基于最优化失真修改阻止隐蔽传输的方法技术

本发明专利技术提出了一种基于最优化失真修改阻止隐蔽传输的方法。通过轻微修改图像数据来破坏秘密数据的提取，同时将修改位置集中在图像失真最小的区域并选择最佳的修改方向以最小化图像失真，使得修改后的图像仍保持较高的质量。即在最优化图像失真的条件下完全破坏图像中的秘密数据，以达到阻止秘密数据传输的目的。本发明专利技术同时适用于未压缩图像与JPEG图像。

Method for preventing concealed transmission based on optimized distortion modification

The invention proposes a method for preventing concealed transmission based on optimized distortion modification. By modifying the image data slightly, the extraction of the secret data is destroyed, while the modified location is concentrated in the area with the smallest image distortion and the optimal direction of modification is selected to minimize the distortion of the image, so that the modified image remains high quality. That is, under the condition of optimal image distortion, the secret data in the image can be completely destroyed, so as to prevent the secret data transmission. The invention is also applicable to uncompressed images and JPEG images.

【技术实现步骤摘要】
基于最优化失真修改阻止隐蔽传输的方法
本专利技术涉及秘密数据传输领域，具体涉及一种基于最优化失真修改阻止隐蔽传输的方法。
技术介绍
隐写即隐蔽地传递信息，以不引起第三方察觉为目的，通过正常的行为或载体传送秘密信息。数字图像隐写通过轻微修改载体图像来嵌入秘密信息，传送含密图像以实现隐蔽通信。初期的数字图像隐写方法主要通过维持图像统计特性不变来保证隐写的抗检测性，或者利用信道编码来提高隐写的嵌入效率。但由于缺乏数字图像的精确统计模型，以及图像不同位置修改代价的差异性，上述方法没有取得令人满意的性能。J.Fridrich团队于2011年提出的STC(SyndromeTrellisCoding)编码打破了这种局面，STC的出现使隐写的重点由构造编码方法转为设计失真代价函数。在此编码框架中，需要为载体图像设计一个失真代价函数。失真代价函数为每个载体元素分配一个用来衡量修改风险的代价值，含密对像的整体失真则表示为所有被修改元素代价值的总和。对于给定的嵌入率，STC编码能最小化自定义失真代价函数下载体与含密对像间的加性失真，其嵌入效率已十分逼近加性失真条件下的理论界限。近年来网络上大量传播的数字图本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于最优化失真修改阻止隐蔽传输的方法，其特征在于，通过轻微修改图像数据来破坏秘密数据的提取，同时将修改位置集中在图像失真最小的区域，并选择最佳的修改方向以最小化图像失真，使得修改后的图像仍保持较高的质量；设待修改图像包含n个元素，第i个元素表示为xi，其中i∈{1,2,…,n}；设有w个失真代价函数能够利用，第j个失真代价函数分配给xi的代价值为

【技术特征摘要】
1.一种基于最优化失真修改阻止隐蔽传输的方法，其特征在于，通过轻微修改图像数据来破坏秘密数据的提取，同时将修改位置集中在图像失真最小的区域，并选择最佳的修改方向以最小化图像失真，使得修改后的图像仍保持较高的质量；设待修改图像包含n个元素，第i个元素表示为xi，其中i∈{1,2,…,n}；设有w个失真代价函数能够利用，第j个失真代价函数分配给xi的代价值为其中j∈{1,2,…,w}，即每个图像元素对应w个代价值；本方法包括修改优先值计算阶段、修改位置确定阶段，以及修改方向确定阶段，具体步骤如下：(1)、将各失真代价函数分配给n个图像元素的n个代价值的范围分别限制在0～1之间，如式(1)所示，使得各失真代价函数分配的代价值范围相同；(2)、对所有图像元素{x1,x2,…,xn}均计算w个失真代价函数分配的w个代价值的平均值如式(2)所示：(3)、按照式(3)计算各平均代价值的倒数{θ1,θ2,…,θn}；(4)、将{θ1,θ2,…,θn}从大到小排序，设排序后的值为{θ′1,θ′2,…,θ′n}，与{θ′1,θ′2,…,θ′n}对应的图像元素分别为{x′1,x′2,…,x′n}；设图像元素的修改比例为r，其中0<r<1，则需要修改的图像元素为{x′1,x′2,…,x′k}，其中k＝round(r×n)，r...

【专利技术属性】
技术研发人员：王子驰，钱振兴，张新鹏，
申请(专利权)人：上海大学，
类型：发明
国别省市：上海,31