采用  
( 31，26) CRC  
．
循环码 由于载体图像由  
4
7
幅
1
位二进  
信息熵与循环冗余校验码的应用  
， ( 31，26) CRC  
制数编码的子图拼接而成 由  
循环码处  
，
文中应用图像信息熵理论 从数学统计的角  
，
理的某一段信息可以由一幅完整的载体图像表示 且  
．
度对图像的特征进行定量描述 信息熵能够表征  
．
其纠错机制可以抵抗整幅图像受到的攻击 为充分利  
，
一幅图像包含的信息量 不同的图像所包含的信  
CRC  
， ，  
码的检错性能 一旦译码时发现错误 则不予  
用
． (  
息熵不尽相同 与图像的其他特征 如颜色信息  
、
，
显示译码结果 并提示发送方重发该秘密信息  
．
) ，  
亮度信息 等 相 比 信 息 熵 具 有 较 强 的 鲁 棒 性  
．
2
算法实现  
CRC  
，
码是数据通信领域中常用的一种校验码 文  
CRC  
中将  
码引入到对图像的编码中来提高系统的  
，
文中方法通过对图像进行编码 使各类库中的  
、
检错 纠错能力  
．
7 ，  
每一幅图像得到 位二进制数编码 构建图像与秘  
1． 1  
信息熵  
; ，  
密信息的映射关系 在传输过程中 为了提高传输效  
［10］  
Shannon  
信息论创始人  
提出了信息熵的概  
X = { x | i = 1，2，  
， ，  
率 对图像进行拼接处理 结合当前系统时间和  
IP  
， :  
念 并将其定义如下 设随机变量  
，
地址来控制拼接图像的位置 使相同的密文在不同  
i
…，n} ，x p( x ) ， X  
出现的概率为 则  
i
的信息熵为  
; ，  
时间地点有不同的呈现形式 同时 利用循环编码原  
i
n
． 1  
理来降低误码率 算法框架如图 所示  
．
H( x) =  
p( x ) log p( x ) ．  
i 2 i  
∑
i = 1  
，
信息熵代表图像的全局特征 表征整幅图像所  
．
有像素点的统计分布 在没有考虑像素点空间分布  
，
的情况下 可能导致相同概率分布的不同图像具有  
［11］  
，
同样的信息熵 不利于表达一个随机数  
．
为了合  
，
理利用图像的空间信息 文中通过对图像进行分块  
，
，
并对分块后的子图进行信息熵编码 得到熵矩阵 然  
H． Zigzag  
扫
后对该熵矩阵量化编码得到矩阵  
采用  
H
7
前
．
位数据得到二进制比特序列 β 该  
描方法取  
．
方法极大地提高了秘密信息的安全性  
1． 2 CRC  
码
，
为保证通信系统在信号传输时的有效性 一般  
利用差错控制编码技术来改善系统的传输效率并降  
． CRC  
、 ． k  
码是一种线性 分组的系统码 在  
低误码率  
r ，  
位信息码之后再拼接 位的校验码 整个编码长度  
［12］  
n
， ，  
位 因此 这种编码又叫  
( n，k)  
．
为
码
文中使用  
CRC  
循环码对传输过程中受到信道噪声干扰的数  
1
图
文中算法框架图  
． ，  
据进行检错纠错 循环码具有特殊的代数性质 可检  
Fig． 1 Frame of the proposed algorithm  

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