一种基于游程长度的高安全性图像信息隐藏算法

针对目前多数信息隐藏算法的安全性不高使其无法应用于隐蔽通信等领域的问题,提出了一种基于游程长度的隐藏算法,算法的基本思想是将图像分解成多个二值图像,通过对分解后的二值图像游程长度的奇偶性来隐藏信息,最多改变二值图像黑白交界处的一个像素值便可隐藏1bit的信息,隐藏信息可实现盲提取。算法未造成图像低位平面的0和1分布特性的明显改变,也未造成长游程的减少,因此可抵御许多针对LSB及其改进方法的隐写分析技术的检测。仿真试验结果显示,算法的安全性高,不可感知性好,并且嵌入容量大,可应用于隐藏通信等对隐藏容量和安全性有较高要求的场合。     

基于矩阵编码的空域信息隐藏算法

普通的LSB替换嵌入算法虽然易于实现,但安全性差.位平面复杂度分割算法是一种较LSB替换算法容量更大的算法,但因其固有的复杂度统计特性,也影响了其安全性.研究了一种基于空域的信息隐藏算法,这种算法引入了矩阵编码,以提高嵌入效率;将隐藏信息嵌入到低3位位平面中,以提高嵌入容量;只有像素值大于规定阈值的像素,才能选为可嵌像素,以防止隐写图像失真.实验结果表明,该算法是一种隐蔽性高,嵌入量大,简单易行的信息隐藏算法.     

抗隐写密钥分析的LSB隐写算法

LSB算法是一种典型的空间域信息隐藏算法,由于嵌入信息量大、算法简单而成为最常见的信息隐藏算法,也同时成为了隐写分析者很感兴趣的对象。针对隐写位置密钥的攻击,本文提出了一种改进的LSB隐写算法,先在图像各像素的LSB位嵌入噪声信息,再在密钥的控制下有选择性地在部分像素点嵌入隐藏信息。在已知载体图像或已知多幅用同一载体进行信息隐藏的载密图像的情况下,可以有效抵御针对隐写位置密钥的攻击,提高了LSB算法的安全性。同时该思想也可应用于基于DCT域等频域的隐藏算法中。     

二值文本图像隐写分析算法

提出了一种基于模式分析的二值文本图像隐写分析算法。在深入研究当前国内外二值图像信息隐藏和隐写分析算法的基础上,提出了图像"模式"的概念,并将图像模式按照修改其中心像素对人体视觉的影响程度分成三类,建立了二值图像最佳嵌入位置模式库;通过分析二值文本图像的模式在嵌入信息前后的变化特征,提出了基于模式分析的二值文本图像隐写分析算法。实验证明该算法是一种性能较佳的二值文本图像隐写分析算法。     

基于模式分析的二值文本图像隐写分析算法

在研究已有的二值图像信息隐藏和隐写分析算法基础上,给出图像“模式”的概念,按修改图像模式中心像素对人体视觉的影响程度将图像模式分成3类,建立二值图像最佳嵌入位置模式库,通过分析二值文本图像的模式在嵌入信息前后的变化特征,提出基于模式分析的二值文本图像隐写分析算法。实验证明,该算法的性能较佳。     

基于变步长量化的安全图像隐写

图像隐写通过将信息隐藏在载体图像中进行秘密传送,实现隐蔽通信.提出了VSQS图像隐写算法,利用密钥控制生成高斯序列并取整,用于对经伪随机排列后的图像像素进行变步长量化,根据量化像素与秘密信息之间的关系来修改像素,实现信息的嵌入.同时给出了该算法的一种扩展(称为TLQS隐写).实验结果表明,VSQS和TLQS图像隐写可提供较大的隐藏容量,并能抵抗几种常见的隐写分析方法.     

一种新的基于双伪随机数的图像隐写算法

为提高数字图像隐写中的隐藏信息容量,提出了一种基于双伪随机数的图像隐写算法.首先介绍了伪随机数生成和双像素嵌入信息原理,然后将随机产生的整数伪随机数看作一个辅助像素值,结合载体图像中的一个像素值将两位秘密信息同时嵌入到一个载体图像像素中,从而在像素改变较小的情况下提高隐藏容量.最后分析了算法的嵌入性能,并通过仿真实验证明,该方法在提高隐藏信息容量的同时,也具有很好的安全性能.     

基于行程编码的二值图像数字隐写算法

针对二值图像仅有两种颜色,对像素修改敏感的特点,提出了一种基于行程编码的二值图像数字隐写算法.将原始图像划分成子块,并以zigzag扫描的顺序对块内像素进行行程编码,通过修改较大的行程来嵌入信息.修改行程时采用行程拆分与合并策略.并考虑对应像素的"可翻转度".同时.秘密信息嵌入时利用纠错码数字隐写的原理,通过使用共享密钥来进一步增强算法的安全性.实验结果表明,该算法不仅具有一定的隐藏容量,而且保证了我密图像质量,并能够较好地保持行程统计特性,从而说明该算法具有较高的安全性.     

嵌入率可调和低修改率的二值图像密写算法

为了提供大而可调的二值图像信息隐藏容量和保持载密二值图像良好的视觉质量,提出一种基于分块和矩阵编码的二值图像信息隐藏算法.将二值图像划分为互不相交的2×2的图像子块,随机选择黑白相间的边缘子块作为可嵌子块,应用(1,n,k)矩阵编码实现最多只改变n块可嵌子块中一块的1个像素即可嵌入k比特信息,以及修改像素的规则.选择不同的矩阵编码方案,可以得到不同的嵌入率和像素修改率.理论分析和实验结果表明,本文算法具有信息嵌入量大,效率高,修改率低,安全性好;其信息嵌入率选择具有高度弹性,可以根据实际要求选择在嵌入率和载密图像质量都很理想的密写方案.     

基于24位BMP图像的抗RQP检测LSB算法

针对24位BM P彩色图像RQP算法,提出一种改进的LSB隐写算法。在隐秘过程中将载体图像的像素按颜色值分为若干集合,将每个集合的所有像素作为统一整体进行信息隐藏。其核心思想是通过减小隐秘图像中单一颜色数和相邻颜色对数的相对变化,实现对RQ P隐写分析算法的抵抗能力。实验选取120幅24位BM P彩色图片作为载体进行信息隐藏,分析结果表明,该算法在保证一定隐藏容量的基础上,对RQ P隐写分析有较强的抵抗能力和视觉隐藏效果。     

面向噪声图像的自适应高容量隐写算法

面向雷达、遥感图像等含噪图像,提出了一种利用噪声自适应嵌入的位平面加密算法。首先对不同的噪声图像利用遗传算法自适应找到最佳嵌入阈值,在噪声值较高处使用一种无须密钥的加密算法将两位秘密信息分别交叉嵌入到第一、三位平面中。然后利用BBE(binary-block embedding)算法将标记位数据压缩到第二位平面。最后在第二位平面冗余处用同样的加密算法将剩余秘密信息分别嵌入到第二、四位平面中完成信息隐藏。实验分析表明在满足高容量嵌入的条件下,与其他自适应位平面隐写算法相比有良好的隐蔽性以及较强的鲁棒性,同时能抵抗目前较好的隐写分析算法,保证了数据传送的安全性。     

基于条件可逆网络的生成式图像隐写算法

近年来,随着生成模型的广泛使用,生成式隐写领域得到了快速发展。生成式隐写是在图像合成过程中隐藏信息的技术。它无需真实图像参与,只需秘密消息驱动生成模型即可合成载密图像。然而,现有方法无法控制生成的图像内容,因此不能保证隐蔽通信行为的安全性。针对上述问题,本文提出了基于条件可逆网络(Conditional Invertible Neural Network,cINN)的生成式图像隐写术steg-Cinn。在本文中,我们将信息隐藏建模为图像着色问题,并将秘密信息嵌入到灰度图像的颜色信息中。首先,我们使用映射模块将二进制秘密信息转换为服从标准正态分布的隐变量。而后,我们以灰度图像作为先验来指导着色过程,使用条件可逆网络来将隐变量映射为颜色信息。其中steg-Cinn生成的彩色图像匹配灰度图像的语义内容,从而保证了隐蔽通信的行为安全。对比实验结果表明,本文方法能够控制生成的图像内容并且使得合成颜色真实自然,在视觉隐蔽性方面表现良好。在统计安全性方面,本文方法的隐写分析检测正确率为56.28%,说明它能够抵御隐写分析检测。此外,本文方法在比特消息提取方面可以实现100%正确提取,这种情况下的隐藏容量是2.00 bpp。因此,与现有方法相比,本文方法在图像质量、统计安全性、比特提取正确率和隐藏容量方面取得了良好的综合性能表现。迄今为止,本文方法是在图像隐写术中首次使用cINN的工作。考虑到任何信息都可以转换为二进制形式,我们可以在图像中隐藏任意类型的数据,因此本文方法在现实世界里也具备实用价值。     

密文域高嵌入率图像全位面可逆数据隐藏

目的 针对现有的加密域可逆信息隐藏算法未能充分利用图像的全部位平面的问题,提出了一种密文域高嵌入率图像全位面可逆数据隐藏。方法 对载体图像进行加密,然后将隐蔽信息嵌入到加密图像中,进行隐蔽传输,发送给接收者。本文将灰度图像的8个位平面都用来进行数据嵌入,并把每个位平面划分成不重叠的块,分为非连续块（块内像素值0,1都存在）和连续块（块内为全0或全1像素值）,按块进行重排列且将排列前的块标签嵌入到重排列图像中,使用流密码对图像进行加密。在数据嵌入阶段,提出了带修正信息的像素预测方法用于非连续块的嵌入。连续块中,保持块内右下角像素值不变,用于连续块的恢复,其他位置嵌入数据;非连续块中,对预测正确的像素嵌入数据,预测错误的像素保持不变。结果 实验过程实现了多种密文域可逆数据隐藏算法,本文进行大量对比实验,并在BOSSbase和BOWS-2数据集上进行验证,与其他方法比较,本文方法在BOSSbase和BOWS-2数据集上的嵌入率分别提升了42.1%和43.3%。结论 提出的加密图像可逆数据隐藏方案,通过对不同性质的块采用不同方法进行数据嵌入,利用图像全位面信息,使得方案能够获得更高的嵌入率,表明了本文方法的有效性。     

减少相邻位平面间冗余度的加密图像可逆信息隐藏

目的 针对现有的加密域可逆信息隐藏算法在对位平面压缩时未能充分利用位平面间的相关性的问题,为了降低位平面的压缩率从而提高嵌入容量,提出一种减少相邻位平面间冗余度的加密域可逆信息隐藏算法。方法 算法将图像进行分块并将块的位置进行置乱,置乱并未改变位平面的块内像素的相关性,使得位平面的块同样利于压缩。将块置乱后的图像的高位平面与次高位进行异或操作后得到新的次高位平面,再用新的次高位异或比它低一位的位平面。依次对其余的低位平面进行同样的操作后得到新的低7个位平面,将它们与原始最高位相结合得到新的图像的8个位平面。使用BBE（binary-block embeding）算法对新的图像的位平面进行压缩为嵌入信息腾出空间。为了保证加密图像的安全性,对腾出空间后的图像进行异或加密。结果 对相邻位平面进行异或后使除了最高位平面外的低位平面更平滑,减少了不能使用BBE算法压缩的块及压缩的不好的块的个数,更有利于用BBE算法对图像进行压缩。提出的算法与现有的基于位平面压缩的算法相比得到了较高的嵌入率,对不同纹理的图像而言,嵌入的容量平均提高了0.4 bit/像素。结论 实验结果表明,提出的算法在保证安全性的同时可以腾出更多的空间来嵌入额外的信息,在实际生活中能根据需求灵活地嵌入信息。嵌入的信息能无损地提取,且图像能完全恢复。总的来说,提出的算法具有良好的性能。     

结合Kd-树和熵编码的密文图像可逆数据隐藏

目的 密文图像可逆数据隐藏技术既可以保证载体内容不被泄露,又可以传递秘密信息,在军事、医疗等方面发挥着重要的作用。然而,以往的大多数方法存在图像冗余未被充分利用、数据嵌入容量不足等问题。为解决这些问题,提出了一种结合Kd-树和熵编码的高容量密文图像可逆数据隐藏算法。方法 该方法在图像加密之前需要对图像应用中值边缘检测(median-edge detector,MED)算法计算预测误差,并把得到的预测误差绝对值图像划分为两个区域:S0区域和S1区域。根据Kd-树标签算法和熵编码生成辅助信息,在对图像使用加密密钥K_e加密之后嵌入辅助信息,生成加密图像;在秘密数据嵌入阶段,根据附加信息和数据隐藏密钥嵌入秘密数据,生成载密图像;在解密阶段可以根据附加信息、图像加密密钥和数据隐藏密钥提取秘密数据并无损恢复图像。结果 实验测试了BOWS-2(break our watermarking system 2nd)数据集,平均嵌入容量为3.910 bit/像素。与现有的几种方法进行比较,该算法可以获得更高的秘密数据嵌入容量。结论 该方法在图像加密前腾出空间,与相关算法相比,实现了更高的嵌入容量,并且可以实现原始图像的无损恢复。     

Information hiding in edges: A high capacity information hiding technique using hybrid edge detection

The multimedia security is becoming more and more important as the data being exchanged on the Internet is increasing exponentially. Though cryptography is one of the methods which is used to secure the data during transit, but the camouflaged appearance of the scrambled data alerts the adversary about some critical information being shared. In such a scenario, steganography has been used as an alternate solution to secure the secret information. In this paper a color image steganographic algorithm based on hybrid edge detection is proposed. The color image is partitioned into constituent Red (R), Green (G) and Blue (B) planes. Hybrid edge detection is used for finding the edge and non-edge pixels of Green and Blue planes of cover image. The Green and Blue planes are used for hiding the data while Red plane holds the pixel status (whether edge or non-edge) of these planes. The RC4 encryption algorithm is used to encrypt secret message before embedding it in the cover image to enhance security of the secret data. A fragile watermark/logo (whose size is less than 1% of total secret data) has been embedded, besides secret data in the cover image, to facilitate content authentication and early tamper detection. At the receiver, firstly logo is extracted. If it is same as one embedded at transmitter, indicating that secret data has not been altered during transit, secret data is extracted. Otherwise (if extracted logo is not same as used at input) the receiver does not waste critical time to extract compromised data but sends an automatic retransmission request. Experimental investigations reveal that the proposed scheme is capable of providing high quality of stego-images for a fairly high pay load. A comparison of the proposed technique with some state of art schemes substantiates the above arguments.     

基于位平面无损压缩的密文域可逆信息隐藏

针对密文域可逆信息隐藏算法中嵌入率不高,可逆性不强,鲁棒性差的问题,提出一种密文图像位平面无损压缩的可逆信息隐藏算法。首先介绍二进制数据位压缩编码方式,使用该方式将低位平面信息存储于压缩后的高位平面中。而后加密图像,采用比特替换的方式在低位平面嵌入秘密信息,最后按位重组图像。接收方提取秘密信息和恢复图像的操作相互独立。实验证明,该算法具有较高的嵌入率,可逆恢复的载体图像质量较好,能够有效抵抗一定程度的噪声及数据丢失攻击。     

A steganalysis by adjacency pixel bits structure

Embedding of confidential data in the least significant bit of an image is still an attractive method of steganography. Utilizing the full capacity of cover images by embedding one bit of data per pixel, using methods such as LSB flipping or LSB matching, usually decreases the security, making the algorithm vulnerable to steganalytic attacks. And then, it is proposed by an efficient high payload ±1 data embedding scheme(EPES) based on a special two variable binary function. This function uses the information of the least two significant bit planes of the cover image for the embedding and extraction purposes. Rather than randomly selecting +1 or −1, EPES achieves higher embedding efficiencies by choosing the correct modification component. The steganalytic method based on sample pair analysis (SPA) cannot effectively detect EPES. Hence, we propose a steganalysis by constructing adjacency pixel bits structure (SAP). The resulting detection algorithm is simple and fast. Analytical and experimental results demonstrate that the proposed method provides higher detecting efficiency than the other steganalysis.     

基于位平面压缩的密文医学图像可逆信息隐藏算法

针对目前医学图像可逆信息隐藏算法嵌入容量小、需要对图像进行感兴趣区域（ROI）划分、接收方操作不灵活等缺点,结合医学图像特点,提出了一种基于位平面压缩的可分离式密文域信息隐藏算法。首先,将256级灰度医学图像分解成8个位平面,压缩高4个位平面,用峰值点像素值填充压缩后的空间,重构图像;然后,对重构的图像头部、中部、尾部分别加密;最后,在尾部根据嵌入密钥选取位置,通过直方图平移算法嵌入信息,接收方可根据密钥持有情况实现信息提取与图像恢复的可分离操作。实验结果表明,通过压缩图像预留空间来存放信息避免了辅助信息的传输,能有效提高嵌入容量,同时具有较高的安全性。     

使用四叉树分割进行自适应空域隐写

目的 针对自适应隐写术可有效避免对载体敏感区大量修改的关键问题,为间接提高安全性和增大隐写容量,在四叉树分割和自适应像素对匹配（APPM）的基础上提出一种自适应空域隐写术。方法 首先该方法以图像块的纹理复杂度作为一致性测度并且设置图像块大小为判别准则进行图像分割,根据四叉树分割结果中面积较小的图像块属于复杂区域,较大的属于平滑区域,按照图像块面积大小将图像分成由高复杂、中复杂、低复杂三大区域构成。其次嵌密方式采用APPM,根据密信容量和载体图像选择进制数B。最后,为了保证安全性和提高容量,优先选择高复杂区嵌入不低于B进制的密信,在中复杂区进行B进制的密信嵌入,在低复杂区选择不高于B进制的密信嵌入。结果 为了验证提出的方法,选8幅经典图作为实验,在嵌入率1.92 bit/pixel的情况下,与已有PVD系列算法和DE算法相比具有更高的PSNR值,PSNR值高达48 dB。此外与APPM算法比较,在嵌入率2.5 bit/pixel情况下,该算法的平均KL距离相比传统APPM算法减小了25.37%,平均一阶Markov安全指标值相比传统APPM算法减小了12.11%,对应的平均PSNR值相比传统APPM算法提高0.43%,在嵌入率1.5 bit/pixel情况下,该算法的平均KL距离相比传统APPM算法减小了37.84%,平均一阶Markov安全指标值相比传统APPM算法减小了26.61%,对应的平均PSNR值相比传统APPM算法提高1.56%。此外,从RSP图库中随机选1 000幅图作为数据集,在嵌入率0.5,0.6,0.7,0.8,0.9和1.0 bit/pixel条件下,结合SPAM特征和SVM分类器的最小平均错误率均高于LSB系列经典算法和APPM算法。结论 1）考虑了人类视觉系统对图像不同区域的敏感性不同,通过对图像进行四叉树分割预处理,优先选择非敏感区进行隐写,保证了一定的安全性要求,低嵌入率下抗SPAM检测和统计不可见性方面比较有优势。2）在四叉树分割中,对于隐写前后图像的四叉树分割结果不同的异常情况,采用一种图像块纹理复杂度调整方案,保证了密信正确完整提取。3）利用了APPM算法的大容量特性,可以隐写嵌入率大于1 bit/pixel的密信,比较适用于大容量的密信隐写,而且可以嵌入任意进制的密信,最大程度地减少嵌入失真,此外,进行了四叉树分割预处理,在安全性方面优于传统APPM算法。