基于遗传算法和高隐藏容量的数字图像隐写算法.docx
- 文档编号:11193397
- 上传时间:2023-02-25
- 格式:DOCX
- 页数:7
- 大小:20.55KB
基于遗传算法和高隐藏容量的数字图像隐写算法.docx
《基于遗传算法和高隐藏容量的数字图像隐写算法.docx》由会员分享,可在线阅读,更多相关《基于遗传算法和高隐藏容量的数字图像隐写算法.docx(7页珍藏版)》请在冰豆网上搜索。
基于遗传算法和高隐藏容量的数字图像隐写算法
基于遗传算法和高隐藏容量的数字图像隐写算法
摘要:
为了获得更大的隐写容量和更高的隐写安全级别,提出一种基于遗传算法和高隐藏容量的数字图像安全隐写算法。
将隐写术作为一个搜索问题进行建模,遗传算法的目的是在宿主图像中找到最优的方向和最优的起始点用于隐藏加密数据,使得隐写图像获取最大的峰值信噪比,其拟合函数为峰值信噪比。
首先准备宿主图像,机密图像和染色体,利用比特位面和比特方向基因将宿主像素序列转化为比特位序列;然后将机密像素位嵌入到相应的比特像素位;最后利用拟合函数决定迭代结束次数。
运用峰值信噪比(PSNR)和结构相似性度量(SSIM)评估隐写结果,与其他隐写算法相比,该算法提高了隐写质量和安全性,PSNR和SSIM在大多数情况下均高于其他算法,此外,隐藏容量相当可观,可高达49.5%。
关键词:
隐写术;遗传算法;峰值信噪比;隐藏容量;拟合函数;数字图像
中图分类号:
TN911.73?
34;TP391文献标识码:
A文章编号:
1004?
373X(2016)11?
0050?
05
Abstract:
Inordertoobtainbiggersteganographycapacityandhighersteganographysecuritylevel,adigitalimagesafetysteganographyalgorithmbasedongeneticalgorithmandhighhiddencapacityisproposed.Thesteganographyismodeledasasearchproblem.Thegeneticalgorithmisusedtofindouttheoptimaldirectionandstartingpointinthehostimagetohidetheenciphereddata,andmakethesteganographyimageobtainthemaximalpeaksignal?
to?
noiseratio(PSNR),whosefittingfunctionisPSNR.Firstly,thehostimage,confidentialimageandchromosomeshouldbeprepared,afterthatthebitplaneandbitdirectiongenesareusedtoconvertthehostpixelsequenceintobitsequence.Andthen,theconfidentialpixelbitsareembeddedintothecorrespondingpixelbits.Finally,thefittingfunctionisusedtodeterminetheiterationtimes.ThePSNRandstructuralsimilarityindexmeasure(SSIM)areusedtoassessthesteganographyresult.Comparedwithothersteganographyalgorithms,theproposedalgorithmcansignificantlyimprovethesteganographyqualityandsafety.ItsPSNRandSSIMarehigherthanthoseofotheralgorithms.Inaddition,itshiddencapacityisbigenough,whichcanreachupto49.5%.
Keywords:
steganography;geneticalgorithm;peaksignal?
to?
noiseratio;hiddencapacity;fittingfunction;digitalimage
0引言
隐写术[1]是将机密数据隐藏于宿主媒体中,达到不损害宿主媒体,并且使接触者不易察觉的技术,比如将嵌入的机密数据进行隐藏以阻止非授权的攻击或进行秘密传送[2]。
隐写术一般有三个主要目标:
增加隐藏容量、对某些攻击的稳健性和增加安全级别[3],因此这三个方面是隐写术的主要突破口。
已有很多学者对隐写算法进行研究,隐写术按照操作的域可以分为空间域(对像素直接操作)[4?
6]、频域(通过各种变换对图像进行间接操作,如DCT,DWT变换)[7?
8]和压缩(替换)域[5]。
例如,文献[4]提出帧间相关性构建带权值无向图视频隐写分析算法,帧间的特征向量是以每帧的亮度共生矩阵为基础,根据帧间的相关性的变化判断信息的嵌入,这种算法具有一定的判断能力,但是假设条件要求较高。
文献[7]提出一种灰度关联分析的视频隐写算法,针对H.264/AVC编码,该算法对原始载体关联度计算,判断其是否是非平滑块,再对帧做离散余弦变换,在DCT块的低频区域进行嵌入,所用码率小,但隐写容量比较小。
文献[5]指出所有相邻像素的直方图含有大量相等值的像素,因此采用直方图转移,多层嵌入增强隐藏能力,将隐藏数据嵌入到转换系数中。
虽然这种算法提供了更大的嵌入容量和更高的安全性,使窃听者不能获取真实的数据,但主要缺点是系统的鲁棒性不强,如某些滤波攻击会使嵌入的数据难以被完整正确的提取出来。
一般来说,空间域算法通常为机密数据提供大的隐藏容量并且可以保持隐写图像好的视觉质量,但是不能通过统计隐写分析[9],频率域方法通常应用于水印方面,压缩域的隐写在统计隐写分析方面表现优异,但不能为机密数据提供足够大的嵌入容量[10],而且获取的隐写图像视觉质量也较低。
虽然已经有大量的方法用于图像隐写,但是基于元启发式方法的隐写算法的研究却十分有限。
例如,文献[11]根据遗传算法提出了安全JPEG隐写方法,此方法是基于OutGuess系统,而OutGuess被证明是最不易攻击的隐写系统。
为了获取较高的安全级别,本文试图在宿主图像中寻找最优的位置以植入加密数据。
嵌入的过程包含两个步骤:
首先机密位进行修改,然后机密数据嵌入到宿主图像中。
由于宿主像素扫描的顺序、扫描起始点以及每个像素的最低有效位(LeastSignificantBits,LSB)不同,宿主图像中的各个位置的性能也不同,本文利用遗传算法寻找做好的起始点、扫描顺序和隐写图像的其他内容,对比结果表明本文提出的隐写算法性能更加优异和可靠。
1提出的隐写方法
本文将隐写术作为一个搜索问题进行建模,搜索问题的目标是在宿主图像中找到最优的方向和最优的起始点用于隐藏加密数据,使隐写图像获取最大的峰值信噪比。
为了对这个空间进行搜索,本文利用遗传算法将隐写图像对的峰值信噪比作为拟合函数。
1.1光栅的顺序
在最低有效位替代方法中,从第一行开始一行接一行扫描宿主图像的像素点直到最后一行,每行从左向右扫描所有像素。
像素点顺序即为光栅的顺序,比如,图像的维度为5×5,光栅的顺序如图1所示。
在光栅顺序中,加密宿主图像中起始点的选择非常重要,例如,图2显示了不同起始点情况下的光栅顺序。
对于一个加密宿主图像对,不同的起始点会导致不同的峰值信噪比,默认的起始点并不能保证最优。
1.2染色体表达
本文所提出的染色体含有7个基因,如表1所示。
在所定义的染色体中,由于像素点扫描方向有16种情况,因此本文用4b长度表示一个基因。
起始点表示为两个基因,包括位移和位移,每个起始点的位长都是8b。
在宿主像素中利用比特位面确定LSB平面,利用这种方法可以在宿主像素中嵌入加密数据。
表2给出了可能的比特位面的值。
利用有效位(SignificantBits,SB)极点确定机密比特位极点,利用SB方向确定机密比特位的方向,最后一个基因是BP方向,利用其显示LSB平面的方向,最后三个基因的详细信息如表3所示。
根据染色体中存在的基因,本文可以将这些基因分成两个特定的组。
第一个组含有的基因表示机密比特位嵌入到宿主图像中的位置;第二个组中的基因引起加密数据的部分改变,以使其更加适应宿主图像。
1.3加密数据嵌入和提取
图3为加密数据嵌入的流程图。
首先准备好宿主图像、机密图像和相应的染色体,利用染色体的基因获取像素比特位。
根据相应的基因(即SB方向和SB极点)将机密图像转化为机密比特位序列。
然后,由于每个像素比特位仅能存储一个机密比特位,因此需要比较像素比特位和机密比特位的数量。
如果机密比特数量多于像素比特位,则相关的染色体不能将这个图像嵌入到宿主图像中,否则,将每个机密比特位嵌入到相应的像素比特位中并获取隐写图像;最后计算隐写图像的拟合值(峰值信噪比)。
图4给出了本文的机密数据提取方法流程图,首先从预定义的像素比特位(这里是指隐写图像的最后一行)中提取所使用的染色体,并分离出染色体上的基因。
然后根据染色体上的基因获取像素比特位,最后利用那些像素比特位获取未加工的机密比特位,根据染色体上的基因获取最终的机密比特位序列并生成相应的机密图像。
1.4本文算法的优点
本文提出算法的优点如下:
(1)目前大多文献提出的许多方法[4?
10]仅能找到一个解作为隐写图像,本文算法在最后一代含有多个优异或逼近最优的解,即本文算法没有仅限于一个解,隐写图像的质量是可调的;
(2)对数据丢失的鲁棒性(数据无损),以及大的嵌入容量;
(3)本文算法将加密图像转化为比特位序列,因此可以在宿主图像中嵌入任何格式的机密数据,这使得机密数据不用受图像数据的限制,也就是说可以将声音或其他任何格式的数字信息嵌入到宿主图像中;
(4)本文算法具有较高的安全性。
2实验与分析
2.1评估函数及参数设置
式中:
及及分别为图像的平均值和标准差;为的共变异数;都为常数。
一般情况下,取图像局部性视窗,遍历整个图像,直到整个图像的SSIM计算完毕,将全部的SSIM平均起来为图像的结构相似性指标。
对于彩色图像,本文仅在亮度通道使用,SSIM比较符合人眼对图像品质的判断标准。
本文算法将淘汰制作为选取机制,当达到用户指定最大一代的数量或在下一代中获取显著性改变的机会过低,则停止遗传算法。
本文设置最大数量为200,群体大小设置为300,交叉概率为0.7,突变率为0.04,更新率为0.8。
2.2实验结果
利用尺寸为256×256的“Lena”作为宿主图像,将“Jet”,“Pepper”和“Baboon”作为机密图像。
加密图像的尺寸和容量如图5~图7所示,表5为不同存储容量的结果。
对每个机密图像执行10次实验,将所有PSNR和SSIM的平均值作为本文算法的结果。
为了对本文提出算法生成的隐写图像视觉质量进行评估,本文将宿主图像和隐写图像进行了放大,如图8中左列和右列所示。
可以看出宿主图像和隐写图像间的变形在视觉上几乎无法感知。
2.3与其他算法的比较
与本文算法进行对比的是文献[4,7,11],文献[4]是一种利用灰度共生矩阵的空域隐写方法,文献[7]是以DCT余弦变换为主的隐写算法,文献[11]是为数不多的元启发式方法。
对数字图像的隐写攻击包括行列隐藏,即随机使图像的某些行或者列的信息变为零。
旋转攻击即图像旋转,本文中旋转15°。
强度变换主要是图像增强操作。
剪裁是对图像进行剪裁,然后其余部分用零填充。
高斯低通滤波是对图像进行高斯低通滤波操作。
表6为各算法在各种不同攻击下的PSNR,SSIM的结果比较,加粗字体为最优值,从表6可以看出本文算法在绝大多数情况下均优于其他算法,因此对攻击的鲁棒性更好,隐写后图像原属性保留最多,峰值信噪比大多保持最高,增强了图像隐写质量。
好的光栅起始点在这里起了很大作用,也说明了运用遗传算法寻找最佳嵌入位置的优势。
3结论
本文根据遗传算法提出了一种数据无损空间域图像隐写算法,将隐写作为一个搜索问题进行建模。
采用遗传算法避免了繁杂的搜索过程,使本文可以在宿主图像中找到最优的位置嵌入修改的机密数据。
因此,本文提出的方法可以获取大的嵌入容量并且同时提高了隐写图像的质量(即PSNR和SSIM)。
从对攻击的鲁棒性和隐写图像质量看,本文算法的效果在视觉上很难分辨是否进行了隐写操作,而且具有较好的攻击鲁棒性。
虽然本文算法已获取了较好的结果,但依然有提高的空间,未来将尝试运用其他有效的智能优化算法提高本文算法的效率,此外,空域与变换域也可以尝试混合使用。
参考文献
[1]叶惠.基于运动矢量的视频隐写分析方法研究[D].合肥:
中国科学技术大学,2014.
[2]陈嘉勇,祝跃飞,张卫明,等.对随机LSB隐写术的选择密钥提取攻击[J].通信学报,2010,17(5):
73?
80.
[3]王朔中,张新鹏,张卫明.以数字图像为载体的隐写分析研究进展[J].计算机学报,2009,32(7):
1247?
1263.
[4]HSUYC,CHENGBC,CHENH,etal.Athena:
capacityenhancementofreversibledatahidingwithconsiderationoftheadaptiveembeddinglevel[J].Journalofvisuallanguages&computing,2014,25(6):
782?
790.
[5]ZENGX,PINGL,LIZ.Losslessdatahidingschemeusingadjacentpixeldifferencebasedonscanpath[J].Journalofmultimedia,2009,4(3):
145?
152.
[6]ZIOUD,JAFARIR.Efficientsteganalysisofimages:
learningisgoodforanticipation[J].Patternanalysis&applications,2014,17
(2):
279?
289.
[7]张英男,张敏情,钮可.基于灰色关联分析的H.264/AVC视频隐写算法[J].武汉大学学报(理学版),2014,28(6):
524?
530.
[8]梁惠,郭立,古今.一种基于图像边缘检测的隐写算法[J].中国科学技术大学学报,2010,40(11):
1117?
1122.
[9]LUOX,WANGD,LIUF,etal.Areviewonblinddetectionforimagesteganography[J].Signalprocessing,2008,88(9):
2138?
2157.
[10]刘云霞.H.264/AVC视频隐写的鲁棒性方法研究[D].武汉:
华中科技大学,2013.
[11]ZAMANIM,MANAFAA,AHMADRB,etal.Agenetic?
algorithm?
basedapproachforaudiosteganography[J].Worldacademyofscienceengineering&technology,2009,20:
360?
369.
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 基于 遗传 算法 隐藏 容量 数字图像