石致勤

搞 要：針對圖片編碼過程與JPEG圖像的信息隱藏的各種方法作了介紹，通過對比，得出基于人類視覺系統(tǒng)的J-PEG圖像的信息隱藏方法更具有一定的優(yōu)點，這種方法以人類視覺系統(tǒng)的模型面產(chǎn)生的量化表作為根本，直接修改JPEG圖像交換格式所包含的量化表的系數(shù)，在一定的人類視覺系統(tǒng)模型生成的量化表系數(shù)范圍之內(nèi)，把信息隱藏起來。這種方法可以單獨使用，也可以與其他算法相結(jié)合使用以達到更好的效果。由于該文所研究的算法沒有修改圖像內(nèi)容，所以蔽性較好、提出方便，不影響圖片質(zhì)量。

關(guān)鍵詞：圖片 信息隱藏 量化表

中圖分類號：TP391 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2013）03（a）-00-02

隨著社會的進步，信息技術(shù)也不飛速發(fā)展，在圖片技術(shù)領(lǐng)域內(nèi)，人們對于圖片的處理技術(shù)也有了很高的發(fā)展。圖片中的信息隱藏技術(shù)也是一項非常常用的技術(shù)。那么，圖像的信息隱藏正是運用了人類感覺器官的不敏感性，根據(jù)多媒體數(shù)字信號處理的要求，把本身存在的多余的信息隱藏起來，放入主信號中，這樣就會保持了圖片的更高的利用價值，這樣，里面的信息就不會被外露，也不會察覺或注意到，當然，圖片信息的利用價值不會改變。該文主要是以JPEG格式的圖片為研究對象進行說明，因為這種格式在圖片中最為常用，用JPEG圖像作為載體進行信息隱藏具有更大的隱蔽性，不會被發(fā)現(xiàn)，應(yīng)用價值也會更高。目前，以JPEG圖像為載體信息隱藏方法已經(jīng)發(fā)展到多種，結(jié)論得出，運用我些發(fā)明的算法進行信息隱藏，一般選擇在圖像多個分塊的DCT域中，一般為大小為8×8，因此，這種圖片的信息隱藏與提取都是較為復(fù)雜的。該文的研究是提出了把信息放入位置不同的圖片的方法。把所以隱藏的信息嵌入JPEG圖像的量化表中，這種方法運用起來更有科學(xué)性，由HVS模型生成的量化表進行有效的控制。這種隱藏技術(shù)得到了認可，主要是因為把信息隱藏入之后，其像素基本沒有失真，另外，進行提取信息也不需要進行復(fù)雜的圖像解碼，從而達到快速而簡單的效果。

1 基礎(chǔ)知識

該文所研究的JPEG是靜止壓縮圖像的標準，是由ISO/IEC聯(lián)合圖像專家組所特別指定的。這種圖像適合用于連續(xù)色調(diào)，其中包括灰度和彩色兩種。

1.1 JPEG的三種要素有哪些

包括三種基本要素，這是特指JPEG標準：第一種要素是編碼器，它是編碼處理的實體。輸入與輸出有很大的區(qū)別，把數(shù)字原始圖像與不同的的定義兩種同時輸入，就會根據(jù)一定的指定命令輸出所需要的壓縮圖像數(shù)據(jù)。第二種要素是解碼器如上所說，編碼器是編碼處理的實體，當然，解碼器則是是解碼處理的實體了。把上一個得出的壓縮圖像數(shù)據(jù)再次輸入，同時輸入一些不同定義的表格，則再次輸出重新組合的指定圖像數(shù)據(jù)。第三種要素是交換格式，在A、B兩個環(huán)境下，或者多個環(huán)境下，通過交換再產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，交換模式是壓縮圖像數(shù)據(jù)的表示，在編碼中所使用的所有表格也都表示出來。

1.2 JPEG的編碼解讀

JPEG格式的編碼包括三個重要的過程。

第一，色域轉(zhuǎn)換。YCrCb顏色模型是JPEG格式圖像所經(jīng)常使用。具有一定的固定公式，從RGB到Y(jié)CrCb之間的轉(zhuǎn)換公式作如下表達。

Y=0.299×R+0.587×G+0.114×B

Cb=m.1687×R-0.3313×G +0.5×B+128

Cr=0.5×R-0.4187×G-0.0813×B+128

第二，DCT變換。這種變換就是指離散余弦變換，整個圖像依次從上到下，從左到右分為64塊，8×8的一個正方形，構(gòu)成圖像塊，對每個塊都要進行離散余弦變換即DCT變換。在編碼時JPEG用的是Forward DCT（FDCT），而在解碼時所用的則是Inverse DCT（IDCT），兩者

不同。

第三，量化。從第一步所說的離散余弦變換的8×8個空間頻率振幅值，再對這一空間進行分層量化操作。在數(shù)據(jù)中分別除以量化表里對應(yīng)的值，出現(xiàn)小數(shù)時四舍五入。量化表的取得有兩種方法，一種是自己定義的，另一種是用JPEG標準文件中推薦的缺省量化表。比如說分別用于亮度與色度的缺省量化表，就是標準文件文件中所推薦。

離散余弦系數(shù)的量化是對壓縮比中最重要的部分，也是對于壓縮比與關(guān)系到圖像質(zhì)量的最主要部分。在排序與編碼時，把上面所量化后的離散余弦系數(shù)再按照Zig-zag排序的方法進行再一次編排，將把8×8的這樣的一個正方形陣形變成l×64的矢量，空間發(fā)和一了變化，再對離散余弦系數(shù)再次編碼。

2 以往QTM算法及不足

我們知道，Jpeg-Jsteg的方法隱藏方法中，其中所隱藏的信息容量非常小，是一個很大的弱點，而有科學(xué)家對此時行了再次研究，對這種方法進行改進，得出另一種算法，也就是QTM算法，全名是quantization tablemodification算法，這樣就大大提高了信息隱藏的數(shù)量。QTM方法為什么會大大提高信息的融與量呢，原來，它是把JPEG缺省量化表作了修改，便于輸入更多的信息。在修改之后，在表中的中頻位置上其系數(shù)全部變?yōu)閘，并在修改后的8×8的離散余弦系數(shù)中時面塊的中頻區(qū)域離散余弦系數(shù)的每個中最后面兩位也轉(zhuǎn)入了所隱藏的信息，這樣，容量就會變

大了。

3 該文算法

通過上面我們已經(jīng)知道了QTM算法是對JPEG量化表進行科學(xué)地修改，這樣可以讓量化后的離散余弦系數(shù)更多的輸入信息。但是，這種算法也有一定的缺點，比如，經(jīng)過修改后的量化表中頻系數(shù)都變成了1，這一位置很容易被所謂的黑客不費吹灰之力就可以功破，沒有安全性可言。

當然，由于用了修改后的量化表之后使圖的像的壓縮率再次變小，而且這種算法是JPEG缺省的最化表，致使圖像質(zhì)量受到損壞，質(zhì)量變差了，影響效果也會變差?？墒窃撐牡乃惴▍s沒有這樣的缺點，用的是直接通過修改量化表，把把隱藏在量化表中直接隱藏，效果較好。

3.1 在人類視覺系統(tǒng)的基礎(chǔ)建立的量化表的運用

在上文中提到了JPEG標準規(guī)定缺省的量化表，我們對其有了一定的了解。這兩個量化表它是運用了亮度與色差的信號。這兩個量化表在一般應(yīng)用中有著較好的效果。上面提到的Jpeg-Jsteg算法和QTM算法都是在這個基礎(chǔ)上的。

但是這兩個缺省量化表具有一定的缺點，那就是它只是局限于720×576的辨率，最適合的觀察距離為屏幕高的6倍，除了這個距離效果不好，而且只是想到了肉眼窄間頻率敏感特性，但是對于肉眼視覺系統(tǒng)的掩蔽效應(yīng)沒有考慮充分。

所以，這兩種算法隱藏信息后卻讓圖像質(zhì)量大打折扣。所以該文所說的算法充分考慮了人的視覺系統(tǒng)，運用人類視覺模型構(gòu)造的量化表來把信息進行隱藏，起到了很好的效果。

人類視覺系統(tǒng)是非常復(fù)雜的，既有生理方面的，也有神經(jīng)方面的，因此，視覺在人體中占有生要的位置，但是人們對眼的活動機理還是沒有完全研究透徹，也沒有完全沒事悉。但是人們對眼的研究還在進行中，并總結(jié)和建立了很可行的基本的視覺模型，這是一個巨大的進步。

3.2 該文研究的信息隱藏算法介紹

3.2.1 嵌入容量的大小要根據(jù)HVS生成的量化表來進行進一步確定

圖像中隱藏信息這后，還要保證圖像的質(zhì)量，要做到這一點，就要做到隱藏信息后量化表的每一位的值全部要小于由HVS生成的量化表中所一一對應(yīng)位置的

值數(shù)。

我們事行得出人類視覺系統(tǒng)的量化表，再把本表中能夠承受的容量分在兩個區(qū)中，比如說，本系數(shù)最小值為36，那么，4位二進制數(shù)可以承受，嵌入它，其余的與QTM算法所得的量化表中系數(shù)的最小值為16，能承受3位二進制數(shù)，嵌入之。由此，圖像的質(zhì)量得到了保證，還擴大了信息的

容量。

3.2.2 生成所隱藏信息的方法

隱藏信息之后，需要調(diào)出時應(yīng)該如何來操作呢，這就要把隱藏的信息首先要轉(zhuǎn)換成一個一維二進制比特的序列。為了讓其更為安全，可以把比特序列打亂，需要一個密鑰Key，產(chǎn)生偽隨機位置序列，這樣，就不容易被被解。再把原來的序列用偽隨機序列為引為索引，把打亂的序列進行重新排列，再嵌入信息序列。

3.2.3 如何把信息嵌入圖片

我們在前面已經(jīng)了解了生成所隱藏信息的方法，根據(jù)上面的知識點，我們可以做到，把隱藏4位二進制數(shù)的15組中的2組放入圖片中，把這個長度的信息隱藏

起來。

先將二進制序列置亂，然后把它按順序分成組，共分成13組，前52比特以4比特為一組，后面的147比特分成49組，每組是3比特。再把每組二進制的數(shù)變?yōu)槭M制的數(shù)，這就有了待嵌入序列T。把所要隱藏信息長度值再變?yōu)?位二進制的數(shù)，再把高4位和低4位都變成十進制數(shù) T1和T2。這時候就是三個數(shù)T1、T2和T，再按這個順利生成一個由64個十進制數(shù)組成的序列Tw。這樣，這種算法下，199比特信息隱藏不成問題，如果要少于199比特，在后面加一個0就可以了。

該文所研究的嵌入，在本質(zhì)上是把信息的量化表生成過程給隱藏了，把原先的8×8陣形設(shè)定為l，再把這樣一個陣形用Z字形進行排序，從而成為一個1×64的序列I0。再把I0序列倒過來，形成一個新的序列Il。再在基礎(chǔ)上形成一個嵌入隱藏信息的序列I'，是用加性嵌入的方法開成的，所以，得出一個公式l'=I1+2*Tw。

3.3 如何提取所需要的信息

對于那種量化表是JPEG圖像交換格式中的信息提取就很簡單，不需要對PEG圖片進行解碼，就能很容易的得到JPEG圖片中的所要的量化表。首先讀入圖像，在碼字FFDB后就是本圖像的量化表。當我們第一步提取了圖像的量化表之后。

接下來再從最末兩位得到嵌入信息的長度信息，我們用L來表示，把把其他的系數(shù)-1，得到的差÷2，這樣就有了嵌入信息的十進制表示，再變成二進制。

取L位后，再根據(jù)密碼經(jīng)過反置亂得到最先的比特序列，最后一步，把這個一維二進制比特序列變?yōu)樽畛醯木哂性瓉硪饬x的信息就算是成功提取了。

4 實驗分析與結(jié)果

我們經(jīng)過上面的討論，解決了問題，但是得到的結(jié)果有效性如何呢，這需要我們來檢測一下，為此，我們做了大量的實驗。我們選擇了四張常用的灰度圖圖片，分辨率為256×256我們?yōu)樗麄兎謩e命名為Lena、Baboon、Boat、Girl，在這四張圖片中，我們分別放進199 bit，128 bit，64 bit和32 bit與原始圖像比較的峰值信噪比（PNSR）的值。

我們可以看出，在放進199 bit后名叫Lena的圖像沒有顯著的變化，這是我們用肉眼所觀察的，如果值都高于85 db，那么，圖片的不可察覺性就很明顯了。

通過該文算法，與QTM算法進行比較后，我們可以看出，所隱藏信息后圖像大小和圖像質(zhì)量都有了很大的提高，表現(xiàn)在壓縮比高，圖片的質(zhì)量也大大提高。

下面我們再對算法魯棒性測試，無論什么樣的攻擊軟件都不能能把JPEG交換格式的量化表做了篡改，所以，即使對圖像進行了改動，里面的信息是不會被修改的，很安全。

當然，該文的算法還有一個更大的好處，這個好處莫過于是把圖像里面的信息很方便、及時、簡單的提取出來，直接可以把JPEG交換格式的量化表取出就來就達到了取得信息的目的了，而普通的算法就沒有這樣的優(yōu)點，還要進行很多的分塊、DCT變換等。不需要轉(zhuǎn)換就會省去很多時間與技術(shù)，所以提出信息就方便得多。

5 結(jié)語

我們以JPEG為例向大家介紹了一種圖片信息隱藏的算法，這種算法較以往的算法更為簡單，它是根據(jù)人類視覺系統(tǒng)的JPEG圖像的信息隱藏算法，更具有人

性化。

這種算法隱藏的圖像更比普通算法有著很大的優(yōu)點：

第一是，把信息嵌入到了JPEG交換格式的量化表中，更具有隱秘性；

第二是由于根據(jù)人類視覺系統(tǒng)設(shè)計的，信息嵌入后，具有不可觀察性，所以圖片的質(zhì)量不受影響。

但是也有缺點，就是所嵌入的信息不多，如果與普通算法相結(jié)合會有更多的

優(yōu)點。

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