基于嵌入量双层最优分配比的STC编码方法技术

本发明专利技术涉及一种基于嵌入量双层最优分配比的STC编码方法。该方法将嵌入信息根据信源编码按照最优的方式嵌入到载体图像的最低比特位和次低比特位，在提取过程中同样从这两个隐蔽信道中提取秘密信息。在对图像修改过程中，除了对像素进行±1的改动外，对部分像素允许进行±2的改动，能够极大降低嵌入修改点数，保证隐写嵌入后的安全性。该方法不仅提高了嵌入效率，而且能够有效地抵抗现有基于高维特征隐写分析方法的攻击，特别适合进行高安全性的隐蔽通信。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于信息安全领域，涉及空域图像自适应隐写术中基于嵌入量两层最优分配比的网格码编码方法以及该方法在隐蔽通信中的应用。
技术介绍
隐写术是信息安全领域中信息隐藏技术的重要分支，隐写术主要研究如何将秘密信息嵌入图像、音频、视频等载体以达到隐蔽通信的目的。作为隐写术的对抗手段，隐写分析则采用机器学习、模式识别等方法以区分普通载体和经过隐写的文件。一般地，在设计隐写算法时，需要综合考虑以下几个方面因素：1)不可察觉性：要求将秘密信息嵌入数字载体中，而不会影响原载体的主观质量，不易被观察者察觉；2)鲁棒性：要求隐藏后的数字媒体在传递过程中，虽然经过多重无意或有意的信号处理，但仍能将秘密信息加以恢复；3)隐藏容量：要求在保证不可察觉性和一定程度鲁棒性的前提下，应该尽可能多地向载体中嵌入秘密信息；4)安全性：要求即使拥有对该隐写算法的先验知识，现有的隐写分析方法也无法以足够高的正确率区分普通载体和经过该算法隐写的文件。作为日常生活中人们广泛使用和网络中广泛传播的媒介，图像作为隐写载体有着其他载体文件所无法比拟的优势。图像隐写术在国内外专家学者的普遍关注下，有了长足的进步和发展。与此同时在图像隐写中所应用的一些算法，也能够在其他载体中得到有效的应用。图像隐写根据载体类型划分为两种，空域隐写和JPEG域隐写。其中空域隐写所修改的对象为图像的像素点，JPEG域隐写所修改的对象为JPEG图像的DCT系数。但是由于JPEG图像的DCT系数中DC系数和AC零系数修改对图像整体视觉上的扰动较大，一般对JPEG图像的隐写不考虑DC系数和AC零系数。因此相对于JPEG域隐写而言，空域隐写的嵌入容量更高。图像隐写根据时间大致分为两个阶段，以提高嵌入效率为主的传统隐写术阶段和结合图像内容的自适应隐写术阶段。传统隐写术主要将秘密信息嵌入到图像像素或者DCT系数的最低比特位，并尽可能地提高嵌入效率。应用传统隐写术所嵌入的图像在视觉上与载体图像并没有差异，却无法抵抗基于高维度特征隐写分析方法的攻击。当前主流的隐写算法为结合图像内容的自适应隐写术。自适应隐写术具体分为以下两个部分：1)代价计算部分：为更好的突出图像的纹理，将图像像素修改对图像带来的影响以数值代价的形式表示，如HUGO，UNIWARD，HILL等。从分析的角度看，图像代价实际上是隐写分析中特征值的体现，自适应隐写术通过降低对这些特征值的扰动来抵抗隐写分析的攻击。例如，HUGO在计算代价时用到的滤波核为Rich Model中的Spam子模型，而HILL在计算代价时用到的滤波核为Rich Model中的KB子模型。2)编码部分：将预嵌入的信息有效地嵌入到代价值较小的位置，并且保证嵌入修改点的代价累加和最小，如Wet Paper Code(WPC)，Syndrome-Trellis Codes(STCs)。当前普遍使用的编码方案为STCs。传统隐写术由于无法较好的抵抗基于高维度特征隐写分析的攻击，已经被研究人员所摒弃。自适应隐写术凭借较好的安全性被国内外专家学者所认同。关于自适应隐写术，相对于如火如荼的代价函数研究，编码部分由于构造过程过于复杂以及STCs所实现的效果已经接近理论最优，近几年国内外关于编码方面的研究一直停滞不前。而性能较好的编码可以说是代价函数研究的基础，因此关于编码的研究需要引起足够的重视。
技术实现思路
本专利技术的目的在于，提供了一种基于嵌入量双层最优分配比的STC编码方法，能够将嵌入信息根据信源编码按照最优的方式嵌入到载体图像的最低比特位和次低比特位，不仅提高了嵌入效率，而且能够有效地抵抗现有基于高维特征隐写分析方法的攻击。本专利技术相比原始STCs编码，在图像最低比特位和次低比特位信息分配比上采用全新的更加精确的分配方式，在对图像修改过程中，除了对像素进行±1的改动外，对部分像素允许进行±2的改动。能够极大降低嵌入修改点数，保证隐写嵌入后的安全性。可见，本专利技术提出的编码方案有别于原始STCs编码，特别适合进行高安全性的隐蔽通信。本专利技术在嵌入过程中采用目前图像自适应隐写术普遍性的嵌入策略，具体不同在于编码模块所采用的方案。本专利技术在嵌入过程中，会将秘密信息嵌入到图像最低比特位平面和次低比特位平面两个隐蔽信道，在提取过程中，同样从这两个隐蔽信道中提取秘密信息。本专利技术采用的技术方案基于图像自适应隐写术框架下，图像自适应隐写术中秘密信息的嵌入过程如图1所示，包括以下步骤(编码方式以单层STC为例)：1)图像预处理：在图像当前信道下，将图像当前信道表示为向量x，将向量x以8位二进制的形式进行表示，并将载体最低比特位取出，表示为向量x1；2)代价计算：对步骤1)中所得到的向量x按照预先设定好的代价计算方式进行代价计算，将所得到的代价值表示为向量ρ；3)信息预嵌入：将秘密信息m采用单层STC编码嵌入到载体向量x1中，使得Η1x1'＝m，其中向量x1'表示嵌入信息后的载体，Η1为根据共享参数生成的奇偶校验矩阵；单层STC在嵌入信息的同时会保证嵌入对载体修改点的代价累加和最小，即4)嵌入秘密信息：将步骤3)中待修改的向量反馈到载体中进行修改，保证修改后的像素值在0～255的范围内；例如像素值如果为255，对其进行+1的修改得到256会超过像素的上限，这种情况下可以对其进行-1的修改，得到像素值为254，同样能够满足嵌入信息的需求；5)对图像的其他信道，按照步骤1)到步骤4)的顺序全部进行秘密信息的嵌入，最终得到嵌入修改后的载体图像。进一步地，上述方法还包括秘密信息的提取过程，如图2所示，包括以下步骤：1)图像预处理：在图像当前信道下，将图像当前信道表示为向量x，将向量x以8位二进制的形式进行表示，并将载体最低比特位取出，表示为向量x1；2)依据嵌入编码方式进行信息提取：依据共享传递的参数生成奇偶校验矩阵Η1，利用公式Η1x1＝m，对载体中所含秘密信息进行提取；3)在图像其他信道下，按照步骤1)到步骤4)的顺序将所有的秘密信息提取出，然后将全部信息进行组合得到嵌入的消息。在上述方案中，本专利技术对信息预嵌入模块较原始的嵌入方式有进一步的改进。具体可分为两点，第一，本专利技术采用了基于嵌入量两层最优分配比的分配策略，将秘密信息分配到载体矢量的最低比特位平面和次低比特位平面；第二，本专利技术采用了优化的嵌入修改策略，综合三类嵌入修改策略，使得对图像的扰动达到最低。其中基于嵌入量两层最优分配比的分配策略采用了从根本的二进制嵌入出发进行推导，确定每一层隐蔽信道修改点则是采用了单层STC。关于两者简述如下：实际嵌入中，嵌入信息长度与代价之间是密切相关的，而这种关系具体由二进制嵌入进行描述。这里假定已知预嵌入的信息m和由相关代价函数计算出的代价ρ。则根据信源编码的相关知识，能够得到以下相关信息。 β i , j = e - λρ i , j 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于嵌入量双层最优分配比的STC编码方法，其特征在于，采用STC编码将秘密信息嵌入到图像中，在嵌入过程中将秘密信息分配到图像载体矢量的最低比特位平面和次低比特位平面两个隐蔽信道。

【技术特征摘要】
1.一种基于嵌入量双层最优分配比的STC编码方法，其特征在于，采用STC编码将秘密信息嵌入到图像中，在嵌入过程中将秘密信息分配到图像载体矢量的最低比特位平面和次低比特位平面两个隐蔽信道。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，采用基于嵌入量两层最优分配比的分配策略将秘密信息分配到所述最低比特位平面和次低比特位平面，所述基于嵌入量两层最优分配比的分配策略是：1)将总嵌入信息长度|m|和嵌入代价ρ带入下面公式，采用折半搜索方式求解，得出λ1； | m | = Σ i , j [ - e - λ 1 ρ i , j 1 + e - λ 1 ρ i , j log ( e - λ 1 ρ i , j 1 + e - λ 1 ρ i , j ) - ( 1 - e - λ 1 ρ i , j 1 + e - λ 1 ρ i , j ) log ( 1 - e - λ 1 ρ i , j 1 + e - λ 1 ρ i , j ) ] + τ × Σ i , j e - λ 1 ρ i , j 1 + e - λ 1 ρ i , j , ]]>其中，τ为调整因子；2)将嵌入代价ρ和λ1带入下面公式，计算第一层隐蔽信道对应嵌入信息长度|m1|，进而通过|m2|＝|m|-|m1|计算第二层隐蔽信道对应的嵌入信息长度|m2|； | m 1 | = Σ i , j [ - e - λ 1 ρ i , j 1 + e - λ 1 ρ i , j log ( e - λ 1 ρ i , j 1 + e - λ 1 ρ i , j ) - ( 1 - e - λ 1 ρ i , j 1 + e - λ 1 ρ i , j ) log ( 1 - e - λ 1 ρ i , j 1 + e - λ 1 ρ i , j ) ] . ]]>3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，在嵌入秘密信息时，通过优化嵌入修改策略使得对图像的扰动达到最低。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，采用的嵌入修改策略是：将图像载体矢量x的最低比特位和次低比特位用x1′和x2′替换，对像素值为0和255的最低比特位和次低比特位均发生修改的点进行反向±4的修正；其中x1′表示第一层隐蔽信道嵌入秘密信息后的载体向量，x2′表示第二层隐蔽信道嵌入秘密信息后的载体向量。5.一种在图像中嵌入秘密信息的方法，其特征在于，包括以下步骤：1)将图像当前信道表示为载体向量x，将载体向量x以8位二进制的形式表示，并将最低比特位平面和次低比特位平面分别取出，表示为向量x1和向量x2；2)对载体向量x按照预先设定的代价计算方式进行代价计算，将得到的代价值表示为向量ρ；3)根据代价向量ρ，将秘密信息m分成m1和m2，分别对应在载体向量x1和x2中嵌入的信息；4)将图像载体矢量x的最低比特位和次低比特位用x1′和x2′替换，对像素值为0和255的最低比特位和次低比特位均发生修改的点进行反向±4的修正；其中x1′表示第一层隐蔽信道嵌入秘密信息后的载体向量，x2′表示第二层隐蔽信道嵌入秘密信息后的载体向量；5)对图像的其他信道，按照步骤1)到步骤4...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵增振，关晴骁，赵险峰，
申请(专利权)人：中国科学院信息工程研究所，
类型：发明
国别省市：北京;11