不同小波基的图像信息隐藏算法的抗攻击性Word版
基于BMP数字图像的信息隐藏算法
持。B P图像文件是位图文件 , M 位图表示的是将一幅图像分割成栅格, 栅格的每一点称为像素 , 每一个像 素具有 自己的 R B值 , G 即一幅图像是 由一系列像素点构成的点阵 , 1 图 给出了 B P格式原文件和部分图 M 像 数据 。
4 0 0 0 4 7
2 0 0 0 A 3
2 基于 B P数字图像隐藏算法 M
2 1B . MP数 字 图像 的文件 格式
B P图像文件格式 , M 是微软公司为其 WID WS N O 环境设置的标准 图像格式 , 并且 内含 了一套 图像处
理的 A I P 函数 。随 着 WID WS在世 界范 围 内的 普及 , MP文 件 格式 越 来 越 多地 被 各 种应 用软 件 所 支 NO B
1 图像隐藏算法
目前 , 基于图像的隐藏算法主要分为两大类 : 空域法和频域法…。
1 1空域 法 .
该类算法中典型的算法是将秘密信息嵌入到随机选择 的图像点 中最不重要 的像素位( S ) , L B 上 这可 保证嵌入的水印是不可见的。LB算法的主要优点是可 以实现高容量和较好 的不可见性 , S 但是该算法 的 鲁棒性差 , 容易被第三方发现和得到 , 遭到破坏 , 对图像的各种操作如压缩 、 剪切等都会使算法 的可靠性受 到影响。为 了增强算法 的性能 , 提出 了各种改进 的方法 , 如利用伪随机序列 , 以随机的顺 序修改 因像 的 LB 在使用密钥的情况下, S, 才能得到正确的嵌入序列。另外一个常用方法是利用像素的统计特征将信息 嵌 入像 素 的亮度值 中。 。
(完整word版)小波分析-经典
时间序列—小波分析
时间序列(Time Series )是地学研究中经常遇到的问题。在时间序列研究中,时域和频域是常用的两种基本形式。其中,时域分析具有时间定位能力,但无法得到关于时间序列变化的更多信息;频域分析(如Fourier 变换)虽具有准确的频率定位功能,但仅适合平稳时间序列分析.然而,地学中许多现象(如河川径流、地震波、暴雨、洪水等)随时间的变化往往受到多种因素的综合影响,大都属于非平稳序列,它们不但具有趋势性、周期性等特征,还存在随机性、突变性以及“多时间尺度"结构,具有多层次演变规律.对于这类非平稳时间序列的研究,通常需要某一频段对应的时间信息,或某一时段的频域信息.显然,时域分析和频域分析对此均无能为力。
20世纪80年代初,由Morlet 提出的一种具有时—频多分辨功能的小波分析(Wavelet Analysis )为更好的研究时间序列问题提供了可能,它能清晰的揭示出隐藏在时间序列中的多种变化周期,充分反映系统在不同时间尺度中的变化趋势,并能对系统未来发展趋势进行定性估计.
目前,小波分析理论已在信号处理、图像压缩、模式识别、数值分析和大气科学等众多的非线性科学领域内得到了广泛的应。在时间序列研究中,小波分析主要用于时间序列的消噪和滤波,信息量系数和分形维数的计算,突变点的监测和周期成分的识别以及多时间尺度的分析等。
一、小波分析基本原理
1. 小波函数
小波分析的基本思想是用一簇小波函数系来表示或逼近某一信号或函数。因此,小波函数是小波分析的关键,它是指具有震荡性、能够迅速衰减到零的一类函数,即小波函数)R (L )t (2∈ψ且满足:
基于小波的图像隐藏方法在信息安全中的应用
SIC & EH L0 CNE TCN 0Y E 0
Hale Waihona Puke Baidu
基 于小 波 的 图像 隐 藏 方法 在信 息 安全 中的应 用
魏 访
( 武汉职业技术学院 武汉
4 07 ) 3 0 4
摘 要 ; 着信 息时代 的到来 , 随 互联 一和 多罐体技 术遗 猛发展 , 字 多 数 媒体 信息在 同上传播越来越便捷 , 同时也带来 了信息安全的隐患问 题。 小波变换具有良好的时频特性且小波的 多分辨分析 与人眼视觉特性是一致 的。 小波域 对图像进行 分解 , 以根据H S 在 可 V 特性更好地隐 藏信 息 , 解决 信息安 全的 问题 。 关键词 : 信息安全 图像穗藏 小波 变莰 HV ( u n iu l ytm SH ma V sa S se ) 中图分 类 号 : 2 6 0 3 文 献标 识 码 : A 文章编 号 : 6 2 3 9 ( 0 8 1 () o 2 一 1 1 7 - 7 l 2 0 ) 2c一 o 1 o 域 , 好地 描 述 了信 号 的 频率 特 性 , 得 了 较 取 很 多重 要 的成 果 , 傅 里 叶 变 换 却 不 能 较 但 好地解决 突变信号与非平稳信号的问题 。 小 波 变 换 可 以 被 看 作 是 傅 里 叶 变 换 的 发 展 , 是 空 间 ( 间) 它 时 和频 率 的 局 部 变 换 , 能 更加有效地提 取信号和分析局部信号 。 除 此 之 外 , 波 的 多 分 辨 率 分 析 与 人 眼 视 觉 小 特 性 是 一 致 的 , 对 根 据 HVS 这 选择 适 当 的 信息嵌入位置和嵌入强度有很大的帮助。 连 续 小波 变换 ( W T 是这 样定 义 的 : C ) 设 计 算 机病 毒 的蔓 延 、 良信 息 的传 播 等等 , 不 网 络 的 信 息 安 全 已经 成 为 影 响 个人 利 益 、 x t是 平方 可 积 函 数( 作 )被 称 为 基 本 小 () 记 , 经 济 发 展 、 会 稳 定 和 国 家安 全 的 重 大 问 波或 母 小波 的 函数 , 社 则 题 , 到 了 世界 各国 的普 遍 重视 。 受 在 这种 形势 下 , 有 伪装 特点 的新 兴 的 具 a 。 a ・ 信 息 安全 技 术 —— 信 息 隐藏 (n o ma i n I f r to 称为的小 波变换 , 中 a>O 尺度 因子 , 式 -是 Hiig D t d n 或 a a ii g 技术应运 而生 , 谓 H d ) n 所 堤 位移 因子 , ∈R, ・ ・ 为、() b () I ・ 的复共 轭, , 信 息 隐 藏是 利 用 人 类感 觉 器 官的 不 敏 感性 ( 觉 冗余 ) 以及 多 媒休 数 字信 号 本身 存在 其中、( ∈ ) ) I、 f = 感 , lt L ( nL( 且 l 0 ,) R R , ( 的冗余, 将信 息 隐 匿 于一 个 宿言 信 号 ( s Ho t Sg a) , i n 1中 不被 觉 察到 或不 易 被注 意 到 , 而 、a / a 且 不 影 响 宿 主 信 号 的 感 觉 效 果 和 使 用 价 其 逆变 换( CWT) 示 为 : I 表 值 。 信 息 隐藏 技 术 和 信 息加 密 技 术 不 是 但 设 ( ∈L ( 、() L ( ) r 2 ),l ,∈ 2R nL ( 记 ) , ), 互相矛盾、 互相 竞 争 的 , 用 恰 当 策略 相 互 运 融 合 可能 会 结 合 出 更 好 的 应 用 。 过 短 短 经 十 几 年 的 发 展 , 息 隐藏 已 经 成 为 信 息 安 信 全 领域 中一 个 重要 的研 究课 题 , 在计 算 机 、 < 则 ( 可 由其 小波 变 换 (,) , ) 口6 来 通 讯 、 密 等领 域 有 着 广 阔的 应 用前 景 , 保 它 m _ , 即 在 各个 方 面 的研 究 有着 广 泛 的 理论 意 义 和 恢 复 ,
5.1图象信息隐藏与水印算法(2)-数字水印基础教程
修改像素值,使得黑色像素的比例大于R1+3或小于R0 -3
43
修改应在黑白交界处进行
数据修改方法
如果需要将某一个像素的最高位b修改为1-b, 则修改方法为: 在该像素周围的8个像素中,寻找最高位值 为1-b,并且与原像素值最接近的像素,用 它的值代替被修改像素的值
44
提取算法
图像渐进传输时,接收端首先收到图像 的最高位平面图像,该图像可以看作一 幅二值图像 将该图像分块,计算每一图像块中“黑” 像素所占的比例
原始秘密图像 Airplane ,256256
伪装后的载体图像. PSNR=43.12db
恢复的秘密图像. PSNR=29.83db.
18
特点
此算法是一个空间域的图像水印算法,它对 图像压缩、滤波等处理带来的破坏的抵抗力 较弱 适用于隐蔽传输(无干扰环境) 系数的选择:不能太大或太小
38
Step3至Step7与前几步相类似
39
40
渐进图像水印算法
图像渐进传输中第一阶段传输的是最高 位平面,在接收端接收到的实际上是一 个二值图像 为了在渐进传输的第一阶段可以恢复水 印数据,需要将数据隐藏到最高有效位 上,数据的隐藏类似一个二值图像的水 印隐藏
41
《小波分析》课件
信号的压缩编码
总结词
小波变换可以将信号进行压缩编码,减小存储和传输所需的带宽和空间。
详细描述
通过小波变换,可以将信号的时域信息转化为小波系数,其中包含信号的细节和近似信息。对于近似部分的小波 系数,可以采用阈值处理等方法进行舍弃,从而实现信号的压缩。在解码时,再对小波系数进行逆变换,恢复出 原始信号。
信号的奇异性检测
总结词
小波变换可以用于检测信号中的奇异性,即信号的不连续点或突变点。
详细描述
小波变换具有局部分析的能力,能够检测出信号在不同尺度上的突变点。通过对小波变换的结果进行 分析,可以确定信号中奇异点的位置和性质,对于信号处理、故障诊断等领域具有重要的应用价值。
01
小波变换在图像处 理中的应用
图像的压缩编码
01
通用性强
02
小波变换的通用性强,可以广泛 应用于各种类型的图像压缩,包 括灰度图像、彩色图像、静态图 像和动态图像等。
图像的边缘检测
精确检测
小波变换具有多尺度分析的特性,能 够检测到图像在不同尺度下的边缘信 息,实现更精确的边缘检测。
图像的边缘检测
抗噪能力强
小波变换能够有效地抑制噪声对边缘 检测的影响,提高边缘检测的准确性 和稳定性。
金融领域
小波变换在金融领域用于金融 数据分析、股票价格波动分析 等方面,为投资者提供决策支
基于小波变换和混沌映射的数字水印算法
文 章 编号 :17 —7 2 2 0 )50 7 —4 6 114 (0 6 0 —6 1 0
基 于小 波 变 换 和 混沌 映射 的数 字 水 印 算 法
李尘波 黄迪 明 , 刘 刚 ,
(. I 电子科技 大学计算 科 学与工程学院, } 几 四川 成都 6 0 5 ; . 10 4 2 成都R. 大学信息工程学院 , z -
LL2 LH2 LH1 HL 2 H} 2 {
像信号分解为二层的金字塔结构。 其中低频子带 L 2 L 为原图像的近似分量 , 中频子带 L 2 H 、 H 2H 2 L 、 H 与高频子带 L 1H 1H 为原 图的细节分量 。 H 、 L 、 H1
3 混 沌 映 射
泛关注。数字水印技术实质上是将一些附加信息( 水印信息 ) . 直接嵌入到原始数字信息的内容 中, 要求 所嵌入水 印对于常用信号处理方法有稳健性 , 同时要求嵌人水印信息后 的原始数据信息不会引起 图像质量的明显下降 , 同
时人 们 可 以根据水 印鉴 别数 据 文 件 的真伪 来 标识 产品版 权所 有 者 。
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第 2 卷第 5期 1 2{ 0) 6年 1 0月
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VO . No. I2l 5 Oc 2 0 t 06
信息隐藏的算法实现_课程设计
中国科学技术大学继续教育学院课程设计
论文报告
论文题目:信息隐藏的算法实现
学员姓名:任建林
学号:TB04039140
专业:计算机科学与技术
指导教师:
日期:2007年1月8日
信息隐藏的算法实现
[摘要]在信息技术飞速发展的今天,人们对信息安全给予了更多关注。互联网络在给人们带来便利的同时,由于其是一个开放的环境,也给人们的生产生活及生命财产带来安全隐患,信息要在互联网络上安全传输,必须要有一个有效的安全技术措施来保障,信息隐藏技术和信息加密技术是信息安全的两个重要的分支,信息加密是利用对称密钥或非对称密钥密码加密算法把明文变换成密文,通过公开信道送到接收者手中。由于密文是一堆乱码,攻击者监视着信道的通信,一旦截获到乱码,就可以利用已有的对各种密码体制的攻击方法进行破译,所以信息加密保护的是信息的内容。而信息隐藏则不同,秘密信息被嵌入宿主信息中,并且不损坏宿主载体的信息,攻击者无法直观地判断他所监视的信息中是否含有秘密信息,它隐藏了信息的存在形式。因此信息隐藏领域已经成为信息安全的焦点,本文主要研究如何把文本文件、WORD
文件、JPG文件、写字板文件嵌入位图文件(.BMP)的方法及算法实现。
[关键词]信息安全隐藏嵌入信息
1. 绪论
现代信息隐藏技术是由古老的隐写术(Steganography)发展而来的,隐写术一词来源于希腊语,其对应的英文意思是“Covered writing”。隐写术的应用实例可以追溯到非常久远的年代。被人们誉为历史学之父的古希腊历史学家希罗多德(Herodotus, 486—425),在其著作中讲述了这样一则故事:一个名叫Histaieus的人筹划着与他的朋友合伙发起叛乱,里应外合,以便推翻波斯人的统治。他找来一位忠诚的奴隶,剃光其头发并把消息文刺在头皮上,等到头发又长起来了,把这人派出去送“信”,最后叛乱成功了。
基于小波的数字图像隐藏算法
换是 一个强有 力 的多分 辨 率分 析 工具 , 眼视觉 的 人 生理 和心理实 验表 明 : 图像 的小波 多 分 辨分 解 与人
眼视 觉 的多 通 道 分 解 规 律 一 致 , 外 , 波 变 换 的 另 小 低嫡 性 、 相关 性 和选 基 灵 活 性 等 特 点 , 为 其 成 去 也 功应用 于 该领 域 提 供 了天 然 优 势 。 由 于小 波 理 论
本身 的研究 日趋完 善 , 波多 尺度 分 析方 法 的应 用 小 愈来 愈广泛 , 其是 在信 号 和 图像 处 理 中 良好 的 时 尤
向: 计算机 图形学及 图像处理。
频特性 , 使得小波域 中的信息加密技术成为近年来
1 期
张永红 , : 等 基于小波的数字图像 隐藏算法
17 6
极 小的修 改 都具 有 极 大 的脆 弱 性 。变 换 域 算 法 是
先 对公开 图象进行 某种 变 换 , 然后 在 变换 系 数 上潜
21 0 0年 l O月 1 日收 到 4 陕西 省 教 育厅 项 目 (8K 8 ) 0J29 、 渭 南 师范 学 院 基金 项 目 (7 K 0 8 资 助 0Y Z0 ) 作 者 简 介 : 永 红 ( 9 6 ) 男 , 西 合 阳 人 , 师 , 士 , 究 方 张 17 一 , 陕 讲 硕 研
和传播 信息 的主要 载 体 之一 , 用 数字 图像 信息 本 利 身存 在 的冗余性 及人 眼对 图像 信息 的掩 蔽效 应 ,可 以将 秘密信 息 嵌 入 到公 开 图像 中进 行传 送 。It— nr e nt e 技术 和多媒 体信 息处 理 技 术 的迅 猛 发 展 ,使 得
小波基构造与常用小波
小波基在图像处理领域也得到了广泛应用,如图 像压缩、图像增强、图像识别等。
数值分析源自文库
小波基在数值分析领域可用于求解偏微分方程、 积分方程等数学问题。
02
小波基的构造方法
连续小波变换
定义
01
连续小波变换是一种信号处理方法,通过在时间轴上平移和缩
放一个小波函数来分析信号的局部特性。
特点
02
能够提供信号在不同时间尺度的细节信息,适用于非平稳信号
应用
Daubechies小波基在信号处理、图像处理、数值分析等领域有 广泛的应用。
Symlets小波基
1 2
定义
Symlets小波基是一类对称的小波基,其定义基 于Daubechies小波基的改进。
特性
Symlets小波基具有对称性、紧支撑性和近似正 交性等特性,能够提供更好的信号表示能力。
3
应用
的处理和分析。
应用
03
在信号处理、图像处理、语音识别等领域有广泛应用。
离散小波变换
定义
离散小波变换是对连续小 波变换的离散化,通过对 小波函数的离散采样和递 归分解来分析信号。
特点
降低了计算复杂度,便于 数字实现,能够提供信号 的多尺度分析。
应用
在图像压缩、数字水印等 领域有广泛应用。
小波包分析
THANKS
一种基于JPEG2000的小波域信息隐藏算法
i p o oe r h E 2 0 a l ess m h lo tm ss h ca igt nf r t n t a s r t e ie s rp s f e P G 0 0b s i t T ea rh u e tes mbn a s ma o t n f m d do t J en y e gi r r o i o r o h h
Ke wo d :P G2 0 ;ca l g wa e t r s r s g n r h y r sJ E 0 0 sr mbi ; v l a f m;t a oa y n etn o e p
0 引 言
随 着 网络 和 信 息 技 术 的迅 速 发 展 ,信 息 隐藏 越 来
越 成 为数据 安全 传输 中的一 项重要 技术 ,它是 利用人 体
摘 要 :针 ̄JE 20基本压缩编 码的特点 ,提 出了一种应用于 隐蔽 通信的基于小波域 统计特征的隐写算法 。 P G 00 该算法 首先利用 置乱变换对待 隐藏图像进行变换 处理 ,并对 载体图像进行多 分辨 率小波分解 ,然后根据人类 视觉 系统的掩蔽 特性选择重要小 波系数 ,将隐 秘信息分别嵌入 到重要小波系数 的不同频率域 中。实验结果表 明, 算法提高 了信息隐藏 的容量 , 较好地 平衡 了失真和 容量之 间的关 系 ,将此技术 应用于隐蔽 通信, 有较好的 具
效果 。
精选信息隐藏技术课件第三章图像信息隐藏与水印资料
• 其他方法来隐藏信息:对于调 色板中的每一种颜色,可以通 过修改颜色的蓝色分量(人眼 对于绿色分量最为敏感,对蓝 色分量最不敏感)来增加一种 接近的但不完全相同的颜色, 这样就形成一个扩展的调色板。
• 嵌入算法如下:对调色板中所 有颜色,把像素点的蓝色分量 增加,然后将这种颜色添加到 调色板中形成一个扩展调色板。 根据需要嵌入的消息长度,随 机选取隐藏的位置,当嵌入0 的时候,使用原调色板中的颜 色,当嵌入1的时候,使用扩 展后调色板中的颜色。
【实验环境】
• (1) Windows XP或Vista操作 系统
• (2) MATLAB7.1科学计算软件 • (3) BMP灰度图像文件
【原理简介】
• 多媒体信息在数字化时,会产 生物理随机噪声,而人的感观 系统对这些随机噪声不敏感。 替换技术就是利用这个原理, 通过使用秘密信息比特替换随 机噪声,从而完成信息隐藏目 标。
• 调色板图像的调色板中最多包含256种 颜色,若改变这些颜色的排列顺序并相 应的改变图像像素数据,不会对图像内 容造成任何影响。因此隐藏秘密信息最 简单方法就是重新排列调色板中的这些 颜色,同时修改索引值,但是许多软件 生成的调色板都是按照亮度和使用频率 排列的,如果在调色板中打乱颜色会使 其毫无隐藏可言。如果调色板颜色小于 128种,可复制一个调色板,得到一个 扩展的调色板,隐藏0使用原始索引值, 隐藏1使用扩展索引值,但是重复颜色 的调色板会引起使用者怀疑。
图像信息隐藏技术要点
图像信息隐藏技术要点
什么是图像信息隐藏技术
图像信息隐藏技术,是一种将秘密信息嵌入到数字图像中并将其隐藏的技术。
该技术通常用于隐蔽传递个人信息、商业机密等需要保密的信息。在此过程中,嵌入的秘密信息被称为水印(Watermark),而所嵌入的数字图像被称为承载图像。
实现图像信息隐藏的方法
图像信息隐藏技术有不同的实现方法,主要包括以下三种:
频率域方法
频率域方法是将水印嵌入到图像的频域中,包括傅里叶变换、小波变换等。频
域技术通常对图像进行变换,将其转换为一系列频率分量,并将水印信息嵌入到这些频率分量中。这种技术的优点是可以防止通用的图片处理程序对水印的攻击,但是需要高计算资源和技术水平。
空间域方法
空间域方法嵌入水印,是嵌入水印的奠基方法。空间域图像处理包括直接修改
像素值、加密和解密、扰动和算法伪随机方法等。空间域技术需要较少的计算资源,但也容易被攻击。
混沌加密方法
混沌加密方法是利用混沌映射的不可预测性,将水印隐藏到图像中,并增加保
密性。这种方法与频率域方法和空间域方法相比,提供了较高的保密性和鲁棒性。
图像信息隐藏技术的应用领域
图像信息隐藏技术有广泛的应用领域。主要包括以下几个方面:
版权保护
图像信息隐藏技术可用于保护数字内容的版权。通过将水印嵌入到数字文件中,可以确定版权保护所需的信息,并防止其未经授权的转载和复制。
安全认证
图像信息隐藏技术可以用于安全认证,例如保护数字证书或电子签名。通过将
水印嵌入到证书或签名中,可以确保文件的完整性,并防止伪造。
数据隐藏
图像信息隐藏技术可以用于隐蔽传递个人信息、商业机密等需要保密的信息。通过将水印嵌入到数字图像中,可以隐藏数据,并防止其被未经授权的访问。
基于小波变换的信息隐藏算法研究
应用 , 通过在 原始数据 中嵌入秘 密信息水 印来证 实该 数据的所有权或完整 性, 达到版 权保护 和信息 安全 的 目的。根 据空 间域 和小波域 的特 点, 出了一种基于 图像分 割和小波变换的信息隐藏算法。对提 出的算 法进 行 了仿 真实验 , 提 并对嵌 入信息 的图
像进行各种攻 击测试 。实验表 明, 该算 法对嵌入信息具有不可见性和 良好 的鲁棒 性。 关键词 数 字水 印 版 权保 护 小波变换 鲁棒 性
中图法分类号
T 9 17 ; 文献标识码 N 1.3
A
像 进 行 A l mod变换 。
1 小波实现数字水 印的原理
首先选定数字水 印, 并将 水印 图像进 行置 乱, 得到置乱图像 。其 次, 将需要版权保护数字 图像进 行小波变换后 , 纹理和边缘特征一般集 中在高频子 带中, 把置乱的水印信息加 在这些子带 中, 制较 复 大的系数上 , 以增强透 明性 , 使人 眼不易察觉。最 后, 对上述低频成分和 3个高频成分进行小波逆变
() 2 把主图像 分为 nx n个区域 , 对每一 区域
进 行 三层 多分 辨率分 解 。 ( ) 择 每 个 区 域 的 HH,L 3 选 H,L 。 H ,HH , 。
2 水 印嵌 入及提取 算法
2 1 水 印 的嵌入 .
L 和 H H : H 子带 进行信息嵌入。设 待隐藏序列为
小波分析的原理及应用
小波分析的原理及应用
什么是小波分析?
小波分析是一种在时频领域中分析和处理信号的数学工具。它通过将信号分解成一组不同频率的小波基函数来描述信号的时频特性,并能够提供更细致的时频信息。相比于傅里叶变换,小波分析能够更好地适应非平稳信号。
小波分析的原理
小波分析基于一组小波基函数,这些基函数是用来描述信号局部特征的。小波基函数是由一个母小波函数通过平移和缩放得到的。小波基函数可以在时域和频域之间进行转换,因此可以提供更为准确的时频分析。
以下是小波分析的基本原理:
1.小波基函数的选择:在进行小波分析之前,需要选择适合信号特征的
小波基函数。不同的小波基函数适用于不同类型的信号,如哈尔小波、
Daubechies小波和Morlet小波等。
2.小波变换:小波变换是将信号分解成一系列尺度和平移后的小波基函
数的过程。这样可以提供信号在不同频率和时间尺度上的信息。
3.尺度和平移参数的选择:小波分析中的关键问题之一是如何选择合适
的尺度和平移参数。不同的尺度和平移参数可以提供不同粒度的时频信息。
4.小波系数的计算:对于给定的信号,小波分析将其分解为一系列的小
波系数。这些小波系数表示信号在不同尺度和频率上的能量分布。
5.小波重构:通过将小波系数与小波基函数进行线性组合,可以将信号
从小波域重新构建回时域。
小波分析的应用
小波分析在许多领域中有着广泛的应用,包括:
1. 信号处理
小波分析在信号处理中被广泛应用。通过小波变换,可以对非平稳信号进行时频分析,并能够提供更详细的时频特性。小波分析可以用于音频处理、图像处理以及语音识别等领域。
基于离散混沌映射的图像信息隐藏算法设计及其实现
基于离散混沌映射的图像信息隐藏算法
设计及其实现
2身份证号:******************
3身份证号:******************
4身份证号:******************
摘要:
随着数字图像的运用越来越广泛,人们对于数字图像的加密技术要求越来越高,对算法的安全性和鲁棒性的标准也越来越严格,但由于单一加密系统密钥空间小且算法安全性不高,传统的加密方式逐渐不能满足此类需求。本文将在现有的混沌理论和信息隐藏技术的基础上,提出一种结合Logistic混沌映射和离散小波分解的新的图像信息隐藏算法,以下是本文的主要工作:
(1)详细介绍混的基本理论和典型的混沌系统原理,重点研究本算法所选取的Logistic混沌映射,并对隐藏信息进行置乱。
(2)深入研究了当前常用的信息隐藏算法,并在此基础上提出一种改进的算法:将最低有效位替换的思想运用于Haar小波分解。在对载体图像的处理阶段,本文选用了Haar小波变换对图像进行分解,同时使用了LSB算法的思想将信息依次嵌入设定好的系数矩阵中,以更好地隐藏信息。
(3)完成信息的隐藏和提取之后,对系统进行多种攻击测试,并计算峰值信噪比、归一化相关系数等数值,通过实验数据证明算法具有良好的抗攻击性和鲁棒性,本算法有效地保证了信息隐藏的安全性。
关键词:信息隐藏;Logistic混沌映射;离散小波变换
1.
绪论
1.1课题研究背景及选题的依据和意义
在面对不断增长且种类繁多的信息业务需求的同时,当代人们对于数字信息
版权的认证及其内容的保护、数据链的可靠性完整性和数据传输的速度等方面的
图像处理技术在数字隐写中的应用与改进
图像处理技术在数字隐写中的应用与改进摘要:
随着信息社会的发展和互联网的普及,数字隐写技术成为了信息安全领
域的重要研究方向之一。其中,图像处理技术在数字隐写中的应用日益成熟,并得到了广泛的应用。本文针对该领域,介绍了图像处理技术在数字隐写中
的应用及其存在的问题,并提出了一些改进措施。
1.引言
数字隐写是一门将隐藏的信息嵌入到载体中的技术,可用于保护信息的
安全性,防止敏感信息的泄露。图像作为一种常见的载体,广泛应用在各个
领域中。因此,将数字隐写技术应用于图像处理中,具有重要的意义。
2.图像处理技术在数字隐写中的应用
2.1.基于LSB的图像隐写
最常见的图像隐写方法之一是基于最低有效位(Least Significant Bit, LSB)的图像隐写。该方法通过将隐藏信息嵌入到图像像素的最低位中,以
实现信息的隐藏。通过改变最低位的值,可以将二进制的隐藏信息嵌入到载
体图像中,而人眼难以察觉到其中的变化。
2.2.基于变换的图像隐写
基于变换的图像隐写利用图像的变换域,在隐藏过程中,对图像进行变换,如离散余弦变换(Discrete Cosine Transform, DCT)、小波变换(Wavelet Transform)等,将隐藏信息嵌入到变换系数中。基于变换的图像
隐写方法具有较好的抗攻击性,能够抵御常见的隐写分析攻击。
3.图像处理技术在数字隐写中存在的问题
3.1.隐写容量限制
图像处理技术在数字隐写中的一个关键问题是隐写容量的限制。虽然基于LSB的隐写方法可以实现较大的容量,但是嵌入的信息对图像质量的影响往往较大。而基于变换的图像隐写方法虽然提高了安全性,但嵌入的容量相对较小。
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不同小波基图像信息隐藏算法的抗攻击性
0 引言
图像信息隐藏技术作为一个新兴的研究领域,横跨数字信号处理、图像处理、语音处理、模式识别、数字通信、多媒体技术、密码学等多个学科。它把一个有意义的信息通过某种嵌入算法隐藏到载体信息中,从而得到隐密载体,非法者不知道这个载体信息中是否隐藏了其它的信息,而且即使知道,也难以提取或去除隐藏的信息。隐密载体通过信道到达接收方后,接收方通过检测器利用密钥从中恢复或检测出隐藏的秘密信息。小波分析是图像信息隐藏中非常重要的一个图像处理工具,是图像从时域变换到频域的重要手段。在小波变换中,小波基的选择是非常重要的,可以影响算法的稳定性、安全性和鲁棒性等性能。
1 基于空域的图像信息隐藏
朱冰连【1】等人,针对图像空域最低有效位(LSB)隐藏算法隐藏位置不可靠、健壮性差、实用性不强等问题,充分利用彩色静止图像的多通道特性,以及图像最高有效位(MsB)隐藏信息健壮性强的优势,结合人眼视觉特性提出了一种基于MsB的抗裁剪信息隐藏算法。实验证明,此算法不仅对一般的噪声攻击具有较强的健壮性,而且能有效抵抗裁剪攻击。通过对人眼视觉系统的研究,对于三原色R、G、B,人眼对绿色最敏感,对蓝色最不敏感。据此,作者利用人眼视觉系统特性在RGB图像蓝色分量的MsB隐藏信息。在嵌入前一般要对秘密图像进行预处理。图像置乱是对秘密图像预处理最常用的手段。它主要有两个作用:1)改变秘密图像的统计特性,增强秘密图像隐藏后的不可见性;2)起到对秘密图像加密的作用,在对手不知道置乱密钥的情况下,即使提取出嵌入比特也不能正确恢复秘密信息。,本文提出的嵌人算法不仅具有大的信息隐藏容量,而且信息隐藏后的不可见性好,对常见的高斯噪声攻击和一定的裁剪攻击也具有较强的抵抗能力,具有一定的实用价值。但由于算法本身是建立在图像空间域上的,也不可
避免地有着空域隐藏算法的共性:对滤波、JPEG压缩和mosaic攻击等非常敏感。在实际应用中,为进一步增强隐藏信息的健壮性,还可在嵌入前对秘密图像实行纠错编码。
杨全周等人【2】,提出了一种隐藏二值图像的方法,它利用游程编码技术实现对二值图像的无损压缩来减少对掩护载体的像素修改。实验结果表明,相对于传统的LSB隐藏方法。本算法在一定程度上能抵抗Rs检测攻击,其载密图像在视觉上更不容易被察觉,秘密信息的安全性得到了增强。本文利用游程长度编码对待隐藏的二值图像进行压缩,减小了隐藏数据量,降低了空域LSB信息隐藏时对掩护图像载体的修改,增强了含密载体的视觉质量,提高了秘密信息的安全性。但对于类似于传真文件的二值文本图像,简单的游程编码不能得到较高的压缩比,需要改进游程编码算法进行压缩,这个问题有待下一步继续研究。
2基于变换域的图像信息隐藏
2.1 基于DCT域的图像信息隐藏
文献【3】是基于DCT域矢量地图水印算法的典型代表,同时也是目前唯一一个将可逆水印方案引入矢量地图中的算法。该方案主要利用矢量地图数据同一多边形的顶点坐标间的高相关性来嵌入水印信息。一般来说,由于矢量地图本身的结构特征,地图中每一个单独对象内的顶点坐标往往高度相关。而且DCT对高度相关的数据有能量聚集作用。矢量地图数据经过离散余弦变换后,变换数据的能量将被集中到直流分量和低频系数中。该水印方案充分利用这一特征,将每8个顶点组成一个单元,在每个单元中,一个水印位嵌在它的8个顶点的DCT系数中。所采用的嵌入方法是可逆的,所以地图数据在数据提取后没有损失。该个方案是一个多位的盲方案,但这个方案的缺点是矢量地图由水印带来的变形很大。
2.2 基于DWT域的图像信息隐藏
刘九风【4】等人,在《Daubechies正交小波基的图像水印性能》一文中对dbN类小波和haar小波在数字水印中的抗攻击性进行了深入比较。文章首先提出一种基于小波变换的水印算法,然后对已含隐藏信息的载体图像进行攻击,通过验算提取结果和比较小波基的抗攻击性。这次攻击测试包含了JPEG压缩攻击、噪声攻击。最后得出结论,在正交小波基中,Haar小波基在图像水印中的抗攻击性较好。本次试验采用了新的图像信息隐藏算法,增强了试验结果稳定性。但是,由于攻击的类型较少,难以全面地研究小波基在其他攻击方面的特性,可信度大打折扣。
顾艳春【5】等人提出基于小波变换和置乱技术的二值水印新算法,该算法是基于小波变换的图像信息隐藏算法,选用Haar小波基。本算法采用小波变换和Arnold置乱技术相结合的模式构造新的算法。对载体图像进行四级小波变换,对信息图像进行Arnold置乱处理,置乱次数为12次。在算法的试验测试中,对已含隐藏信息的载体图像进行了噪声攻击、JPEG压缩攻击、5*5裁剪攻击、滤波攻击和图像增强攻击。试验得出结论,该算法对常见的图像攻击具有较好的鲁棒性。本次试验侧重于对算法的抗攻击性进行测试,未测试不同小波基对算法的影响。
谢永化【6】等人在《基于分割采样的小波域图像信息隐藏算法及性能分析》一文中,对db1小波基在图像信息隐藏算法中的抗攻击进行了充分的探讨。该算法首先对隐藏信息图像进行图像分割采样的置乱,对载体图像进行两级小波变换。最后信息加载时利用加权水印加载方式进行信息隐藏处理。对算法的攻击测试中,采用了噪声攻击、JPEG压缩攻击、平滑滤波攻击和三分之一裁剪攻击。从实验结果看出,算法在抗噪声和裁剪攻击方面有较好的表现。本次试验对db1小波在图像信息隐藏算法中的性能进行了深入分析,但是,并没有从小波基的构成和特性方面对试验结果进行分析,不能从中得出db类小波基和其他小波基在抗攻击方面的特性。
张永红【7】在《基于小波的数字图像隐藏算法》一文中就提到,运用小波变换和和图像融合技术,简化了信息隐藏的算法思想,增强了算法的抗攻击性。该算法首先对秘密图像做空间域上的置乱变换,其次对公开图像进行小波变换,
对于变换的小波系数矩阵选择一个起始位置在(r,c),大小为N
×N的系数矩阵CI;再次选择适当的参数alpha和n(作为密钥),利用式(9)对c,和秘密图像肼进行插值,最后利用小波逆变换进行图像重构,从而得到结果图像。经试验证明,该算法在抵御噪声和置乱的攻击方面有突出表现,在实际应用中可以用于一般的商业秘密传输和验证。该算法在基于小波变换的图像信息隐藏方面具有代表性,是现代信息隐藏技术的典型案例。
基于小波变换的图像信息隐藏很容易与其他已经很成熟的算法混合使用,创造出性能更优的算法。文献【8】中就提到一种基于多小波和Contourlet变换的数字图像水印算法。算法主要思路是对原始载体图像进行分块,然后对每个子图像块多小波变换,在变换域中嵌入置乱后的水印图像后,再对变换域中的系数进行离散余弦变换(DCT)变换,提取出数字水印图像的主要特征向量,然后将主要特征向量序列和待嵌入置乱加密的数字水印序列生成一个二值逻辑序列,将生成的二值逻辑序列作为一个密钥。如果需要提取或检测来保护数字产品的版权,通过向第三方注册,利用密钥提取出水印。由文章的实验结果表明,该算法在抵抗滤波攻击和压缩攻击方面性能优越,在抵御几何攻击的方面略显不足。
2.3 基于DFT域的图像信息隐藏
文献【9】是基于DFT的水印方案,通过对矢量地图图元点的提取,形成一个顶点坐标序列。再将序列进行一维DFT变换,实现空域到频域的转化,然后通过对其变换后频域系数的选取,以此来嵌入水印信息。水印的嵌入是通过修改相关频域系数的幅值或相位信息来进行的。水印的检测主要通过对原始水印信息与提取的水印信息的相关系数NC来确定,适当选取检验阀值f,若相关系数NC>t 则说明水印信息的存在,否则地图中不含水印信息。所提出的算法能够抵抗平移、缩放、旋转、顶点重排、改变遍历起点或方向等的攻击。