【正文】 間頻率增加的方向?；?DCT 的圖像信息隱藏算法能夠充分利用頻域特性，將秘密信息分布到載體圖像的各像素上，以提高算法的魯棒性。 基于 DCT 的信息隱藏算法因其具有較強的魯棒性，計算量較小，且與國際圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)（ JPEG， MPEG， ， 等）相兼容（這些標(biāo)準(zhǔn)中均采用 DCT 變換），因而具有諸多的潛在優(yōu)勢，成為近年來研究最多的一種信息隱藏技術(shù)，有大量的基于 DCT 變換域的信息隱藏算法涌現(xiàn) [6063] ，廣東農(nóng)工商職業(yè)技術(shù)學(xué)院畢業(yè)論文（設(shè)計） 22 文獻 [63]則結(jié)合 DCT 和 DWT，提出將一幅秘密圖像的 DCT 系數(shù)置亂后嵌入到公開圖像的 DWT 系數(shù)中進行秘密信息的隱藏。 基于離散傅里葉變換（ DFT）的圖像信息隱藏算法 傅里葉（ Joseph Fourier）變換是一種經(jīng)典而有效的數(shù)學(xué)工具， 在信號處理中有著廣泛研究，在信息隱藏領(lǐng)域也同樣得到了應(yīng)用 [5758]。因此，在圖像變化較平穩(wěn)的區(qū)域盡量少隱藏或不隱藏信息，應(yīng)當(dāng)在變化較復(fù)雜的地方多隱藏信息。對于許多變換，即使是有益的，也都是很脆弱的。 另外，在 LSB 方法中，也可以不采用直接嵌入的方法，根據(jù)異或的可逆準(zhǔn)則，采用替換的準(zhǔn)則來實現(xiàn)信息的隱藏 [4849]。這種測量方法雖然較好地反映出了圖像的直觀質(zhì)量，但無法應(yīng)用數(shù)學(xué)模型對其進行描述，且該方法操作復(fù)雜，在實際應(yīng)用中，不能應(yīng)用于實時傳輸?shù)膱龊?。最常用的有均方根誤差（ RMSE： Root Mean Squared Error）和峰值信噪比（ PSNR： Peak Signal to Noise Ratio） RMSE 的表達式為 NM yxfyxgR M S EMxNy??? ? ?? ?1 12)],(),([ （ 33） 其中， ),(),( yxgyxf 和 分別表示原始圖像和 隱密圖像（或恢復(fù)圖像） ， M、 N 分別表示圖像的寬與高，且 NyMx ,... ,2,1 ,... ,2,1 ?? 。在圖像通信中，將圖像傳輸?shù)浇邮斩?，其中要?jīng)過采集、傳輸、處理、記錄等過程，所有這些技術(shù)的優(yōu)劣都會影響到圖像質(zhì)量。 灰度級為 [0, L1]的數(shù)字圖像的灰度直方圖通常用離散函數(shù) h(rk)表示， h(rk)定義如下： kk nrh ?)( 其中 rk 為第 k 級灰度， nk 是圖像中具有灰度級 rk 的像素個數(shù)。這樣就可以在滿足精度要求的情況下用較少的位數(shù)來表示。 圖 所示是量化操作的示意圖。這個過程是通過掃描實現(xiàn)的，輸出的量是連續(xù)的電平。這種離散化的圖像就是數(shù)字圖像 （ digital image ） ，可以用 I(r,c)來表示。例如，光學(xué)圖像是光強度的空間分布，它們能被肉眼所看到，因此也是可見的圖像。由此可見，視覺信息對人類非常重要。在國內(nèi) 15 種有關(guān)圖像工程 的 重要中文期刊 中關(guān)于圖像數(shù)字水印和信息隱藏的文獻，2021 年有 49 篇 [29]， 2021 年有 57 篇 [30]， 2021 年有 48 篇 [31],數(shù)字水印和信息隱藏已成為圖像技術(shù)中的一個重要研究熱點。 基于技術(shù)的 隱寫術(shù) 信息隱藏 隱蔽信道 隱寫術(shù) 匿名通信 版權(quán)標(biāo)識 基于語義的 隱寫術(shù) 魯棒的 版權(quán)標(biāo)識 脆弱的 版權(quán)標(biāo)識 數(shù)字水印 數(shù)字指紋 可見水印 不可見水印 廣東農(nóng)工商職業(yè)技術(shù)學(xué)院畢業(yè)論文（設(shè)計） 10 ???????? ???????? 抗否認機制一般用在電子商務(wù)中，這是保證一些個體或單位不能否認自己曾經(jīng)產(chǎn)生的一些行為。 圖 信息隱藏系統(tǒng)的一般模型 該系統(tǒng)主要包括一個嵌入過程和一個提取過程，其中嵌入過程是指信息隱藏者利用嵌入算法，將秘密信息添加到 掩體對象 中，從而生成 隱藏對象 這一過程。^%^*amp。 信息隱藏則是把一個有意義的信息隱藏在另一個稱為載體的普通信息中得到隱密載體，然后通過普通信息的傳輸來傳遞秘密信息 [2124]。 信息隱藏技術(shù)的基本原理 信息隱藏技術(shù)的依據(jù) 信息隱藏技術(shù) 通常 使用 文字、圖像、聲音及視頻等 作為載體， 信息之所以能夠隱藏在多媒體數(shù)據(jù)中，主要是利用了多媒體信 息的時間或空間冗余性和人對信息變化的掩蔽效應(yīng)。 3. 數(shù)字圖像的置亂技術(shù) ： 圖像置亂變換的定義、周期和算法評價 ， 圖像置亂程度的衡量方法 ， 常用的圖像置亂技術(shù) ，并 著重討論了 Arnold 變換 及其應(yīng)用。此外，全國網(wǎng)絡(luò)與信息安全技術(shù)研討會（ NetSec） 、中國可信計算與信息安全學(xué) 術(shù)會議（ CTCIS）、全國圖像圖形學(xué)學(xué)術(shù)會議（ NCIG）等各類學(xué)術(shù)研討會都涉及到信息隱藏。 隱寫的安全性一直是研究者關(guān)注的重要問題。 從公開發(fā)表的文獻看，國際上在信息隱藏方面的研究已經(jīng)取得了一定的成績。信息網(wǎng)絡(luò)上的攻防技術(shù)水平將反映一個國家的科技水平和防范意識。 “911”事件發(fā)生后，還有報道指出，一些著名的網(wǎng)站如 eBay 和 Amazon 等已經(jīng)成為傳播隱寫信息的交流平臺。 信息隱藏技術(shù)的發(fā)展，為社會提供一種新的隱蔽通信手段的同時也帶來了新的威脅。數(shù)字水印的穩(wěn)健性是指水印圖像經(jīng)過一些常見的改變后，水 印仍具有較好的可檢測性。 信息隱藏技術(shù)的背景和 研究 意義 二十世紀(jì)九十年代 以來，網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)在全世界范圍內(nèi)得到了迅猛發(fā)展，它極大地方便了人們之間的通信和交流。信息隱藏 的研究是當(dāng)前 信息 安全 領(lǐng)域的熱點 問題之一，其 目的 就 是在圖像、音頻、視頻等公開的數(shù)字媒體中嵌入不可覺察的秘密信息，從而實現(xiàn)隱蔽通信。從惡意傳播計算機病毒，到非法入侵要害部門信息系統(tǒng)，竊取重要機密甚至使系統(tǒng)癱瘓；從計算機金融犯罪，到利用表面無害的多媒體資料傳遞隱蔽的有害信息等等，對計算機 信息系統(tǒng)進行惡意攻擊的手段可謂層出不窮。需要指出的是，存在另一種與穩(wěn)健水印性質(zhì)相反的水印，稱為易損水?。?fragile watermarks），它們被用來證實原始媒體是否被改變過。隨著研究的深入和普 及，不斷有新的隱寫算法和工具軟件的出現(xiàn)。 因此，信息隱藏技術(shù)的研究在信息安全領(lǐng)域中具有重要的地位，它對于軍事、情報、國家安全方面的重要意義不言而喻。至今，該研討會已舉辦了 1 2 3 第 1 章 概 述 3 七屆。近年來還出現(xiàn)了許多其它方法，例如基于小波變換的有損壓縮嵌入技術(shù)，具有抗壓縮的能力；通過修改量化表嵌入數(shù)據(jù)，在提高嵌入量的同時能達到很高的隱蔽性。 文獻 [11]針對 LSB 嵌入法和基于壓縮圖像的隱寫，結(jié)合安全性考慮等作了理論分析。 本文的主要研究內(nèi)容、研究方法和結(jié)構(gòu)安排 信息隱藏技術(shù) 使用的載體有 圖像、視頻、語音及文本等 數(shù) 字媒體 ， 包括數(shù)字隱寫與隱寫分析兩個方面 的內(nèi)容， 本文以使用最為廣泛的數(shù)字圖像作為研究對象， 以基于數(shù)字圖像的隱寫方法作為研究內(nèi)容 。 5. 提出一種基于 DCT 變換和置亂融合的圖像信息隱藏技術(shù)，運用 MATLAB 工具 進行實 驗 測試 和分析，結(jié)果表明， 該 隱藏技術(shù) 具有較大的信息嵌入量和較好的 不可感知性 ，對常見的圖像處理操作，具有一定程度的 魯棒性 。在亮度有變化的邊緣上，該邊界 “掩蔽 ”了邊緣鄰近像素的信號感覺，使人的感覺變得不靈敏、不準(zhǔn)確，這就是視覺掩蔽效應(yīng) [20]。 為了增加破譯的難度，進一步提高秘密信息的安全性，還可以把加密技術(shù)和隱藏技術(shù)相結(jié)合，即先對消息 M 加密得到密文 C，再把 C 隱藏到載體 S 中， 明文 M 密文 C 100100100100001110010010010100101011 加密 !$%^^amp。**( 第 2 章 信息隱藏技術(shù)概述 7 圖 信息加密和隱藏結(jié)合示意圖 如圖 所示。 該模型中沒有包括對秘密信息的預(yù)處理和提取后的后處理，在有些情況下，為了提高保密性需 要預(yù)先對秘密信息進行預(yù)處理 （ 例如加密 ） ，相應(yīng)地在提取過程后要對得到的信息進行后處理 （ 例如解密 ） ，恢復(fù)出秘密信息。這時我們可以采用信息隱藏技術(shù)，在交易雙方的任何一方發(fā)送或者接收信息時，必須把自己的數(shù)字簽名和身份信息、以二進制的方式嵌入到要傳遞的信息中去。 本章首先介紹了圖像的定義和類型，圖像的數(shù)字化處理過程， 灰度 直方圖的 概念和作用 ，常用 的 顏色模型，討論了圖像質(zhì)量評價方法； 然后討論 了 兩種空域隱藏算法： LSB 替換算法和基于統(tǒng)計的信息隱藏 算法；接著介紹了變換域隱藏算法 的原理和優(yōu)越性，在此基礎(chǔ)上討論了基于離散傅里葉變換的圖像信息隱藏算法、基于離散余弦變換（ DCT）的圖像信息隱藏算法、基于離散小波變換的圖像信息隱藏算法，對基于離散余弦變換（ DCT）的圖像信息隱藏算法做了詳細的 論述，給出了算法流程、程序和實例效果。圖像可根據(jù)其形式或產(chǎn)生方法來分類。 客觀世界在空間上是三維的，但一般從客觀景物得到的圖像是二維的。在不致引起混淆的情況下我們?nèi)杂?f(x,y)表示數(shù)字圖像， f, x 和 y 都在整數(shù)集合中取值。 把取樣的最大間隔 212 1 cc VyUx ＝和 ???稱為奈奎斯特間隔， 11yx ?? 和稱為奈奎斯特頻率。 量化方法有兩種。其中 M 為采樣的列數(shù)， N 為采樣的行數(shù)。 ??????? ??????? 圖 HSV顏色模型 圖 顏色三角形 HSV 顏色模型對應(yīng)于畫家的配色方法 。 圖像質(zhì)量的含義包括兩個方面，一是圖像的逼真度（ fidelity），另一個是圖像的可懂度（ intelligibility）。 PSNR 本質(zhì)上與 MSE 相同，其關(guān)系表達式為 第 3 章 圖像信息隱藏技術(shù) 17 R M SEP SN R 25 6lg20? （ 34） 式 （ 33） 和式 （ 34） 看起來直觀、嚴(yán)格，但用它們所求得的結(jié)果常與人們的主觀視覺效果不一致。 級別 絕對測量尺度 相對測量尺度 1 很好 一批中最好的 2 較好 比該批中的平均水平好 3 一般 該批中平均水平 4 較差 比該批中的平均水平差 5 很差 該批中最差的 廣東農(nóng)工商職業(yè)技術(shù)學(xué)院畢業(yè)論文（設(shè)計） 18 LSB 替換算法 最低有效位（ Least Significant Bits， LSB）方法是最早提出來的 [47]最基本的空域圖像信息隱藏算法，許多其它的空域算法都是從它的基本原理進行改進擴展的 [3536, 4852]，使得 LSB 方法成為使用最為廣泛的隱藏技術(shù)之一。基于異或的運算也有許多改進的算法，在嵌入的過程中，首先計算每個像素灰度值的每一位的異或值，并把所得到的結(jié)果與要嵌入的信息進行異或運算，然后，把像素灰度值的最低位全部清零或置為 1，再根據(jù)異或運算結(jié)果的值來改變最低位的信息，實際上，這相當(dāng)于對信息進行了一層加密處理，嵌入的不再是原始信息，而是原始信啟、的另外一種表達形式，不知道密鑰的攻擊者很難從中提取出信息。 幾何變換 移動像素尤其是改變像素在原柵格中的位置都有可能破壞嵌入的消息。其基本思想是利用擴頻通信原理來提高隱藏系統(tǒng)的魯棒性。傅里葉變換具有一些變換無關(guān)的完整特性。經(jīng)過近二十年的努力，由多尺度分析、時頻分析、金字塔算法等發(fā)展起來的小波理論基礎(chǔ)已經(jīng)基本建立并成為應(yīng)用數(shù)學(xué)的一個新領(lǐng) 域，引起了眾多數(shù)學(xué)家和工程技術(shù)人員的極大關(guān)注，成為國際上科技學(xué)術(shù)界高度關(guān)注的前沿領(lǐng)域。在數(shù)字圖像處理中，為了同時減弱或去除數(shù)字圖像數(shù)據(jù)相關(guān)性，可應(yīng)用二維離散余弦變換（ 2DDCT），將圖像從空間域轉(zhuǎn)換到 DCT 變換域。采用較大的子塊可以明顯減少圖像分塊效應(yīng)，但隨著子塊尺寸的增加，算法的復(fù)雜度急劇上升。 MCU 代表 JPEG 文件中存儲壓縮數(shù)據(jù)的基本單位，在每個 MCU 中包含一些亮度 Y 矩陣和色度 Cb 矩陣，飽和度 Cr 矩陣，但一個 MCU中包含的矩陣數(shù)不得超過 10 個。同時為了確保其機密性，置亂過程中一般引入密鑰。因此圖像置亂變換的定義如下。為此，提出了用置亂程度來量化置亂效果的思想，給出了圖像置亂程度的幾個定義。遙感圖像信息融合技術(shù)將多源圖像的有用信息進行合理結(jié)合，提高圖像的光譜信息和改善圖像細節(jié)，已引起了業(yè)界的廣 泛關(guān)注 [101]。利用圖像的迭代混合可以將一幅圖像隱藏于另一幅圖像之中，多幅迭代混合可將一幅圖像通過一組圖像隱藏起來，迭代混合參數(shù)還可以作為隱藏圖像的密鑰，極大地提高了系統(tǒng)的安全性。該方法具有更多的融合因子，而目這些因子可以組合成更多的密鑰，不僅能保證融合圖像和恢復(fù)圖像 的質(zhì)量，也增強了抵抗攻擊的能力。 圖 基于置亂融合的嵌入流程 基于置亂融合的提取流程 下面仍然采用 256256 的灰度圖像 作為載體，以 256256 的灰度圖像 作為秘密信息，對 先進行 60 次 arnold 變換（周期為 192 次），再采用融合系數(shù) α= 進行融合，得到隱密圖像