哈工大信息隐藏技术课堂问答题Word下载.docx

哈工大信息隐藏技术课堂问答题Word下载.docx

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0嵌入偶数，1嵌入奇数像素值不改变；

0嵌入奇数，像素值减1；

1嵌入偶数，像素值加1。

奇数：

不变或减小，偶数：

不变或增加

优点：

不会产生溢出问题，秘密信息容量大，图像受损小，嵌入速度快。

图像质量评价方法有哪些？

优缺点是什么？

（

是位置

上隐写图像和原始图像的像素值的差值）

MSE（meansquareerror）平方和的平均值，故又称为均方误差。

直观的展示图像变化，不能精细化衡量算法好坏。

PSNR（peaksignal-to-noiseratio）峰值信噪比。

算法简单，检查的速度快。

缺点：

呈现的差异值与人的主观感受不成比例。

JPEG图像的压缩过程。

原始图像–>

8*8像素块->

DCT变换->

量化->

熵编码->

压缩的图像数据

JPEG图像压缩中在哪个步骤实现了数据消减。

量化、编码

JPEG图像隐写中在哪个步骤后进行秘密信息的嵌入？

为什么？

量化。

如果在DCT变换之后就进行秘密信息的嵌入，在量化时会破坏秘密信息。

描述Jsteg和F3隐写算法。

Jsteg隐写是将秘密信息嵌入在量化后的DCT系数的LSB上，但原始值为-1,0，+1的DCT系数除外。

F3隐写嵌入规则：

1.每个非0的DCT数据用于隐藏1比特秘密信息，为0的DCT系数不负载秘密信息。

2.如果秘密信息与DCT的LSB相同，便不作改动；

如果不同，将DCT系数的绝对值减小1，符号不变。

3.当原始值为+1或-1且预嵌入秘密信息为0时，将这个位置归0并视为无效，在下一个DCT系数上重新嵌入。

Jsteg和F3隐写算法的区别是什么？

能否对+1、-1像素值位进行秘密信息的嵌入。

F3隐写算法的容量较大，JSteg算法对图像质量的影响较小。

描述F5隐写算法。

F5隐写过程

1.JPEG压缩，量化DCT系数

2.混洗DCT系数

3.确定k，并计算所需要载体数量

4.矩阵编码嵌入。

取出非0DCT系数。

如果不需要改动向下一比特嵌入。

如果需要改动将DCT系数绝对值减1，符号不变。

如果嵌入后DCT系数为0，则属于无效嵌入。

5.逆混洗

可在

个原始数据的LSB中最多改动1比特达到嵌入k个秘密信息的效果。

调色板图像的基本结构，与彩色图像和灰度图像相比的优缺点

调色板图像中含有一个不超过256种颜色的调色板，并定义了每种颜色对应的R，G，B各颜色分量值，图像内容中的每个像素是不超过8比特信息的一个索引值，其指向的调色板中的对应颜色即该像素中的真实颜色。

图像占用空间小

图像质量低

描述Gifshuffle调色板隐写方法基本规则。

讨论其嵌入量

通过改变调色板中颜色索引与真实颜色的对应关系（即真实颜色在调色板中的排列顺序）来嵌入秘密信息的。

隐写时，首先对图像中出现的真实颜色按一定规律排序。

对于一个具有N种真实颜色的调色板图像来说具有N！

种排列的可能。

将待嵌入的秘密信息看做成一组比特流，若多于

比特，则将其截断。

嵌入量即为

描述EZstego调色板隐写方法基本规则。

1.将调色板的颜色亮度依次排序

2.为每个颜色亮度分配一个序号

3.将调色板图像像素内容（索引值）使用LSB隐写代替，并将图像像素索引值改为新的亮度序号所对应的索引值。

4.然后用奇数序号表示嵌入秘密比特1，用偶数序号表示嵌入秘密比特0。

卡方分析原理

设图像中灰度值为

的像素数为

，嵌入的0,1比特的概率各为50%，改动规则:

2i–>

2i+1或2i+1->

2i，不会有:

2i->

2i-1或2i+1->

2i+2。

如果秘密信息完全替代了最低位平面,则

的值会比较接近，如果图像未经密写,

的值会相差较远

RS隐写分析原理及步骤

原理：

如果待检测图像没有经过LSB隐写，那么无论是经过非正翻转还是非负翻转，会等同的增加图像块的混乱度，都应该满足以下规律：

Rm≈R-m，Sm≈S-m。

步骤：

1.将待检测图像分为大小相等的小图像块。

2.对每个小图像块分别进行进行非负和非正翻转。

3.计算每块图像像素相关性是否增加。

4.将非负翻转后像素相关性增加的图像块的比例记为Rm，像素相关性减小的图像块比例记为Sm。

5.将非正翻转后像素相关性增加的图像块的比例记为R-m，像素相关性减小的图像块比例记为S-m。

F3隐写分析原理

没有经过F3隐写的图像DCT系数分布近似接近于正态分布，经过F3隐写的图像DCT系数0的数量急剧上升，会破坏正态分布，所以可以通过统计方法检测图像是否进行过F3隐写。

BPCS隐写算法原理

1.将载体数据的多个位平面都分成固定大小的小块，由于人的视觉对变化剧烈、复杂度较高的位平面小块不敏感，所以用这些位平面小块来负载秘密信息

2.考虑到人的视觉特性，有较好的隐蔽性

3.信息嵌在多个位平面上，可能有更大的容量

PVD隐写算法原理（25，31）

1.将载体图像分成许多不交叠的小块，每个小块由两个相邻像素组成

2.将隐蔽信息隐藏在每个小块两个像素灰度的差值中

3.如果原始差值较大，则可以嵌入较多的秘密信息

计算过程：

嵌入步骤：

1）记小块中像素灰度差值为

，其中

的取值范围为[0,255]

2）将整个亮度范围分成K个区域Rk（k=0,1,…,K-1），每个区域的宽度都是2的整数幂，例如：

[0,7],[8,15],[16,31],[32,63],[64,127],[128,255]

3）记每个区域的宽度、下界、上界为：

[0,7],[8,15],[16,31],[32,63],[64,127],[128,255]

334567

4）如果

落在区域Rk中，则这个小块中嵌入

个秘密信息比特

5）将

个秘密信息比特转化为十进制值

，并计算：

6）嵌入过程如下：

7）其中：

提取步骤：

1）以同样的方式划分小块

2）在可用的小块中计算

3）若

，则

4）从

解出

比特的秘密信息

加密过程：

d=31-25=6

|d|落在区域[0,7]中，在这个小块中嵌入3个秘密信息比特

秘密信息011转化为十进制为3，则b=3

d'

=lk+b=8+3=11

Rc=3,Rf=2

dmod2=0

则新的坐标为（23,34）

解密过程：

d=34-23=11

b=|d|-lk=11-8=3

从而解出秘密信息011

直方图补偿隐写方法（原理、怎样判断嵌入率）

通过在隐写后的图像中进行额外的操作，将隐写引起的直方图失真补偿回来。

主要补偿方式是通过调整未嵌入秘密信息的像素值。

抗RS隐写分析的隐写方法（原理）

对LSB方法进行修改，在嵌入数据时不但可将2i改为2i+1，或者将2i+1改为2i，也可以将2i改为2i-1，或者将2i-1改为2i。

基于直方图平移的可逆水印方法

1.判断像素值的峰值点与零点

2.将峰值点与零点的像素平移成相邻位置

3.向峰值像素值中嵌入水印信息，嵌入规则如下：

什么是水印鲁棒性？

鲁棒水印的嵌入规则。

嵌入图像的水印要具有一定的容错性，在图像经过压缩等操作之后仍然可以提取出来。