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结合视觉感知的图像认证与数据隐藏算法研究

杨恒伏  
【摘要】:自从20世纪90年代以来,随着互联网和多媒体信息处理技术的飞速发展与快速普及,经由互联网与计算机进行数字作品的存储、编辑、复制与传播变得非常容易,并越来越广泛。但这使得数字作品的安全通信与真实性认证受到越来越严峻的挑战。近年来,信息隐藏技术作为解决数字图像安全性问题的重要手段得到了广泛关注,成为近年来信息安全领域的一个研究热点。一个良好的信息隐藏系统应具有鲁棒性、透明性与安全性等基本属性。为获得鲁棒性与透明性的综合平衡,一个有效途径是:结合人类视觉感知特性以开发媒体自适应的信息隐藏算法。本文在充分考虑图像自然特性和视觉感知特性的基础上,研究图像自适应的数据隐藏与脆弱水印技术,主要研究内容与成果如下: 1.提出一种高容量图像空域自适应数据隐藏算法。现有许多数据隐藏算法在原图像边缘部分隐藏较多的秘密数据,没能较好地区分图像边缘和纹理,从而导致隐秘图像边缘部分降质较大。为避免秘密数据的嵌入引起图像边缘部分有大的改变,以获得较好的隐秘图像质量,通过利用自适应LSB (Least Significant Bit)替换,提出一种新的图像空域数据隐藏算法。算法利用原图像亮度、边缘、纹理特性建立起一个图像空域视觉感知模型,并应用该视觉模型计算出各像素用于数据隐藏的LSBs位数k,从而使得噪声敏感区像素具有较大的k值,而噪声不敏感区像素则有较小的k值。最后,用一个像素优化调整过程以进一步增强隐秘图像视觉质量。另外,为保证秘密数据嵌入前后各像素用于数据隐藏的LSBs位数k不变,算法利用各像素高r位MSB位来计算k值,而参与数据嵌入的各像素LSBs位不参与k值计算。理论分析与实验结果表明,该视觉感知模型较好地区分了图像纹理与边缘特性,可广泛应用于信息隐藏算法设计。与众多同类算法相比,该提出算法具有更高的隐藏容量与隐秘图像质量。 2.提出一种基于视觉感知的图像空域半脆弱水印算法。算法首先利用图像BTC (Block Truncation Coding)域特征经哈希生成依赖于图像内容的水印信号,然后利用自适应LSB替换嵌入水印;最后应用优化像素调整以进一步提高水印透明性。算法从理论上推导出篡改检测与定位自动判别阈值,实现了攻击类型的自动分类,能有效区分恶意攻击和偶然攻击。实验结果表明,算法对偶然攻击有一定的鲁棒性的同时对恶意攻击较为敏感。算法透明性较好,与同类算法相比,显示出较高的定位精度与水印嵌入容量。 3.提出一种图像自适应小波域半脆弱水印算法。算法充分考虑了图像视觉感知特性与小波变换的时频局部特性,通过自适应修改图像分块小波域水平细节子带与垂直细节子带系数大小关系以嵌入水印信息。算法透明性较好,人眼感觉不到隐秘图像中水印的存在,嵌入水印与载体图像特征是自适应的。实验结果表明,算法对通常的内容保持操作具有较好的鲁棒性,特别是抗JPEG压缩能力较强。另外算法对恶意攻击较为敏感,并能较好地检测与定位篡改区域。算法能合理区分攻击类型,与同类算法相比,显示出更好的攻击分类性能。 4.提出一种基于自适应模运算的无损认证水印技术。通常的基于模256加运算的无损认证水印易造成椒盐噪声,影响隐秘图像视觉质量。为此,充分考虑图像视觉特性,设计一种基于自适应模加运算的无损认证水印算法,以避免椒盐噪声。算法首先结合图像视觉感知特性确定各像素水印嵌入强度,进一步计算出水印嵌入过程中模加运算的自适应除数,然后利用自适应模加运算将水印嵌入到各像素不同的LSBs位中。当隐秘图像未被修改时能无损恢复原图像。实验表明,该算法有效消除了椒盐噪声,极大地增强了隐秘图像视觉效果。与现有无损水印算法相比,该算法显著提高了隐秘图像质量,特别是相对于基于模256加运算的无损认证水印算法,其PSNR值高出约平均9.9864 dB。 本文研究将为图像自适应数据隐藏与脆弱水印算法提供新方法与关键技术,研究成果将为互联网图像安全通信与真伪认证提供技术保障,有助于推动数字媒体产业的健康有序发展。


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