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数字图形和图像处理的基础技巧 #生活技巧# #工作学习技巧# #数字技能训练#

数字图像安全 一、密写与密写分析 密写就是利用人类感觉器官对数字信号的感觉冗余，将秘密信息隐藏在载体信息（文本、图像、音频、视频等）中，加密后载体的外部特征只有人类感觉器官无法察觉的微小变化，使得在传递载体的同时传递秘密信息并且不被人察觉。 密写分析则与之相反，其目的是检测出载体中存在秘密信息的可能性并中断信息的传递。 （1）密写算法 图像分块嵌入法 游程修改嵌入法 基于图像特征嵌入法 结构微调法 半色调图像嵌入法 基于频率域信息嵌入法 （2）密写要求 不可觉察性 不可检测性 安全性 鲁棒性 嵌入量 计算复杂度 二、LSB密写算法 原理： 此算法是最简单的一种密写算法。 由于图像显示主要由像素点的高位决定，故将秘密信息的高位替换到载体图像的低位，这样不仅载体图像不会发生太大的畸变，还可以实现大容量信息隐藏。 接受方只需将载体图像的低位提取出来即可。 算法实现 利用一张灰度图像来实现信息的隐藏，对比密写前后图像，发现没有改变。因为秘密信息是一张二值图像，替换的仅是像素的最低位，对载体图像几乎无影响，且能完全提取。如果将秘密图像换为灰度图像，则密写的质量和提取的信息将出现一定程度的失真。 载体图像 载密图像 原始秘密信息 提取秘密信息 三、基于分块的图像密写 1、原理： 先将载体图像进行分块， 分为互不相叠的大小为m×n的图像子块，然后生成与图像块大小相同的二值随机矩阵，即密钥K，再生成大小为m×n的权矩阵W，其中权值满足的条件为2r-1≤m×n，r为每次在图像子块中嵌入的比特数，即b1,b2,…br最后经过异或、求和等运算实现数据隐藏。 2、密写步骤： 计算图像子块 ； 计算 ； 计算如下集合： 定义差值 满足此原则： 则不修改块内像素，否则取Sw中w=d。 3、图像分析： 将大小为516×516的Lena图像作为载体图像，分成3×3的子块，计算得隐藏的信息量为11664比特，即大小为108×108的图像，具有较高的隐藏容量。对比两幅图可知：在图像的边缘、轮廓发生了很细微的改变，原因是数据隐藏时改写了部分像素。这种变化与图像二值化比较相似，不能引起人们足够的觉察性，具有一定的安全性。 载体图像 载密图像 4、密写分析 由于密写时相当于在图像中引入了噪声，破坏了图像单元的连通性与安全性，因此利用形态学二次运算将膨胀和腐蚀有机地结合起来，使膨胀和腐蚀改变图像的拓扑的缺陷相互抵消，既可出嵌入过程中引入的噪声，又可保证原图像的拓扑不变。对原始载体图像和载密图像进行形态学滤波，并分别对滤波前后的图像做差。 载体图像滤波 载密图像滤波 载体图像滤波差 载密图像滤波差 滤波后的两幅图像相差也不是很大，不过对比度略有提高，但在缺乏参照图像下，也不能判断此图经过密写。作差之后，如果轮廓越清晰，说明密写的可能性越大。密写后的图像有一定的轮廓，此时可引起一定的怀疑。对此，需要减少嵌入信息量，或者用内容丰富的图片。但是想要提取里面的信息，比较困难。因为在密写时，采用了置乱，而置乱的算法有许多种；采用了密钥K，而一共有29种密钥；采用了权矩阵W，而共有 种。分析者无法采用具体的算法提取信息，只能截断。 3、数据的提取 将载密图像分成大小为m×n的子块，在每个子块中分别计算 ，将得到的数据对2r取模，再把数据转换成二进制，然后把每个子块得到的数据串接成比特流，最后进行反置乱，这样就能得到原始秘密数据流。如下图所示： 原始信息 提取的信息 我们可以直观的看到，在传递过程中，没有受到攻击时，可以准确地提取信息。 图像在传递过程中容易受噪声影响，或者受到一定程度的攻击。因此对载密图像修改部分像素的值，仍能提取秘密信息，不妨碍信息的读取。如图：此方法具有一定的抗攻击性，即鲁棒性 总结： 通过以上的分析可知：基于分块的二值图像密写的优点是密写量大、修改数据少、计算量小、不可觉察性高、自适应嵌入信息、较好的防篡改和防攻击性，能实现完全的盲提取，由于采用了异或操作和密钥矩阵，

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