信息隐藏课程设计报告

—课程设计报告—(信息隐藏与数字水印)

学院系别：理学院

专业班级：电科（信息安全方向）

设计学生：徐魁东

指导老师：贾树恒

报告成绩：

一、信息隐藏技术摘要

信息隐藏根据载体可分为图像中的信息隐藏、视频中的信息隐藏、语音中信息隐藏、文本中的信息隐藏、各类数据中的信息隐藏等。在不同的载体中信息隐藏的方法有所不同，需要根据载体的特征，选用不同的隐藏算法。

二、目的和意义

目的：

1、让学生巩固理论课上所学的知识，理论联系实践。

2、锻炼学生的动手能力，激发学生的研究潜能，提高学生的协作精神。

意义：

信息隐藏的目的在于保证信息本身安全和传递过程的安全。设计这样的隐藏能够提高学生分析问题和解决问题的能力。

三、设计原理

1、时域替换技术

时域替换技术的基本原理是用秘密信息比特替换掉封面信息中不重要的部分，以达到对秘密信息进行编码的目的。时域替换技术具有较大的隐藏信息量(容纳性)和不可见性(透明性)，但稳健性(鲁棒性)较弱。这种技术比较有代表性的是最不重要比特位(LSB)方法。

流载体的LSB方法：

（1）嵌入：选择一个载体元素的子集{j1,j2,...jL(m)},其中共有L（m）个元素，用以信息隐藏信息的L(m)个Bit。然后在这个子集上执行替换操作，把cji的最低比特用m

替换。

（2）提取：找到嵌入信息的伪装元素的子集{j1,j2,...jL(m)},从这些伪装对象中抽取他们的最低比特位，排列组合后组成秘密信息。

LSB算法：

将秘密信息嵌入到载体图像像素值的最低有效位，也称最不显著位，改变这一位置对载体图像的品质影响最小。

LSB算法的基本原理：

对空域的LSB做替换，用来替换LSB的序列就是需要加入的水印信息、水印的数字摘要或者由水印生成的伪随机序列。由于水印信息嵌入的位置是LSB，为了满足水印的不可见性，允许嵌入的水印强度不可能太高。然而针对空域的各种处理，如游程编码前的预处理，会对不显著分量进行一定的压缩，所以LSB算法对这些操作很敏感。因此LSB算法最初是用于脆弱性水印的。

LSB算法基本步骤：

（1）将原始载体图像的空域像素值由十进制转换成二进制；

（2）用二进制秘密信息中的每一比特信息替换与之相对应的载体数据的最低有效位；（3）将得到的含秘密信息的二进制数据转换为十进制像素值，从而获得含秘密信息的图像。

2、快速傅氏变换FFT

FFT是根据离散傅氏变换的奇、偶、虚、实等特性，对离散傅立叶变换的算法进行改进获得的。它对傅氏变换的理论并没有新的发现，但是对于在计算机系统或者说数字系统中应用离散傅立叶变换，可以说是进了一大步。

FFT算法图

设x(n)为N项的复数序列，由DFT变换，任一X（m）的计算都需要N次复数乘法和N-1次复数加法，而一次复数乘法等于四次实数乘法和两次实数加法，一次复数加法等于两次实数加法，即使把一次复数乘法和一次复数加法定义成一次“运算”（四次实数乘法和四次实数加法），那么求出N项复数序列的X（m）,即N点DFT变换大约就需要N^2次运算。当N=1024点甚至更多的时候，需要N2=1048576次运算，在FFT中，利用WN的周期性和对称性，把一个N项序列（设N=2k,k为正整数），分为两个N/2项的子序列，每个N/2点DFT变换需要（N/2）2次运算，再用N次运算把两个N/2点的DFT变换组合成一个N点的DFT变换。这样变换以后，总的运算次数就变成N+2*（N/2)^2=N+（N^2）/2。继续上面的例子，N=1024时，总的运算次数就变成了525312次，节省了大约50%的运算量。而如果我们将这种“一分为二”的思想不断进行下去，直到分成两两一组的DFT运算单元，那么N点的DFT变换就只需要Nlog2N次的运算，N在1024点时，运算量仅有10240次，是先前的直接算法的1%，点数越多，运算量的节约就越大，这就是FFT的优越性。

四、设计步骤及结果

FFT变换

小波分解

LSB算法

信息隐藏