基于二值图像的信息隐藏研究综述-zhou
5.1图象信息隐藏与水印算法(2)-数字水印基础教程
28
隐藏算法
计算图像边界 筛选隐藏位置 数据预处理（加密、随机化等） 数据替换
29
提取算法（需要原始图像）
从原始图像确定隐藏位置 提取信息
30
隐藏了764bits
31
4 渐进图像数字水印
图像渐进传输技术
网络用户在浏览图片时，首先获得一幅模糊 图像，随着时间的推移，用户可以逐步获得 更加清晰的图像，而如果用户不想看这幅图 像的全貌，可以取消该图像的进一步传输。 这样即节省了用户的时间，又节省了网络带 宽
b a (1 s)
组合图像形成嵌入信息的图像
16
提取算法
将接收图像分为88 的图像块 嵌入位置上的值记为b’ 在嵌入位置上，初始值设为零，用插值算 法根据周围像素值计算这些位置的值，记 为a’(=a)
b' ( 1) s' a
组合s并反置乱
17
原始载体图像 Lena ，512512
R0 3
0
[ R0 , R0 ] [ R1 , R1 ]
0.5
R1 3
1
42
嵌入算法
嵌入1
修改像素值，使得黑色像素的比例在[R1,R1+] 如果修改太大，则标志为无效
修改像素值，使得黑色像素的比例大于R1+3或小于R0 －3
嵌入0
修改像素值，使得黑色像素的比例在[R0-, R0] 如果修改太大，则标志为无效
位图文件头 位图信息头 调色板 图像矩阵
47
调色板：
基于图片的信息隐藏方法研究
基于图片的信息隐藏方法研究搞要：针对图片编码过程与JPEG图像的信息隐藏的各种方法作了介绍，通过对比，得出基于人类视觉系统的J-PEG图像的信息隐藏方法更具有一定的优点，这种方法以人类视觉系统的模型面产生的量化表作为根本，直接修改JPEG图像交换格式所包含的量化表的系数，在一定的人类视觉系统模型生成的量化表系数范围之内，把信息隐藏起来。
这种方法可以单独使用，也可以与其他算法相结合使用以达到更好的效果。
由于该文所研究的算法没有修改图像内容，所以蔽性较好、提出方便，不影响图片质量。
关键词：图片信息隐藏量化表随着社会的进步，信息技术也不飞速发展，在图片技术领域内，人们对于图片的处理技术也有了很高的发展。
图片中的信息隐藏技术也是一项非常常用的技术。
那么，图像的信息隐藏正是运用了人类感觉器官的不敏感性，根据多媒体数字信号处理的要求，把本身存在的多余的信息隐藏起来，放入主信号中，这样就会保持了图片的更高的利用价值，这样，里面的信息就不会被外露，也不会察觉或注意到，当然，图片信息的利用价值不会改变。
该文主要是以JPEG格式的图片为研究对象进行说明，因为这种格式在图片中最为常用，用JPEG 图像作为载体进行信息隐藏具有更大的隐蔽性，不会被发现，应用价值也会更高。
目前，以JPEG图像为载体信息隐藏方法已经发展到多种，结论得出，运用我些发明的算法进行信息隐藏，一般选择在图像多个分块的DCT域中，一般为大小为8×8，因此，这种图片的信息隐藏与提取都是较为复杂的。
该文的研究是提出了把信息放入位置不同的图片的方法。
把所以隐藏的信息嵌入JPEG图像的量化表中，这种方法运用起来更有科学性，由HVS模型生成的量化表进行有效的控制。
这种隐藏技术得到了认可，主要是因为把信息隐藏入之后，其像素基本没有失真，另外，进行提取信息也不需要进行复杂的图像解码，从而达到快速而简单的效果。
1 基础知识该文所研究的JPEG是静止压缩图像的标准，是由ISO/IEC联合图像专家组所特别指定的。
南开大学智慧树知到“信息安全”《信息隐藏技术》网课测试题答案4
南开大学智慧树知到“信息安全”《信息隐藏技术》网课测试题答案（图片大小可自由调整）第1卷一.综合考核(共15题)1.采用基于格式的信息隐藏方法，能够隐藏的秘密信息数与图像像素数目无关。
()A.正确B.错误2.现接收到一使用DCT系数相对关系(隐藏1时，令B(u1，v1)>B(u3，v3)+D，且B(u2，v2)>B(u3，v3)+D)隐藏秘密信息的图像，已知D=0.5，对该图像作DCT变换后，得到约定位置((u1，v1)(u2，v2)(u3，v3))的系数值为(1.2，1. 3，1.9)，(2. 8，1. 2，2. 1)，(2.3，1.9，1.2)，则可从中提取的秘密信息是()。
A.0，1，1B.1，0，0C.1，无效，0D.0，无效，13.关于RS分析，下列说法不正确的是()。
A.对自然图像，非负和非正翻转同等程度地增加图像的提乱程度。
B.对隐写图像，应用非负翻转后，规则与不规则图像块比例的差值随隐写率的增大而减小。
C.对隐写图像，应用非正翻转后，R-m与S-m的差值随隐写率的增大而减小。
D.RS分析和GPC分析都是针对灰度值在2i和2i+1间，在2i和2i-1间翻转的不对称性进行的。
4.如果对调色板图像像素采用LSB方法进行处理以隐藏数据，下列描述不正确的是()。
A.索引值相邻的颜色对，其色彩或灰度可能相差很大，因此替换后图像感观质量可能会有明显下降。
B.图像处理软件可能会根据颜色出现频率等重排颜色索引，因此隐藏的信息可能会丢失。
C.方法的优点是可隐藏的数据量大，不受图像文件大小限制。
D.为防止索引值相邻的颜色对色差过大，可以根据其色度或灰度预先进行排序，改变索引顺序，再对像素进行LSB替换。
5.数字指纹水印中需要嵌入购买者的个人信息。
()T.对F.错6.国际上第一届信息隐藏研讨会学术会议于()年在剑桥大学举行。
A.1990B.1992C.1996D.19997.下列说法不正确的是()。
基于二进制编码的图像信息隐藏技术研究
基于二进制编码的图像信息隐藏技术研究一、前言随着信息技术的不断发展，隐私保护问题越来越受到重视。
在数字图像信息中，常常包含着私人隐私，如何保护这些隐私信息成为了非常重要的问题。
基于二进制编码的图像信息隐藏技术因为其简单、高效和安全的特点，正在受到越来越多人的关注。
本文将会探讨这种技术的背景、原理、应用以及未来的发展。
二、背景在数字图像技术的应用中，有时候需要将一些信息写入图像文件中隐藏起来，比如在数字水印领域、版权保护领域、医学领域等。
在隐私保护中，图像隐写术被广泛应用，它实现了在载体图像中隐藏一定数量的消息，这些消息可以是文本、图片、音频、视频等多媒体格式，而且通常是人类无法读取的二进制格式。
基于二进制编码的图像信息隐藏技术可以有效地提高信息嵌入的安全性，防止别有用心的人恶意地篡改其内容，从而保证信息的保密性和完整性。
三、原理基于二进制编码的隐藏技术的基本原理是将二进制码以高位优先的顺序嵌入到图像像素值的低位中。
具体地说，将二进制数据写为一个二进制数列，再将这个数列逐位嵌入到载体图像像素信息的最后一位，这样可以不改变图像的外在形态，同时也不会引起明显的失真。
图像信息隐藏技术的密度取决于图像的像素数以及嵌入数据的长度，相较于其他技术，它的嵌入潜力更大。
四、应用基于二进制编码的图像信息隐藏技术可以应用于多个领域，例如：1.版权保护：数字图像通常用于艺术作品和照片，在照片的底部或角落中嵌入版权信息，这可以有效地保护文化遗产。
2.医学图像：医学图像中隐含许多机密和机要信息，通过图像隐写术，可以保证这些数据的私密性和完整性。
3.安全通信：在通信领域，图像隐写术可以用于隐藏加密密钥、密码及其他安全信息以及进行安全认证等。
5、未来发展随着信息技术的不断发展，信息隐藏技术也在不断创新和完善。
基于二进制编码的图像信息隐藏技术也有许多新的发展方向。
1.深度学习技术：通过深度学习技术，可以对图像进行端到端的分析和处理，大幅提升隐藏信息的效率和安全度。
信息隐藏的基本方法-Read
基于网络协议的隐密通信
TCP伪装
TCP客户端和服务器端建立连接的三次握手过程
13
主要内容
Ø
基于网络协议的隐密通信 基于多媒体的隐密通信 阈下传信技术
Ø
Ø
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问题提出 想一想，有什么好办法？ 需要解决什么关键问题？
如何在计算机中表示一段视 频 01010101010101010101… 如何在视频中嵌入隐密信息
信息隐藏的基本方法
北京邮电大学电信工程学院
主要内容
Ø
基于网络协议的隐密通信 基于多媒体的隐密通信 阈下传信技术
Ø
Ø
2
基于网络协议的隐密通信
n
网络隐密通信原理
n
只要能有效混淆秘密数据和正常网络数据的区别， 都可以形成一条有效的秘密信道。
n n
n
基于网络协议的隐密通信技术简便易行，所以 最常为木马程序和黑客所使用。 最常见的秘密信道是基于“隧道”技术的，如 HTTP协议中的隧道技术、SSH(Secure Shell)协 议中提供的TCP数据隧道。 攻击者为骗过网络管理员和防火墙程序，经常 使用各种协议建立与控制目标的通信联系。
ICMP回射请求和应答报文头部格式
7
基于网络协议的隐密通信
n
ICMP报文
n
n
n
RFC规范约定，ICMP报文中的标识符和序号字段由发 送端自由选择，它们在应答中应该回显，以便发送端 将应答和请求相匹配。“选项”字段内容也必须回显， 因此标识符、序号和可选数据字段都能用于隐密通信。 由于防火墙、入侵检测等安全应用通常只检查ICMP报 文首都，因此用ICMP建立秘密信道是通常把数据直接 放到“选项”字段中。 类似的做法还有使用IGMP、HTTP、DNS等协议建立秘 密信道。它们都可以实现客户端和服务器端的准实时 通信。 可以配合加密技术提高传输安全性。
一种空频域结合的自适应二值图像水印算法
据 的所 有 权 。被 嵌 入 的水 印可 以是 一 段文 字 、标 识 、 序 列 号等 。水 印通 常 是不 可 见或 不 可 察 的 ，它 与 原始 数据 紧 密 结 合 并 隐 藏其 中 ，成 为 源 数据 不 可 分 离 的 一 部分 ，并 可 以经 历 一 些 不破 坏 源 数 据 使用 价 值或 商用 价值 的操 作 而存 活 下 来 。 目前 的 图像 数 字 水 印 算法 基 本 上 都 是在 灰 度 图 像 上来 实 施 的 ６，而 对 二 值 图像 进 行 水 印嵌 入 的 ￣Ｊ 文 献 却 很少 。这 是 由于 二值 图像 的特 点所 决定 的 。一 方 面 ， 向 二值 图像 中嵌 入 水 印信 息 容 易 引起 视 觉 上 的 变化 ；另 一 方 面 ， 向二值 图像 中嵌 入 水 印 只能 在 空 间 域 上进 行 ，所 以水 印 算法 的鲁 棒 性 较 差 。实 际 中，二 值 图像 也有 很 大 的应 用 空 间 ， 在 电子 商 务 中 ，要 从 网上 传输 有 效 票 据 ；传真 文 件 等 。 因此 ， 如 二值 图像 的版权 保 护 是 一个 亟待 解 决 的 问题 。 Ｚａ ｈｏ和 Ｋｏｈ在 文 献 ［］ 出了 一个 信 息 隐 藏 方 案 ，它 使用 一个 特 定 图像 区 域 中 黑像 素 的个 数来 编 ｃ ７提
第 ４期
王晓艳等 ：一种 频域结合的 白适应二值 图像水 印算法
１９ ２
用 ｄ ｌ小波 对 原 始 图像进 行 一 次小 波 分 ｂ 解 ， 由二 值 图像 和 ｄ ｌ 波 的特 点可 知 ，若 ｂ 小 原始 图像 某 一位 置 为 平 滑 区域 ， 即该 区 域像 素 值 为全 ０或全 １ ，那 么 ，对 原 始 图像 进行
基于JPEG图像的信息隐藏体系的研究
析 ， 且 提 出 了 一 种 比较 完善 的 信 息 隐 藏 和 提 取 的 设 想 ， 过 与 信 息 安 全 的 结合 ， Ｉ Ｅ 分 组 密 码 体 制 应 用 于 水 印 图像 的 并 通 将 Ｄ Ａ 加 密 和 解 密 ． 密后 的二 值 序 列 顺序 嵌 入 到 载 体 图像 的 低 频 Ｄ Ｔ 系数 上 。最 后 就 是 对 于 隐 写 分析 做 了概 括 性 的论 断 。 加 Ｃ
一
首 先 介 绍 两 种 Ｊ Ｅ 图 像 典 ＰＧ 型 的 算 法 ． 别 针 对） ｐｇ Ｊｔ １ Ｊｅ －ｓ ｇ算 法 ：它 将 １ ｅ 比特 的 秘 密 信 息 隐 藏 在 Ｄ Ｔ量 Ｃ 化 后 系数不 是 ０１ 一 ， 。 １的 最 低 １ 位 ． Ｄ Ｔ系 数 改 变 较 小 ， 很 对 Ｃ 能 好 地 嵌 入 秘 密 信息 ．保 证 隐 写 图 像 的视 觉 效 果 ． 于 Ｄ Ｔ量 化 系 由 Ｃ 数 中 ０ ｌ一 ， ，１的 值较 多 ， 而 限 制 从 嵌入 秘 密 信息 的长 度 ： （ ）基 于 修 改 量 化 表 的 算 法 ２ 图１ 信息 隐藏流程图 （ Ｄ Ｔ ：从 ＪＥ 提 供 的 标 准量 化表 中挑 选 ２ Ｍ— Ｃ ） ＰＧ ６个 中频 系 数 ， 将这 些 系 数设 置 为 １ ．然后 使 用 修 改 过 的量 化 表 对 Ｄ Ｔ系 数进 Ｃ 行量 化 ． 样 产 生 Ｄ Ｔ量 化 系 数 具 有 较 多 的 非零 值 。 秘密 信息 这 Ｃ 隐藏 在 与 这 ２ ６个 中频 系数 相 对 应 的 Ｄ Ｔ量 化 系 数 中 ，每个 系 Ｃ 数 中 隐藏 ２比特位 的秘 密 信 息 。 在 水 印 图像 预 处 理 过程 中 ．则 可 以 将 信 息加 密 的 思想 加 以 （ ）嵌 入 容 量 的 问题 。在 实 际应 用 当 中 ， ３ 由于 不 同 的需 求 ， 最 ｏｉｉ ｓｃ 他 们 要求 在 图 像 中嵌 入 的 容量 必 然 存 在 差 异 ．比如 艺 术 品 可 能 应 用 ． 常 用 的算 法 是 利 用 离散 Ｌ ｇ ｔ 映 射 产 生混 沌 序列 实 现 只需 要嵌 入 作 者 的 版 权 说 明 ， 另外 一 些 场 合 ， 而 则需 要 嵌 入 相 当 对数 字 图像 的 信 息 加密 ［ ４ １ 。 这 里 ， 融 会 前 人 所 做 的 研 究 ， 出 一 种 新 的 ＪＥ 我 提 Ｐ Ｇ图 像 信 大 的信 息 。 这 三 者之 间存 在 着 一 定 的冲 突 ．任 何 特定 的算 法 只能 满 足 息隐 藏体 系 ： （ ） 序 嵌 入 。 入 位 置 的 选 择 是顺 序嵌 入 的 关键 所 在 ， １顺 嵌 水 印嵌 入 过 程相 当 于 在强 背 景 （ 体 图像 ） 叠 加 一 个 弱 信 号 （ 载 下 水 特 定 的应 用 使 用 特 定 的 算 法 。 ． 人 还有 ， 在信 息 隐 藏 这 一 领 域 存 在 这 一 问题 。 密 方 隐 藏 完 图 印 ）只 要 叠加 的 信 号 强 度 低 于 某 个 阈 值 ， 眼 就 不 会 感 觉 到 明 加 这 纹 像后 经介 质传 输 到 达 目的时 ， 何 保 证 接 收方 的不 可抵 赖 ， 及 显 变化 ． 个 阈值 受 图 像背 景 亮 度 、 理 复 杂 性 及 信 号 频 率 的 影 如 以 背 纹理 越 复 杂 ， 阈值 越 高 。 与其 他 文 献嗍 同 ， 择 低 选 第 三方 （ 证 方 ） 有 依 据 可 循 。 是 当前 信 息 隐 藏 整 个 体 系 发 响 ， 景 越亮 ， 公 的 也 频 和 次低 频 的 Ｄ Ｔ系 数 来 用于 嵌 入 。 且 根据 每 个 Ｄ Ｔ 系数 的 Ｃ 并 Ｃ 展 的 亟 待 解决 的 问题 可 感 知 偏 差 极 值 （Ｎ Ｊｓ Ｎ ｔ ｅｂｅＤｆ ｒｎｅ ， 定 该 系 数 Ｊ Ｄ：ｕｔ ｏ ｃａｌ ｉｅｅｃ ） 确 ｉ ２ Ｊ Ｇ压 缩 编 码 ．ＰＥ ＪＥ 是 一 个 由 ＩＯ 和 ｍＣ 两 个 组 织 机 构 联 合 组 成 的 一 个 所 能 忍受 的最 大 改 变值 。 ＰＧ Ｓ 根 据 Ｗａ ｏ ｔ ｎ模 型 ． 像 对 视 觉 具 有 频 率 掩 藏 、 度 掩 藏 和 ｓ 图 亮 专 家 组 ． 责 制 定静 态 的 数 字 图 像 数 据 压 缩 编 码 标 准 。 ＪＥ 负 即 ＰＧ 对 比度 掩藏 三种 效 应 ： 标 准 ． 用 于灰 度 图像 也 可 以 用 于 彩 色 图像 。Ｊ Ｅ 专 家组 开 发 可 ＰＧ ① 频 率 掩 藏 效 应 定 义 为 特 定 观 察 条 件 下 独 立 于 图像 的 ８ ８ ｘ 了两 种 基 本 的 压缩 算 法 ． 种 是 采 用 以 离 散余 弦 变换 Ｄ Ｔ为 基 一 Ｃ 矩阵 ， 可表示 为 口： 口／ ， 中 Ｕ ＝ ，， ８ （， 为量 化 Ｉ ）Ｑ ） 其 ２ ， Ｉ …，Ｑ ｕｖ Ｖ ２ ， ） 础 的 有损 压 缩 算 法 ．另 一 种 是 采 用 以 预测 技 术 为 基 础 的 无 损 压
DeepFakeDetetion、数字图像处理操作取证研究方向综述
DeepFakeDetetion、数字图像处理操作取证研究⽅向综述DeepFake Detetion综述综述⼀：DeepFake⽣成与防御研究⼊门转⾃公众号【隐者联盟】DeepFake（深度伪造）是英⽂“Deep Learning”和“Fake”的混成词，专指基于⼈⼯智能的⼈体图像合成技术，这是维基百科对Deepfake的基本定义。
⼴义⽽⾔，深度伪造包括基于深度学习的图像、⽂本、⾳视频等各种媒体的⽣成和编辑技术。
从2017年Reddit社区“DeepFake”作品引起轰动，到近期“蚂蚁呀嘿”的盛⾏，DeepFake已经在全⽹掀起了⼀次次应⽤热潮。
深度学习的发展使⼈脸伪造技术趋于⼤众化，由DeepFake技术滥⽤导致的问题也严重威胁着社会信誉、司法公正乃⾄国家安全，因此相应的防御技术也得到了快速发展。
伪造技术概述1. 基于图像域特征编码的⽅法现阶段，全智能化的⼈脸深度伪造技术发展并不完备，其中主流的伪造技术主要从⼈脸图像域的⾓度出发，通过对⼈脸图像进⾏特征编码、重构的操作⽅式实现篡改，篡改类型可以概括为⾯部替换和属性编辑两⼤类。
其中⾯部替换旨在⽤原始⼈脸⾯部替换⽬标⼈脸的⾯部区域，涉及⽬标图像⾝份属性的变化。
⽽属性编辑主要针对⽬标⼈脸⾝份信息外的各类属性进⾏编辑篡改，如使⽤表情迁移、唇形篡改等。
⾯部替换的经典算法是“Deepfakes”[1]，主体结构基于⾃动编码器实现。
对于原始⼈脸A和⽬标⼈脸B，训练权值共享的编码器⽤于编码⼈脸特征，解码端A和B各⾃训练独⽴解码器⽤于重构⼈脸。
在测试阶段，⽤训好的编码器对⽬标B进⾏编码，再⽤训好的A解码器来解码B的特征，以实现A与B之间的⼈脸替换。
为了达到更好的替换效果和更佳的可操控性，对抗损失和⼈脸解耦重构等技术也被⽤于深伪算法进⾏约束与监督，并产⽣了很多变体⽅法，如FSGAN[2]、FaceShifter[3]等，使得⽣成的伪造⼈脸质量⼤幅提⾼。
属性编辑算法的基本原理与⾯部替换类似，但该类算法以⼈脸属性为对象进⾏篡改，不涉及到⽬标⼈物⾝份信息的改变，通常⽤来进⾏⼈脸的表情迁移、唇形篡改等应⽤。
基于Arnold变换的二值图像算法
基于Arnold变换的二值图像算法摘要：在数字水印方案中，单纯地用各种信息隐藏算法对秘密信息进行加密是不安全的，因为攻击者只要破解了加密算法，就可能直接提取出秘密信息。
针对这一点，提出在秘密信息隐藏之前，先对其进行置乱处理，使其失去本身原有的面目，再隐藏到载体中，以确保信息的安全性。
以Fibonacci变换和Arnold变换的实验结果阐述了数字图像置乱方法在数字水印中的作用，并提了出一种利用Arnold反变换恢复图像的方法。
关键词：数字水印；图像置乱；Fibonacci变换；Arnold变换；Arnold反变换0 引言在数字水印方案中，置乱技术是非常重要的。
如果单纯地用各种信息隐藏算法对秘密信息进行隐藏保密，那么攻击者只要直接利用现有的各种信息提取算法对被截获的数据进行穷举运算的话，就很有可能提取出秘密信息。
但如果在秘密数据隐藏之前，先对其进行置乱处理，使其失去本身原有的面目，然后再隐藏到载体中，这样所要传输的秘密信息就更安全了，即使攻击者将秘密数据从载体中提取出来了，也无法分辫该数据到底隐藏着什么内容。
1 数字图像置乱的目的到目前为止，比较成熟的信息隐藏算法基本上都是以图像作为载体的。
图像置乱，顾名思义，就是把图像打乱，隐藏原始图像的真实内容。
数字图像置乱和信息加密思想类似，它主要是通过对数字图像的像素位置做变换来“扰乱”图像，使其变得面目全非、杂乱无章，从而隐藏图像所要表达的真实信息。
图像置乱可以达到两个目的：（1）加密处理。
图像置乱变换是一种基于内容的图像加密方法，与不知道密钥对已加密信息进行解密一样，倘若不知道图像置乱所采用的算法，同样难以恢复原始图像的信息。
（2）增强图像伪装的鲁棒性。
置乱技术作为信息隐藏的预处理手段，可以大大增强图像信息伪装的鲁棒性。
主要体现在3个方面：①图像置乱以后，将得到一幅杂乱无序的图像，没有内容，没有纹理，也没有形状，从中无法读取出有意义的信息。
我们将这样一幅“三无”图像嵌入到另一幅普通图像里时就不易引起这幅图像在内容、纹理、形状上的太大改变，甚至觉察不出发生了改变，这样人眼就不易识别，从而逃出了第三方的视线，可以更好地保证水印信息的隐蔽性。
毕业论文基于DCT变换的图像信息隐藏技术
本科毕业论文（设计）题目:基于DCT变换的图像信息隐藏技术目录1：引言31．1：图像信息压缩、隐藏技术研究背景和研究意义3 2．1：信息隐藏的发展历程以与国外研究现状4 1．3：本论文研究容61．4：论文结构、容介绍72：图像的分块DCT变换72．1：图像信息隐藏技术的综述、分类72．2：离散余弦变换（DCT变换）图像信息隐藏8 2．3：离散余弦变换（DCT）的定义82. 4: 图像的DCT变换83：系统的实现103．1：图像信息隐藏系统的介绍103．2：各个模块功能的实现以与它们的部分说明103．2.1：图像的显示113．2.2：图像的分块DCT变换113．2.3：DCT分块系数的量化143．2.4：重要系数的分层编码163．2.5：图像信息隐藏（低位）193．2.6：隐藏图像的恢复203．2.6.1：提取隐藏图像隐藏位203．2.6.2：恢复隐藏图像系数213．2.6.3：反量化223．2.6.4：分块逆DCT变换224．：运行结果234．1:隐藏效果234．2：提取隐藏图像效果255：结束语26[Abstract]29[keywords]29基于DCT变换的图像信息隐藏技术[摘要]论文主要实现了基于DCT变换的图像信息隐藏算法。
论文首先将待隐藏图像，进行8x8的分块，然后对8x8的分块图像进行DCT变换、量化以与重要系数的分层编码。
打开前景图像，选择前景图像的低位（最低位，次低位，倒数第3位，甚至倒数第4位），将已进行DCT变换、量化和分层编码后的压缩图像编码序列，嵌入其中。
嵌入的图像编码序列长度，由前景图像的大小以与恢复后的图像质量决定，一般取前景图像位平面位数的个数为宜。
恢复隐藏图像时，从隐藏图像的对应位中，取出图像DCT压缩编码序列，并做重要系统分层解码、反量化以与DCT反变换，最后恢复出被隐藏图像，并显示在屏幕上。
[关键词]DCT变换；图像；信息隐藏；量化；分层编码1：引言1．1：图像信息压缩、隐藏技术研究背景和研究意义图像信息隐藏技术的研究意义[10]信息技术飞速发展的今天，人们给予信息安全越来越多的关注。
信息隐藏之隐写术
◦ 输入和输出都是JPEG图像的隐写术，属于压 缩域隐写术。
说明
◦ 为了保证图像质量，一般不用DC分量作为嵌 入位置。
◦ 兼顾不可感知性和鲁棒性，中低频带可以作 为嵌入秘密信息的理想部位；
信息隐藏 ——— 隐写术
北京工业大学 计算机学院 周艺华
主要内容
1.空域隐写术 2.变换域隐写术 3.压缩域隐写术 4.视觉密码 5.音频隐写术 6.视频隐写术
1.空域隐写术
（1）LSB隐写算法（位平面算法）
LSB和位平面
每个像素中的0号比特叫做最低比特位或最不 重要位（the Least Significant Bit，LSB）
若秘密比特与DCT系数的LSB相同，则不进行修改；
若秘密比特与DCT系数的LSB不相同，相应DCT系 数的绝对值减1.
若DCT系数变为0，则嵌入无效，重新选择嵌入位 置。
原系数直方图
F3算法系数直方图
◦ 2i位置的条形柱会比2i-1位置上的条形柱高一 些，会引起隐写分析者的怀疑。
F4算法：
h8w
输入参与者数量，根据参与者数量构造黑
白像素加密矩阵；（0代表白，1代表黑）
原因是只能得到高4位
LSB隐写算法（变形算法）
变形5：LSB匹配隐写术 LSB替换方法的缺点
◦ 存在值对（Pairs of Value）的概念 ◦ 0↔1 2↔3 4↔5 … 254↔255 ◦ 隐藏前：值对中两个值出现的次数差别较
大 ◦ 隐藏后：值对中两个值出现的次数接近
LSB匹配隐写（±1隐写）算法原理
◦ 中间幅值位平面加入纠错编码，优于不采用 纠错编码；
图像的信息隐藏检测算法和实现
VOD）的功能，而其最大的优点在于它减少了一般 VOD 服务所需的传输带宽和存储空间。 显然，相对于数字水印来讲，扩充数据的嵌入所需隐藏的数据量较大，大量数据的嵌入
对签字信号的不可见性提出了挑战。另一方面，由于扩充数据本身的 可利用价值，签字信 号一般不会受到蓄意攻击的困扰。但是，对于主信号的尺度变换、剪切或对比度增强等操作 ， 特别是失真编码，扩充数据嵌入技术也要具备一定 的鲁棒性。
（1） 版权保护（Copyright Protection） 到目前为止，信息隐藏技术的绝大部分研究成果都是在这一应用领域中取得的。信息隐 藏技术在应用于版权保护时，所嵌入的签字信号通常被称作"数字水 印（Digital Watermark） "。版权保护所需嵌入的数据量最小，但对签字信号的安全性和鲁棒性要求也最高，甚至是 十分苛刻的。为明确起见，应用于版权保护的信息 隐藏技术一般称作"鲁棒型水印技术"， 而所嵌入的签字信号则相应的称作"鲁棒型水印（Robust Watermark）"，从而与下文将要提 到的"脆弱型水印"区别开来。而一般所提到的"数字水印"则多指鲁棒型水印。 由于鲁棒型数字水印用于确认主信号的原作者或版权的合法拥有者，它必须保证对原始 版权的准确无误的标识。因为数字水印时刻面临着用户或侵权者有意 或恶意的破坏，因此， 鲁棒型水印技术必须保证在主信号可能发生的各种失真变换下，以及各种恶意攻击下都具备 很高的抵抗能力。与此同时，由于要求保证原始信 号的感知效果尽可能不被破坏，因此对 鲁棒型水印的不可见性也有很高的要求。如何设计一套完美的数字水印算法，并伴随以制订 相应的安全体系结构和标准，从而 实现真正实用的版权保护方案，是信息隐藏技术最具挑 战性也最具吸引力的一个课题。 （2） 数据完整性鉴定（Integrity Authentication） 数据完整性鉴定，又称作数据篡改验证（Tamper Proof），是指对某一信号的真伪或完整 性的判别，并进一步需要指出该信号与原始真实信号的差别，即提供有关证据指明真实信号 可能经历的篡改操作 [7]。更形式化的讲，假定接收到一多媒体信号 g（图像、音频或视频
信息隐藏技术-2图像载体基本知识
灰度图像描述示例
RGB 图像
RGB 图像仅是一类图像的总称。这类图像不使用单独的调色板, 每一个 像素的颜色由存储在相应位置的红、绿、蓝颜色分量共同决定。 RGB 图像是24 位图像, 红、绿、蓝分量分别占用8 位, 理论上可以包含 16M种不同颜色, 由于这种颜色精度能够再现图像的真实色彩, 所以又称 RGB 图像为真彩图像。 在MATLAB 中, 一幅RGB 图像由一个uint8, uint16 或双精度类型的m× n× 3 数组( 通常称为RGB 数组) 来描述, 其中, m 和n 分别表示图像的宽 度和高度。在一个双精度类型的RGB 数组中, 每一个颜色分量都是一个 [ 0, 1] 范围内的数值, 颜色分量为( 0, 0, 0) 的像素将显示为黑色, 颜色分 量为( 1, 1, 1) 的像素将显示为白色。每一个像素三个颜色分量都存储在 数据数组的第三维中。 例如, 像素( 10,5 ) 的红、绿、蓝色分量都存储在RGB( 10, 5 , 1 ) , RGB( 10, 5, 2) , RGB( 10, 5, 3) 中。
图像表示
二维平面图像：二维函数I=f(x,y)，其中，
1、灰度图像是一个二维灰度 （或亮度）函数f(x,y)，灰度值， 即相应物体在每个坐标点的 明暗程度。 x,y是空间坐标， f(x,y)是点（x,y）的幅值，f表示相应实际物体在 该点某个性质的度量值，所有点的度量值的有序集合构成图像I。
y
2、连续的：照片、绘画（模拟图像）
矢量图
矢量文件只存储图像内容的轮廓部分, 而不存储图像数 据的每一点。 如, 对于一个圆形图案, 只要存储圆心的坐标位置和半 径长度, 以及圆形边线和内部的颜色即可。 该存储方式的缺点是经常耗费大量的时间做一些复杂 的分析演算工作 但图像的缩放不会影响显示精度, 即图像不会失真, 而 且图像的存储空间较位图文件要少得多。 所以, 向量处理比较适合存储各种图表和工程设计图。
基于深度学习的图像隐写研究综述
基于深度学习的图像隐写研究综述摘要：随着信息技术的快速发展，图像隐写作为信息隐藏的重要手段，在信息安全领域具有重要的应用价值。
近年来，深度学习技术的兴起为图像隐写带来了新的机遇和挑战。
本综述旨在对基于深度学习的图像隐写技术进行全面的分析和总结，包括其发展历程、主要方法、性能评估以及面临的问题和未来的发展趋势。
一、引言在当今数字化时代，信息的安全传输和存储成为人们关注的焦点。
图像隐写技术通过将秘密信息嵌入到普通的图像中，实现了信息的隐蔽传输，有效地保护了信息的安全性。
传统的图像隐写方法主要基于手工设计的算法，存在着隐写容量有限、抗检测能力弱等问题。
深度学习技术的出现为解决这些问题提供了新的思路和方法，使得图像隐写技术得到了快速的发展。
二、深度学习在图像隐写中的发展历程（一）早期探索阶段在深度学习技术的早期，研究人员开始尝试将神经网络应用于图像隐写。
2014 年，生成对抗网络（GAN）的出现为图像隐写提供了新的可能性。
2016 年，第一个基于深度学习的隐写模型——SGAN 被提出。
该模型利用 DCGAN 生成载体图像，并使用传统的嵌入算法实现秘密信息的隐藏，为后续的研究奠定了基础。
（二）快速发展阶段随着深度学习技术的不断发展，越来越多的基于深度学习的图像隐写方法被提出。
研究人员从不同的角度出发，提出了多种类型的隐写模型，如基于生成载体式、嵌入载体式、合成载体式和映射关系式等。
这些模型在隐写容量、抗检测能力和图像质量等方面都取得了显著的提升。
（三）成熟应用阶段近年来，基于深度学习的图像隐写技术已经逐渐成熟，并在实际应用中得到了广泛的关注。
研究人员不仅关注隐写模型的性能，还开始关注其安全性和可靠性。
同时，随着硬件设备的不断升级，深度学习模型的计算效率也得到了提高，使得图像隐写技术能够更加高效地应用于实际场景。
三、基于深度学习的图像隐写主要方法（一）基于生成载体式1.原理：该方法首先利用生成对抗网络生成尽可能真实的载体图像，然后在生成的载体图像中嵌入秘密信息。
基于图像混合的图像信息隐藏算法设计及实现开题报告
本科毕业设计（论文）开题报告题目名称：基于图像混合的图像信息隐藏算法设计及实现一、选题背景、研究意义及文献综述1、选题背景：信息网络的迅速发展，信息的传播和获取变得方便而快捷。
另外，随着信息传输媒体的数字化进程，信息数据的存取与交换也变成了一个相对简单的过程。
人们可以借助扫描仪、数字相机和调制解调器等电子设备将数字信息传送到世界的各个角落，因而使电子图书馆、在线服务和电子商务等先进的多媒体服务有了十分广阔的前景。
然而，新的技术必然会带来一些新的问题，特别是信息安全方面的问题。
在全球一体化的网络环境下，人们对信息安全的要求会越来越迫切，不管是军事部门、政府机关还是商业公司或个人用户，都在急切地希望能在信息传播的过程中对自己的秘密加以保护。
除此之外，在通过网络或物理介质(凹—ROM)传输数据文件或作品时，往往会遇到个别怀有恶意的个人或团体在没有得到作品版权者许可的情况下任意篡改、拷贝或散发有版权内容的信息，而使版权所有者蒙受经济上或精神上的损失。
加密技术是一种最常用的隐秘通信技术，通过加密密钥，重要信息被加密成密文传输，没有密钥无法解读信息。
但加密技术也存在一定的缺点：在网络传输过程中，加密后的密文通常无法通过某些网络节点，因此造成信息传输的失败；加密技术形成的密文预示了重要信息的存在，从而引起破解者的关注。
信息隐藏技术是将隐秘信息隐藏在其他媒体中，通过载体的传输，实现隐秘信息的传递。
信息隐藏技术与加密技术的最大区别在于信息隐藏技术的载体在外观上与普通载体是一样的，没有表明重要信息的存在。
信息隐藏技术是一种隐秘通信技术，它将隐秘信息嵌入到原始载体中，而外在表现上与原始载体相似，从而实现隐蔽通信。
信息隐藏系统的结构如图1所示。
当信息嵌入到原始载体后，形成了隐秘载体。
信息隐藏的载体很多，包括：文本、图像、音频、视频和DNA微粒等。
为了强化隐藏，还可以引入加密机制。
隐藏载体的信息提取方式有两种：一种是需要原始载体的提取，即通过比较隐秘载体和原始载体来提取隐藏信息；另一种是不需要原始载体的提取，这种方式一般采用统计的方法来提取信息。
BMP图像信息隐藏及检测
《信息隐藏与数字水印》实验报告实验二 BMP图像信息隐藏及检测1．实验目的（1）了解BMP图像文件格式（2）了解利用BMP图像文件隐藏信息的原理（3）掌握基于24位真彩色BMP图像的文件信息隐藏方法2．实验内容（1）在图像数据后隐藏信息（2）文件头与图像数据之间隐藏信息（3）BMP图像文件隐藏信息的检测（4）在图像文件头和信息头的保留字段中的隐藏信息（5）灰度、二值图像的其他信息隐藏及检测（扩展）3．实验原理针对文件结构的信息隐藏方法需详细掌握文件的格式，利用文件结构块之间的关系或根据块数据和块大小之间的关系来隐藏信息。
BMP ( Bitmap-File)图形文件是Windows采用的常见图形文件格式，要利用BMP位图进行信息隐藏首先需要详细了解BMP文件的格式，BMP图像文件结构比较单一而且固定，BMP 图像由文件头、信息头、调色板区和数据区四个部分组成，而24位真彩色图像中没有调色板信息。
24位真彩色BMP位图文件包括3部分。
第一部分是BMP文件头。
前2个字节是“BM”，是用于识别BMP文件的标志；第3，4，5，6字节存放的是位图文件的大小，以字节为单位；第7，8，9，10字节是保留的，必须为0；第11，12,13,14字节给出位图阵列相对于文件头的偏移，在24位真彩色图像中，这个值固定为54；第19，20，21，22字节表示的是图像文件的宽度，以像素为单位；第23，24, 25, 26表示的是图像文件的高度，以像素为单位。
第二部分是位图信息头。
从第29个字节开始，第29，30字节描述的是像素的位数，24位真彩色位图。
该位的值为0x18; 第三部分是数据区。
从第55个字节开始，每3个字节表示一个像素，这3个字节依次表示该像素的红、绿、蓝亮度分量值。
在不影响图像正常显示情况下，可使用以下四种方法在24位真彩色BMP图像中隐藏信息。
●在图像文件尾部添加任意长度的数据，秘密信息存放在文件尾部可以减少修改文件头的数据量，仅需修改文件头中文件长度的值即可。
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基于二值图像的信息隐藏研究综述Ξ周琳娜1,2,杨义先1,郭云彪2,胡 岚2(1.北京邮电大学信息安全中心,北京100875;2.北京电子技术应用研究所,北京100091)摘 要:二值图像存储简单、结构紧嫡的独特优势使得二值图像在数据传真、文字条码识别和数字签名中得到了广泛的应用,也正是由于这个特点使得彩色、灰度图像的信息隐藏技术不能直接应用于二值图像信息隐藏中。
总结概述了近年来二值图像的一些研究成果,并对这些研究成果的鲁棒性和隐藏容量等问题做了一个简要比较与讨论。
关键词:信息隐藏;二值图像;鲁棒性;隐藏容量中图分类号:T N918 文献标识码:A 文章编号:052926579(2004)S220071205 信息隐藏技术作为信息技术的新贵,越来越引起人们的关注。
数字图像作为信息交换的主流媒体,自然成为信息隐藏的优秀载体。
视觉冗余的存在为数字图像提供了相对宽裕的携带信息空间,因此基于数字图像信息隐藏的研究成为当今信息隐藏技术的主流。
二值图像即黑白图像,其每个像素点只用一位表示,“0”代表黑,“1”代表白。
其存储简单、结构紧凑等独特优势使得二值图像在数据传真、文字识别、条码识别和数字签名中得到了广泛的应用,基于二值图像信息隐藏的研究就有其独特的应用价值。
然而,有关彩色图像、灰度图像的信息隐藏技术层出不穷,但针对二值图像的信息隐藏算法却并不多见,这是因为彩色、灰度图像的信息隐藏技术大多采用改变小部分被选择的像素值而不会引起视觉上察觉的方法,然而这种方法不能直接应用于像素值不是1就是0的二值图像(图1)。
本文对近年来二值图像研究的发展做一个整体回顾,对这些研究成果给二值图像信息隐藏的研究所带来的启迪做一个简要的讨论。
1 二值图像的信息隐藏方法二值图像只有黑、白两个色调,对这两个反差极大的色调做直接修改很容易引起视觉异常。
二值图像信息隐藏无法照搬彩色图像信息隐藏算法。
由于二值图像的信息隐藏很容易引起视觉异常,因此在信息嵌入时应重点考虑视觉上的隐蔽性(即视觉的空间屏蔽效应)。
目前我们所讨论的文献中,二图1 原始二值图像(a )和用彩色、灰度图像隐藏技术进行信息嵌入后的二值图像(b )Fig 11 Visual effect of arbitrarily changingpixel values on a binary image值图像信息隐藏的方法包括:大块图像做微小平行移位,小范围图像做修改,有条件的进行以空间分辨率换取颜色分辨率。
111 分块嵌入的隐藏方法分块嵌入的二值图像信息隐藏方法是一种较为典型的隐藏方法,由于其算法简单、隐藏容量大,相对于其它算法而言具有更强的实用性。
这一类嵌入方法就是把图像分成大小为M ×N 的子块,然后对划分的子块按某种规则进行计算确定嵌入策略,根据嵌入策略找出可以修改的像素,然后直接对该像素进行修改。
这种方法对所有的二值图像均适用。
Chen [1]介绍了一种实用的二值信息隐藏算法,Tseng [2]又对文献[1]的算法进行了改进。
其基本思想为:首先对图像分成M ×N 子块F (不妨假设载体图像的长和宽为M 、N 的整数倍),分块后的子块F 与嵌入的密钥阵K (也为M (N 阵)求异或FK ,然后与称重矩阵W 相乘F K ⊙W ,最后对得出结果阵的所有元素求和SUM (F K ⊙W ),修改图Ξ收稿日期:2004-09-11基金项目:国家863计划资助项目(2002AA145010);国家973计划资助项目(TG 1999035804)作者简介:周琳娜(1972年生),女,助理研究员;E -mail :wdmzln @2631net第43卷 增刊(2)2004年 11月中山大学学报(自然科学版)ACT A SCIE NTI ARUM NAT URA LI UM UNI VERSIT ATIS S UNY ATSE NI V ol 143 Suppl 1(2)N ov 1 2004像子块F 使前面的求和结果与嵌入信息b 1b 2…b r 相同。
图2 用图像固定分割的数据隐藏方案Fig 12 Data hiding scheme using fixed partitioning of imagesSUM (F K ⊙W )(m od 2)=b 1b 2…b r 该算法利用相应矩阵运算确定子块嵌入位置,嵌入时直接修改,修改两位可以携带log 2(m ×n )位信息。
该方法在分块较小时对图像的视觉会有较大的影响。
文献[3]中首先将图像分成3×3的块,嵌入策略为尽量小的影响图像块的主观视觉效果前提下,修改块内像素,使块内像素值为“1”的像素数总和的奇偶性与嵌入的数据位相一致。
具体做法为,首先计算块内图像的连通性和光滑性,在做修改时尽量不破坏图像的连通性与光滑性。
该算法通过置乱来保证像素修改时达到“0”“1”平衡。
文献[4]中载体图像被分成8×8的子块,用每个子块中黑白像素的多少来表示嵌入的信息,具体的嵌入策略为:根据图像中为“1”的像素所占百分比,设定一个门限,用子块中为“1”像素的百分比超过门限来表示“1”,低于门限则表示“0”。
对每个子块按上述嵌入策略进行修改即可完成嵌入。
对于一般的二值图像,该算法在嵌入时修改图像内黑白变化比较分明的边界像素,对于半色调图像嵌入时修改那些孤立的像素点,否则大量的像素修改会引起明显的视觉异常。
该方法具有一定鲁棒性,但嵌入信息的图像块质量会明显降低。
112 游程修改嵌入方法Matsui 等[7]提出了一种修改像素游程的信息嵌入方法,该方法主要针对传真文件实施。
传真文件每行包含1728个像素,这1728个像素包含有许多游程,游程数据采用霍夫曼编码记录数据。
具体的嵌入策略非常简单,即修改游程边缘的像素,使游程加一或减一,用游程的奇偶性来携带信息。
很明显该方法也可以适用于所有的二值图像,只是在短游程较多时会影响图像的视觉效果。
113 文字特征修改法基于文字特征修改的算法根据文字的笔画特征进行嵌入,具有较好的视觉效果。
文献[6]提出了这种算法的具体实现方式。
第1步首先分析字体的笔画连接,然后根据分析结果按笔画分块,再将分得的笔画块分成4个部分。
第2步计算每个笔画的平均宽度,一般用游程来计算。
第3步将4个笔画块分成两组,通过让一组笔画变粗,另一组笔画变细来完成信息嵌入。
潜入策略很简单:第一组变粗、第二组变细嵌入“1”,反之则嵌入“0”。
信息提取也非常简单,首先计算按嵌入时进行的分块方式分块,比较每个笔画的4个子块的粗细是否相同即可完成提取。
该方法能够经受二次量化的攻击。
114 边界修改法文献[5]提出了一种基于边界的隐藏方法,它首先将字符分成8个基本的边界,然后在一对固定边界长度为5个像素的边界模式上进行信息嵌入,嵌入策略为删除一个边界像素或添加一个边界像素。
这种方式有个独一无二的特性,那就是用于信息嵌入的边界长度为5个像素的两个边界模式互为对效应(如图3所示),也就是说,只要修改在中间位置的一个模式的像素值将会影响另一模式。
这个特性为无需参考原始文本的嵌入信息提取提供了很大便利,不需要应用先验知识就可进行信息的提取。
实验结果表明,该方法可以允许在分辨率为300dpi 的满篇数字化文档上每个字节(或连接套件)嵌入5169bits 信息。
该方法可以应用于如文本文档或工程画图等使用连接套件的普通文档图像。
图3 边界修改法的对效应边界模式举例Fig 13 Exam ples of the dual patterns115 基于半色调图像的嵌入算法半色调技术就是利用单一的颜色(黑色)模仿出百余种连续灰度等级,其技术核心为数字抖动(dither ),即用数字空间分辨率链换取亮度幅度分辨率。
该技术被广泛地应用在书报刊物的印刷,打印输出等应用领域。
由于半色调图像用空间分辨率来表示亮度分辨率,因此可以用直接修改像素的方法进行信息嵌呻。
当然针对半色调图像嵌入方法也有一些特殊要求,有些算法需要原始的灰度图像。
文献[19,20]提出了3种直接在半色调图像27中山大学学报(自然科学版)第43卷 中进行嵌入的隐藏算法分别为DHST 、DHPT 、DHSPT ,这3种隐藏算法不需要原始灰啡图。
DHST 的方法为随机的修改半色调图像的一个孤立的像素使该像素值与要嵌入的数据位相同。
DHPT 方法为修改随机选择的一对黑白像素,使之携带嵌入信息。
DHSPT 同样是修改一对黑白像素,在修改时同时兼顾修改不会明显降低视觉效果的方法。
文献[21]对上述3种嵌入方法做了改进。
该方法不再随机地选择嵌入位置,而是根据亮度的大小来选择嵌入的位置。
该方法一般选择亮度高或亮度低的区域进行信息嵌入,在中间亮度区域不进行信息嵌入。
该方法在不降低嵌入容量的前提下改善了嵌入后的视觉效果,但该算法在进行嵌入时需要原图做亮度参照。
在文献[17]中,嵌入算法对正常的抖动实现框图(图4a )做了调整,调整后的框图(图4b )根据嵌入的信息对抖动方法进行调控,信息在利用抖动技术生成半色调图像的过程中嵌入,毫无疑问,信息嵌入时需要形成半色调图像的灰度原图。
图4 基于半色调图像嵌入算法实现图Fig 14 M odifications of half-toning images(a )正常抖动实现框图;(b )调整后的抖动实现框图 文献[18]、[24]均是在半色调图像形成的抖动过程中嵌入水印,算法实现方式与文献是[17]中提出的算法相同,只不过嵌入策略不同而已。
116 文本行行移位,文本字符移位法文本行移位和字符移位的隐藏方法就是将文本图像的一行字符,一个字符或是一个字符群做微小的整体移位来携带信息。
这种方法适用于文本内容的二值图像。
Low 发表了一系列文章[8-13]讨论文本内容的数字水印技术,采用的就是这种字符移位、行移位的方法。
该技术通过修改字符间距、行间距来携带信息,修改幅度为1Π150英寸(1Π381cm )。
嵌入策略非常简单,比如说字符行向上移嵌入“1”,向下移嵌入“0”;字符行向左移嵌入“1”,向右移嵌入“0”,嵌入的水印可以经的起扫描和打印的攻击,具有一定的鲁棒性。
由于水印在打印或扫描时难免会引入量化噪声,水印恢复时用极大似然法来判别。
具体实现方法为:在信息嵌入时分为嵌入行和控制行,控制行的行间距与字符间距保持不变,只对嵌入行的行间距与字符间距进行相应改变。
这样检测时控制行的行间距与字符间距就可以作为参考间距,利用嵌入策略即可完成检测。
很明显,文本行移位法具有较高的鲁棒性,字符移位法可以嵌入的信息容量较大。
文献[13]把行移位法和字符移位法有机地结合起来,C ox 等[14]利用傅立叶变换将水印信息变换到频域内进行检测。