【正文】 法破譯。如圖 所示。 載體 S 信息 M 信息隱藏載體 S’ 圖 信息隱藏示意圖 為了增加破譯的難度，進一步提高秘密信息的安全性，還可以把加密技術和隱藏技術相結合，即先對消息 M加密得到密文 C，再把 C隱藏到載體 S中，如圖 所示。**amp。 信息隱藏技術的術語和模型 一個信息隱藏系統(tǒng)的一般化模型可用圖 。*（ %%amp。*amp。隱藏對象在傳輸過程中可能被隱藏分析者截獲并進行處理。 該模型中沒有包括對秘密信息的預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先對秘密信息進行預處理 (例如加密 )，相應地在提取過程后要對得到的信息進行后處理 (例如解密 )，恢復出秘密信息。 (1)不可感知性 (Invisibility)，也稱透明性，隱蔽性，是指嵌入信息的操作不應使原始載體信息的質量有明顯下降，即不產(chǎn)生明顯的信息嵌入痕跡，使得在通信過程中的攜帶秘密信息的載體不會引起第三方的懷疑。只有將秘密信息隱藏到載體數(shù)據(jù)中進行傳輸，才有可能起到保護作用，所以不可感知性是秘密信息安全傳輸?shù)那疤?。魯棒性強調信息傳輸?shù)目煽啃?。通常以秘密信息大小與載體信息大小之比來表示。不可感知性、魯棒性和嵌入量從根本上決定信息隱藏系統(tǒng)性能的三個屬性，三者之間是一個矛盾的統(tǒng)一體，它們彼此之間相互制約，并且在一定條件下可以相互轉化。在轉化方面，增加密文信號的冗余或帶寬會提高魯棒性，而這是以犧牲嵌入量為代價。 圖像信息隱藏技術與設計 第 10 頁 共 51 頁 對于數(shù)字水印來說，上述三項性能的重要性排序是魯棒性、不可感知性、嵌入量。而對于隱寫來 說，這三項性能的重要性排序是隱蔽性、嵌入量、穩(wěn)健性。正是由于信息隱藏基本特性之間相互依賴相互制約的特點，造就了信息隱藏技術的多樣性和復雜性。 圖 信息隱藏的主要分支 信息隱藏的四個主要分支包括：隱蔽信道 (Covert channel)、匿名通信(Anonymity)、隱寫術 (Steganography)和版權標識 (Copyright marking)。前者旨在保護秘密信息的安全傳輸，主要應用 于隱蔽通信；后者目的在于保護載體本身的屬性，主要用來進行知識產(chǎn)權保護。依照檢測手段把檢測方法進行了分類，對當前幾種主要的信息隱藏檢測算法進行了詳細的介紹。 (1)隱蔽通道通信 隱蔽信道是一種通訊信道，它存在于計算機系統(tǒng)中，其特點是信息的傳遞方式違背了系統(tǒng)的安全原則，從而成為一個隱蔽的信息傳輸通道。 (2)匿名技術通信 匿名技術是不暴露身份和個人特征的一種技術，該技術主要應用于網(wǎng)絡環(huán)境下。 (3)秘密通信 最初信息隱藏技術主要用來進行秘密傳遞消息，它隱藏了通信收發(fā)雙方以及通信過程的存在， 而且隱藏后的信息可以通過公開信道進行傳輸，不用擔心信息被截獲和破譯。它同時也可以用于個人、商業(yè)機密信息的保護、電子商務中的數(shù)據(jù)傳遞、網(wǎng)絡金融交易重要信息的傳遞以及個人的電子郵件業(yè)務保護等。但與 此同時，對數(shù)字作品的版權保護日益成為迫切需要解決的問題。目前，該技術已被廣泛應用于 MP3和網(wǎng)上圖像的版權保護。通過采用嵌入脆弱水印的方法，將一些與介質內容或作者身份相關的數(shù)據(jù)信息嵌入到數(shù)字媒體中，一旦資料被篡改，水印就被破壞，這樣，通過提取驗證水印，就可以檢測出介質是否被篡改，從而驗證資料的完整性。當需要時，可以通過實時地掃描票據(jù)來判斷水印的有無，辨別票據(jù)的真?zhèn)巍Ｔ陔娮由虅罩?，交易雙方的任何方不得抵賴自己曾經(jīng)做出的行為，也不能否認曾經(jīng)接受到對方的信息，這是網(wǎng)絡電子交易的重要環(huán)節(jié)。這時我們可以采用信息隱藏技術，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。一般來說，在嵌入這類信息時，同時要加上時間戳作為另外一層防護。數(shù)字圖像由于大量存在，因而被研究最多的是圖像中的信息隱藏，而且，圖像信息隱藏所研究的方法往往經(jīng)過改進可以輕易地移植到其他的載體中。 用于進行隱蔽通信的圖像信息隱藏算法可以分為兩大類：基于空域的信息隱藏算法和基于變換域的信息隱藏算法。 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。人的視覺系統(tǒng) (HVS： human Vision 圖像信息隱藏技術與設計 第 14 頁 共 51 頁 system)就是一個觀測系統(tǒng)，通過它得到的圖像就是客觀景物在人心目中形成的影像。據(jù)統(tǒng)計，在人類獲取得信息中，視覺信息約占 60％，聽覺信息約占 20％，其他方式獲取的信息加起來約占 20％。同時，圖像又是人類獲取視覺信息的主要途徑，是人類能體驗的最重要、最豐富、信息量最大的信息源。圖像可根據(jù)其形式或產(chǎn)生方法來分類。 圖 圖像的模型 在圖像集合中，包含了所有可見的圖像 (visible image)，即可由人眼看見的圖像的子集，在該子集中又包含幾種不同方法產(chǎn)生的圖像的子集，一個子集為圖片 (picture)，它包括照片 (photograph)、圖 (drawing)和畫 (painting)。圖像的另一個子集是由連續(xù)函數(shù)和離散函數(shù)組成的抽象的數(shù)學圖像，其 中后一種是能被計算機處理的數(shù)字圖像 (digital image)。一幅圖像可以用一個二維函數(shù) f(x,y)來表示，也可看作是一個二維數(shù)組， x和 y表示二維空間 XY中一個坐標點的位置，代表圖像在點 (x,y)的某種性質 F的數(shù)值，例如一種常用的圖像是灰度圖 (如圖 )，此時 f表示灰度值，它對應客觀景物被觀察到的亮度。為了便于計算機處理和存儲，需要將連續(xù)的圖像在坐標空間 XY和性質空間 F都離散化。其中， r代表圖像的行 (row)， c代表圖像的列 (column)。在不致引起混淆的情況下我們仍用． f(x,y)表示數(shù)字圖像 ,f,x和 y都在整數(shù)集合中取值。數(shù)字化包括采樣和量化兩個步驟。采樣時要滿足“采樣定理”?！傲炕本褪菍@個模擬輸出量取離散整數(shù)值，這個過程用 A/D器件實現(xiàn)。量化就 是把采樣點上表示亮暗信息的連續(xù)量離散化后，用數(shù)字來表示。為了計算機的表達方便，通常取為 2 的整數(shù)次冪，如25 128 等。 F2 F0 F1 圖 量化示意圖 將連續(xù)圖像的像素值分布在 [f1,f2]范圍內的點的取值量化為 f0，稱之為灰度值和灰階。量化方法有兩種。 對于像素灰度值在從黑到白的范圍內較均勻分布的圖像，這種量化可以得到較小的量化誤差。具體做法是對圖像中像素灰度值頻繁出現(xiàn)的范圍，量化間隔取小一些，而對那些像素灰度值極少出現(xiàn)的范圍，則量化間隔取大一些。 3．數(shù)字圖像的表示 經(jīng)過采樣和量化操作，就可以得到一幅空間上表現(xiàn)為離散分布的有限個像素，灰度取值上表現(xiàn)為有限個離散的可能值的數(shù)字圖像。除了常見的矩陣形式外，在 MATLAB運算等情況下，常將圖像表示成一個向量： g=[g(1)g(2)?g(j)?g(N)]。向量 g是把式中元素逐行或逐列串接起來形成的。它是關于灰度級分布的函數(shù)，反映一幅圖像中各灰度級與各灰度級像素出現(xiàn)的頻率之間的關系。顯然 0≤ k≤ L1， 0≤ Nk≤n1， n為圖像總的像素數(shù)目。 nNRp kk /)( ? (32) 1)(10 ????Lk kRP (33) P(Rk)反映了圖像中各個灰度級的分布概率，是能夠反映圖像整體特征的一個統(tǒng)計量。對于視覺效果良好的圖像，它的像素灰度應該占據(jù)可利用的整個灰度范圍，而且各灰度級分布均勻。圖像的灰度直方圖在信息隱藏技術中得到了重要的應用。提出了基于空域直方圖、頻域直方圖的無損數(shù)據(jù)隱藏方法。 圖像信息隱藏技術與設計 第 18 頁 共 51 頁 P(Rk ) 0 255 圖 灰度直方圖示例 常用顏色模型 所謂顏色模型就是指某個三維顏色空間中的一個可見光子集，它包含某個顏色域的所有顏色。面向硬設備的最常用的模型是 RGB模型，而面向彩色處理的最常用模型是 HIS模型。 1． RGB模型 RGB顏色模型基于笛卡兒三維直角坐標系， 3個軸分別為紅、綠、藍三基色，各個基色混合在一起可以產(chǎn)生復合色，如圖 。 (0,0,0)為黑色， (1,1,1)為白色。 圖像信息隱藏技術與設計 第 19 頁 共 51 頁 圖 RGB混合效果 藍 (0,0,1) 青 (0,1,1) 白 (1,1,1) 品紅 (1,0,1) 黑 (0,0,0) 綠 (0,1,0) 紅 (1,0,0) 黃 (1,1,0) 圖 RGB立方體 根據(jù)這個模型，一幅彩色圖像每個像素的顏色都用三維空間的一個點來表示，由紅、綠、藍三基色以不同的比例相加混合而產(chǎn)生的。 R、 G、 B的亮度值限定在 [0255]。圓錐的頂面對應于V=1，代表的顏色較亮。在 HSV顏色模型中，每一種顏色和它的補色相差 180度。在圓錐的頂點處，V=0， H和 S無定義，代表黑色，圓錐頂面中心處 S=0， V=1， H無定義，代表白色，從該點到原點代表亮度漸暗的白 色，即不同灰度的白色。 V 綠（ 120度） 黃 青 紅（ 0度） 藍（ 240度） 品紅 H 0 S 圖 HSV顏色模型 HSV顏色模型 對應于畫家的配色方法。其做法是：在一種純色中加入白色以改變色濃，加入黑色以改變色深，同時加入不同比例的白色，黑色即可得到不同色調的顏色。 色濃 白 純色 色調 灰 色深 黑 圖 顏色三角形 圖像信息隱藏技術與設計 第 21 頁 共 51 頁 圖像質量評價 圖像質量評價的研究是圖像信息工程的基礎技術之一。圖像處理中的編碼技術，就是在保持編碼圖像一定質量的前提下，以盡可能少的比特數(shù)來表示圖像。數(shù)字圖像信息隱藏系統(tǒng)中也必須對隱藏算法中得到的隱密公開圖像和解密算法中得到的恢復圖像質量進行評價。逼真度是指評價圖像與標準圖像的偏離程度，圖像的可懂度則是表示圖像能向人或計算機提供信 息的能力。因此，對圖像質量的評價方法工程中采用的還是主觀評價法，在一些特定應用背景，如圖像復原中，才采用定量分析。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)，它們 的表達式為 ? ?NMyxfyxgR M S EMxNy???? ?? ?1 12),(),( (34) ? ?? ?? ??????MxNyyxfyxgNMP S N R1 12),(),(256256lg10 (35) 其中， f(x， y)和 g(x， y)分別表示原始圖像和隱密圖像 (或恢復圖像 )， M,N分表示圖像的寬與高，且 x=1,2，．． M， y=1,2，．．．， N。峰值信噪比 PSNR越大，說明圖像的保真度越好，兩幅圖像越相似。這是 圖像信息隱藏技術與設計 第 22 頁 共 51 頁 因為均方根誤差和峰值信噪比是從總體上反映原始圖像和隱密圖像 (或恢復圖像 )的差別，并不能反映一幅圖像中少數(shù)像