【正文】 CT變換嵌 入隱藏信息的流程圖 基于圖像 DCT變換提取隱藏信息的流程如 。其過程為上述嵌入秘密信息算法的逆運算：先將隱密圖像分割為互不重疊的 8 8子塊；對每一個子塊進行 DCT變換；然后對 DCT變換后的系數(shù)進行嵌入算法的相反運算，得到提取的圖像子塊；最后將上面得到的所有圖像子塊合并成一個完整的圖像。 原始圖像 DCT 量化 嵌入 反量化 逆 DCT 隱藏圖像 量化表 秘密信息 量化表 隱秘圖像 DCT 量 化 提取 秘密信息 第 28 頁 共 52 頁 圖 基于圖像 DCT變換提取隱藏信息的流程圖 基于 DCT 的圖像信息隱藏嵌入?yún)^(qū)域的選取 DC分量，所示的 DCT系數(shù)之字型排列表中第 0個 DCT系數(shù)。 DC分量攜帶感知能 量最大，嵌入秘密信息后，隱密圖像產(chǎn)生強烈的塊效應，隱蔽性很差。然而秘密信息嵌入在這個位置，在隱密圖像受到有損壓縮等攻擊后，秘密信息受到的攻擊很小，魯棒性較好?？傊?DCT系數(shù)嵌入秘密信息時，隱蔽性和魯棒性是一對矛盾體，為了保證圖像的質(zhì)量，一般不用 DC分量做嵌入位置。但大量事實證明， JPEG壓縮標準中的圖像經(jīng)過 DCT變換后再經(jīng)過量化后，之字排列的 O～ 63個 DCT系數(shù)中，一般數(shù)值不為 0的值多集中于左上角， DC分量一般不為 0。低中頻帶中往往只有大約 5個系數(shù)不為 0，且對圖像能量的影響較小。中高頻帶大部分系數(shù)為 0。因 此，兼顧嵌入秘密信息的隱蔽性和魯棒性，低中頻帶可以考慮作為嵌入秘密信息的理想位置選擇。中頻帶和高頻帶分量攜帶能量較少，從保證嵌入信息的隱蔽性角度看是作為信息嵌入?yún)^(qū)域是好選擇，但隱密圖像中高頻帶中嵌入秘密信息很容易被有損壓縮等攻擊去除，魯棒性很差。若用于數(shù)字水印，由于更注重嵌入秘密信息的魯棒性，因此，可以利用低頻帶作為 DCT域信息嵌入?yún)^(qū)域。若用于保密通信，由于更注重隱藏信息的隱蔽性，以及隱藏信息容量，則可以利用低中頻帶作為 DCT域信息嵌入?yún)^(qū)域。比如選擇之字型排列的 O～ 63個 DCT系數(shù)中序號為 3～ 12的用來嵌入 秘密信息。另外一種改進的方法可以考慮減小 DCT變換后的量化步長，以增加 AC分量中不為 0的系數(shù)，增大嵌入秘密信息的容量。 量化表 第 29 頁 共 52 頁 4 信息隱藏實例 基于 DCT 的圖像信息隱藏實例 離散余弦變換是一種實數(shù)域變換，基于 DCT 變換的編碼方法是 JPEG 標準算法的核心內(nèi)容，它主要包括編碼和解碼兩個過程。 在對圖像進行編碼之前首先要對圖像進行預處理，也就是把圖像劃分為數(shù)據(jù)單元。在對圖像進行處理時，有損模式下，通常 DCT 算法采用將 8 8 像素塊作為一個數(shù)據(jù)單元，對 8 8 大小的圖像數(shù)據(jù)塊進行二 維離散余弦變換。在編碼器的輸入端，把原始圖像分割成一系列順序排列的由 8 8 像點構(gòu)成的數(shù)據(jù)子塊。由于原始圖像的采樣數(shù)據(jù)是無符號整數(shù)，根據(jù)需要，要把其轉(zhuǎn)換為有符號整數(shù)。 源圖像的 8 8數(shù)據(jù)塊由 64個像點構(gòu)成， 64 個像點實質(zhì)上就是 64個離散信號，輸入后被分成 64 個正交基信號。每個正交基信號對應于 64 個獨立二維空間頻率中的一個。 FDCT 即正變換輸入 64 個基信號的幅值稱作“ DCT 系數(shù)”，即 DCT 變換系數(shù)。 64個變換系數(shù)中包括一個表示直流分量的“ DC 系數(shù)”和 63個表示交流分量的“ AC 系數(shù)”。壓縮數(shù)據(jù)的重要一步，就是對 DCT 系數(shù)進行量化，它是造成 DCT 編解碼信號損失的根源。 DCT 系數(shù)量化一般根據(jù)一張量化表提供的元素進行量化。量化表中的元素是根據(jù)人類的視覺特性制作的。 數(shù)字水印算法的實現(xiàn)基本上分為三個部分：水印的嵌入、水印的提取和相似度計算。 水印的嵌入 (1)首先對原始圖像進行 DCT變換。 (2)水印信號的產(chǎn)生。 Cox 等指出由高斯隨機序列構(gòu)成的水印信號具有良好的魯棒性，在許多文獻中也都是將高斯隨機序列作為水印信號。因此本文所采用的水印信號 W 為服從正態(tài)分布 N 第 30 頁 共 52 頁 (0, 1)，長度為 n的實數(shù)隨機序列。即 :W=（ Xi， 0≦ i≦ n）。 (3)水印的嵌入。 選擇將水印信號放在宿主信號的哪些位置，才能夠更好的保證其具有良好的魯棒性。 Cox 等認為圖像水印應該放在視覺上最重要的分量上。由于視覺上重要的分量是圖像信號的主要成分，圖像信號的大部分能量都集中在這些分量上，在圖像有一定失真的情況下，仍然能保留主要成分，即視覺上重要的分量的抗干擾能力較強，因此將數(shù)字水印嵌入到這些分量上，可以獲得較好的魯棒性。當水印信號相對宿主信號較小時，還可以保證不可見性。所以本算法將服從 N (0, 1)分布的隨機序列構(gòu)成的水印序列放到 DCT 變換后圖像的 重要系數(shù)的幅度中，增強水印的魯棒性。水印嵌入公式為(41) V′=V(1+aXk) (41) 其中 V 為原始圖像信息， a為嵌入系數(shù)， XK 為水印信息， V′為生成水印圖像信息。 (4)進行二維離散余弦反變換，得到嵌入水印的圖像，如圖 所示。 圖 原始圖像與嵌入水印后的圖像對比 水印的提取 對原始圖像和嵌入水印的圖像分別進行離散余弦變換。利用 Xk=(V′′/V1)/a 提取水印。從沒有受到攻擊 的水印圖像中提取出水印，與原始水印進行對比，如圖 所示。 第 31 頁 共 52 頁 圖 未受攻擊的含水印圖像提取的水印與原始水印圖像比較 相似度和峰值信噪比計算 根據(jù)相似度的值即可判斷圖像中是否含有水印信號，從而達到版權(quán)保護的目的。對被恢復出的水印信號和原始水印信號的相似程度進行計算。 MSE 指 Mean Square Error（均方誤差，各值相差的 n 次方和的平均值的 n 次平方根）。 MSE = sum[(recpixel pixel)^2] / ImageSize (42) PSNR 是 “ Peak Signal to Noise Ratio” 的縮寫。 peak 的中文意思是頂點。 而 radio的意思是比率或比列的。整個意思就是到達噪音比率的頂點信號， PSNR 是一般是用于最大值信號和背景噪音之間的一個工程項目。通常在經(jīng)過影像壓縮之后，輸出的影像通常都會有某種程度與原始影像 不 一樣。為了衡量經(jīng)過處理后的影像品質(zhì)，我們通常會參考 PSNR 值來認定某個處理程序夠不夠令人滿意。 PSNR 計算公式如 (43)所示 PSNR=10log(2552 /MSE) (43) PSNR 的單位為 dB。所以 PSNR 值越大，就代表失真越少。 PSNR 是最普遍，最廣泛使用的評鑒畫質(zhì)的客觀量測法，不過許多實驗結(jié)果都顯示， PSNR 的分數(shù)無法和人眼看到的視覺品質(zhì)完全一致，有可能 PSNR 較高者看起來反而比 PSNR 較低者差。這是因為人眼的視覺對于誤差的敏感度并不是絕對的，其感知結(jié)果會受到許多因素的影響而產(chǎn)生變化（例如：人眼對空間頻率較低的對比差異敏感度較高，人眼對亮度對比差異的敏感度較色度高，人眼對一個區(qū)域的感知結(jié)果會受到其周圍鄰近區(qū)域的影響）。 離散余弦變換閾的嵌入水印攻 擊實驗 攻擊實驗類型及效果 數(shù)字水印技術的另一項重要指標就是考察對于已經(jīng)實現(xiàn)水印嵌入的圖象未檢測時，看其對于原始的載體圖象實行攻擊后，水印的可承受度和載體圖象以及提取水印的效果如何。就此指標，設計了如下的實驗，在水印嵌入圖象上，以不同的類型攻擊，分析其性能。 對嵌入水印的圖像進行攻擊實驗的菜單效果圖如圖 ： 第 32 頁 共 52 頁 圖 菜單效果圖 添加白噪聲 對水印圖像進行攻擊時，添加白噪聲時很經(jīng)常的一種攻擊方式，從實驗的結(jié)果可以看出，提取的水印圖像很清晰，這說明水印對這種的攻擊的魯棒性很強， 攻擊試驗效果如圖 所示。 圖 加入白噪聲之后的圖像提取出來的水印與原始水印比較 高斯低通濾波 對水印圖像進行高斯低通濾波，圖像依然清晰，這說明水印對這種攻擊的魯棒性比較強，攻擊試驗效果如圖 所示。 第 33 頁 共 52 頁 圖 經(jīng)高斯低通濾波后的圖像提取出的水印和原始水印比較 圖像剪切 圖像處理中，一個圖像的不重要部分經(jīng)常被剪切掉，對圖像的上方進行剪切，如圖 ，圖像剪切后依然清晰，圖 為提取出來的水印圖像，依然清晰可見，實驗結(jié)果可以看出，說明水印抵抗剪切的能力非常強，對這 種攻擊有著較強的魯棒性。 圖 部分被剪切過的水印圖像 第 34 頁 共 52 頁 圖 從部分被剪切過的水印圖像中提取出的水印與原始水印對比圖 旋轉(zhuǎn) 10 度 對圖像進行旋轉(zhuǎn) 10 度，得到圖 ， 提取的水印圖像與原始水印圖像對比圖如圖，提取的水印圖像完全變的模糊不清，可見水印對這種攻擊有很差的魯棒性。 圖 經(jīng)過旋轉(zhuǎn)的水印圖像 圖 從被旋轉(zhuǎn)過的水印圖像中提取出水印圖像與原始圖像對比圖 攻擊結(jié)果數(shù)據(jù)分析 經(jīng)過對含有水印的圖像進行不同的攻擊試驗，可以得到含水印的圖像在 DCT 算第 35 頁 共 52 頁 法下對不同的攻擊的承受度，提取的水印圖像與原始圖像的相似度，載體圖像與含水印的峰值信噪比等數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)在表 410 中有所體現(xiàn)。從中可以看出，含水印的圖像在DCT 算法下，對各種的攻擊的抵抗性還是很高的，提取的水印圖像與原始水印圖像的相似度也是很高的。可見 DCT 算法還是不錯的。 表 41 試驗數(shù)據(jù)對比表 攻擊圖像方式 攻擊與提取處理時間（ attack_recover_time） 載體圖像與含水印圖像峰值信噪比（ PSNR） 原水印圖像與提取水印圖像互相關系數(shù)（ NC） 白噪聲 1 高斯低通濾波 JPEG 壓縮 剪切 旋轉(zhuǎn) 10 度 直接檢測水印 1 JPEG 圖像壓縮算法 JPEG 圖像壓縮流程 離散余弦變換 (DCT)在圖像壓縮中具有廣泛的應用， JPEG(Joint Photographic Experts Group)圖像壓縮算法即主要采用 DCT進行變換 編碼。 DCT變換的基本思路是將圖像分解為 8*8的子塊或 16 *16的子塊，并對每一個子塊進行單獨的 DCT變換，然后對變換結(jié)果進行量化、編碼。采用較大的子塊可以明顯減少圖像分塊效應，但隨著子塊尺寸的增加，算法的復雜度急劇上升。因此， JPEG壓縮一般把圖像分解為 8x8的子塊進行變換。 JPEG壓縮一般要經(jīng)過四個步驟：顏色模式轉(zhuǎn)換及采樣、離散余弦變換(DCT)變換、量化、編碼，壓縮的具體流程如圖 。 顏色模式轉(zhuǎn)換及采樣后的圖像數(shù)據(jù) DCT 量化 熵編碼 壓縮圖像數(shù)據(jù) 第 36 頁 共 52 頁 圖 JPEG壓縮流程圖 (1)顏色模式轉(zhuǎn)換及采樣 RGB色彩系統(tǒng)是最常用的表示顏色的方式，目的是為了配合計算機的輸出設備，但是 RGB三分量的關聯(lián)性高，無形中造成存儲空間的浪費。 JPEG采用的是 RGB系統(tǒng)。要用 JPEG基本壓縮方法處理真彩色圖像，首先要把 RGB顏色模式圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為 RGB顏色模式的數(shù)據(jù)， Y表示亮度， Cb、 Cr分別表示色度和飽和度。它們的計算公式分別如下： Y=+ Cb=++128 Cr=+128 人的眼睛對 低頻數(shù)據(jù)比對高頻的數(shù)據(jù)具有較高的敏感度，事實上，人眼對亮度的改變也比對色彩的改變要敏感得多，也就是說 Y成分的數(shù)據(jù)是比較重要的。由于 Cb和Cr成份的數(shù)據(jù)相對不是太重要，就可以只取部分數(shù)據(jù)來處理來增加壓縮的比例。 JPEG常用的采樣方式有： YUV=4:1:1和 YUV=4:2:2,YUV分別代表 Y,Cb和 Cr三個數(shù)據(jù)成份的采樣比例。執(zhí)行完這一步驟后，圖像數(shù)據(jù)就壓縮了 50%和 33%。 (2)DCT變換 交換前將圖像劃分為若干個 8 8矩陣。這種矩陣在 JPEG中被稱為 MCU(Minimum Code Unit)。 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。例如：在采樣比例為 4： 1： 1中，每個 MCU單元中含有 4個亮度矩陣、 1個 Cb矩陣和 1個 Cr矩陣。 由于離散余弦公式所能接受的值的范圍為 128到 127之間，因此，對于 MCU中每一個 8x8的矩陣，首先將矩陣中 64個系數(shù)減去 128，然后進行 DCT轉(zhuǎn)換。 DCT使原矩陣能量分布的范圍集中，以配合接下去的量化。而經(jīng) DCT后的數(shù)據(jù)仍和轉(zhuǎn)換前相等，并末減少，所以 DCT的步驟為無失 真。 JPEG使用之字型格式大致將空間頻率按從低到高的順序排列，其順序如圖 。 0 1 5 6 14 15 27 28 2 4 7 13 16 26 29 42 量化表 編碼表 第 37 頁 共 52 頁 3 8 12 17 25 30 41 43 9 11 18 24