張艷玲，王允鋒

（1．西安工業(yè)大學(xué) 電子信息工程學(xué)院，西安710021；2．西安旭泰電氣技術(shù)有限公司，西安710054）

隨著通信和計算機技術(shù)的發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)通信已經(jīng)成為信息傳播的主要工具，其中數(shù)字圖像的傳輸在網(wǎng)絡(luò)通訊中起著越來越重要的作用．據(jù)美國國家安全局統(tǒng)計，在當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)通信中，圖像信息約占信息總量的70%，是人們進行信息交換的重要手段［1］．更重要的是，隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的普及、開放和共享，具有高保密特點的圖像受到越來越多的威脅，特別是涉及國家安全和戰(zhàn)略的圖像，這些圖像信息在傳輸之前必須經(jīng)過嚴格、有效、具有自主知識產(chǎn)權(quán)技術(shù)的加密處理［2］．

在圖像隱藏領(lǐng)域中有許多隱藏方法，如數(shù)字水印技術(shù)［3-4］、灰度值替代法［5］、最不顯著位（Least Significant Bits，LSB）法［1］及數(shù)字圖像的置亂技術(shù)［6］等．其中LSB算法是利用人眼對像素點細微改變的不敏感性，使用R、G、B三種顏色的最低比特位來進行圖像隱藏，其嵌入比為12．5%，是目前公認信息隱藏量大的一種算法，同時還具有算法簡單、嵌入速度快等優(yōu)點．這些優(yōu)點是一些基于變換域的隱藏算法所無法比擬的，因此LSB算法在信息隱藏領(lǐng)域中占有重要地位［7］．但簡單地用隱蔽數(shù)據(jù)替換LSB會引入統(tǒng)計上的不對稱性，為分析者提供了可靠檢測的線索，其隱蔽性和不可測性在一定程度上可能被分析，因此存在隱藏圖像具有易被還原的缺陷．

文中通過對混沌系統(tǒng)和LSB算法的深入研究，提出一種新的圖像隱藏算法，該算法將混沌序列與傳統(tǒng)的LSB算法相結(jié)合，增強傳統(tǒng)LSB算法的抗干擾能力和不可感知性，同時延續(xù)其簡單時效性，實現(xiàn)在混合載體中提取圖像信息時不需提供原始載體進行對比，以期具備很強的魯棒性．

1 混沌序列增強LSB圖像隱藏算法

1．1 秘密圖像的預(yù)處理

采用LSB算法進行圖像隱藏時，需要將秘密圖像信息轉(zhuǎn)換為二進制碼流，因此，在嵌入秘密圖像之前，先要對秘密圖像進行預(yù)處理．

設(shè)秘密圖像為M，其大小為K1＊K2，為簡單分析，這里采用的圖像直接采用灰度圖像（若為彩色圖像，則先將彩色圖像分解為R、G、B三基色后，每種基色再按灰度圖像進行預(yù)處理）．預(yù)處理主要通過圖像降維、像素值的十進制轉(zhuǎn)二進制來實現(xiàn)．

將二維秘密圖像M先轉(zhuǎn)換成一維十進制序列M1，其長度為K1＊K2，然后將一維序列M1中的像素值從十進制轉(zhuǎn)換為二進制并表示成M2，此時的M2為K1＊K2行8列的二進制矩陣，之后將M2轉(zhuǎn)換成一維二進制序列M3，其長度為K1＊K2＊8，至此，秘密圖像被轉(zhuǎn)換成一維的二進制碼流．最后將秘密圖像的二進制流分為任意的3段，分別對應(yīng)嵌入到載體圖像R、G、B三基色分量中．

1．2 載體圖像的預(yù)處理

因為彩色圖像的信息嵌入量大，所以載體圖像一般選用彩色圖像．載體圖像的預(yù)處理主要是將載體圖像分為R、G、B三基色分量，然后對每一分量進行十進制轉(zhuǎn)二進制處理．

設(shè)載體圖像為C，其大小為K3＊K4＊3．將載體C中R分量取出記為C1，G分量取出記為C2，B分量取出記為C3，則C1、C2、C3均為K3＊K4階的二維十進制矩陣，與秘密圖像預(yù)處理一樣，可以將C1、C2、C3轉(zhuǎn)換成二進制序列C11、C21、C31，他們均為K3＊K4行8列的二進制矩陣．

1．3 混沌序列及隨機位置信息的產(chǎn)生

混沌序列可以用確定的非線性方程表示，但由于其對初始狀態(tài)和系統(tǒng)參數(shù)非常敏感，使得任何微小的差別都會引起運算結(jié)果的巨大差異，這使得混沌序列運動軌跡是不可預(yù)測的，即混沌序列具有良好的隨機性，但這種隨機性僅僅是貌似隨機［8］．由于Logistic映射是一類非常簡單的一維混沌系統(tǒng)，但它能產(chǎn)生復(fù)雜的運動軌跡，所以受到眾多學(xué)者的關(guān)注，并進行了深入的研究，文中產(chǎn)生混沌序列的方式選為Logistic映射．

Logistic映射定義為

式中：μ為分支參數(shù)，其取值范圍為0～4；變量xn的取值為0～1；n為序列號．對Logistic混沌動力系統(tǒng)的研究表明，當(dāng)μ大于等于3．57時，Logistic系統(tǒng)的軌跡處于混沌狀態(tài)［9］．即以μ為系統(tǒng)參數(shù)，由初始值x1在Logistic映射的作用下所產(chǎn)生的序列｛xn｝（n＝1，2，3，…，n）是非周期的，不收斂的，并對初始值非常敏感．

因為這里是對R、G、B三個分量的行和列進行隨機選取，所以需要產(chǎn)生6個混沌序列，混沌序列的長度分別選為K3和K4．設(shè)在初值x1和μ的條件下產(chǎn)生的長度為K3的混沌序列為

將混沌序列轉(zhuǎn)存為二維矩陣X1，即

然后對矩陣X1按第二行的數(shù)據(jù)（即混沌序列）進行排序，對應(yīng)的混沌序列的位置信息也被打亂變得隨機，則X1的第一行數(shù)據(jù)便是用混沌序列產(chǎn)生的隨機序列記為h1．同樣的方法，也可以產(chǎn)生隨機序列h2、h3、h4、h5、h6（選 取 的 初 值條 件μ 和x 不同），其中h1、h2、h3的長度為K3，用于行坐標(biāo)的選取，h4、h5、h6的長度為 K4，用于列坐標(biāo)的選取．

1．4 秘密圖像信息的嵌入

秘密圖像信息的嵌入是在LSB算法的基礎(chǔ)上，采用混沌序列產(chǎn)生的隨機序列來決定嵌入的位置，依此增強嵌入信息的隨機性和不可見性．主要的嵌入步驟為

① 取出秘密圖像信息的第一段記為MR，設(shè)其長度為KR；

② 取出隨機序列h1的第1位記為h1（1），取出隨機序列h4的第1位記為h4（1），將MR的第一位嵌入到序列C11的第（（h1（1）-1）＊K4＋h4（1））行的第一列；

③ 依次向后取出隨機序列h1的下一位h1（i）及h4的下一位h4（i），將MR的第i位嵌入到C11的第（h1（i）-1）＊K4＋h4（i）行的第一列；

④ 判斷秘密圖像信息是否嵌完，若未嵌完，則轉(zhuǎn)入步驟③；若已嵌完，則R分量的嵌入結(jié)束．

依照步驟①～④分別對G分量和B分量也進行相應(yīng)的嵌入．

然后將嵌入秘密圖像信息的R、G、B分量分別進行二進制轉(zhuǎn)十進制處理，再將一維的十進制序列轉(zhuǎn)換成二維序列，最后將三分量合并成彩色圖像，即為嵌入秘密圖像信息的混合載體圖像．此時再傳輸混合載體圖像，秘密圖像信息也被傳送出去而不被人覺察．

1．5 秘密圖像信息的提取

采用該算法在載體圖像中嵌入秘密圖像信息，在提取秘密圖像信息前，也要產(chǎn)生對應(yīng)的混沌序列及隨機序列，初始條件的選取應(yīng)與嵌入時一致．然后對混合載體圖像進行預(yù)處理，即提取出其R、G、B分量，然后進行十進制轉(zhuǎn)二進制處理．用產(chǎn)生的隨機序列按照嵌入時的規(guī)則提取出對應(yīng)的秘密圖像信息，并將三段合為一段．最后將秘密圖像的二進制碼流再轉(zhuǎn)換成二維的十進制矩陣，即可得到秘密圖像，實現(xiàn)了秘密圖像的安全傳輸．

可見，采用該算法在載體圖像中嵌入的秘密圖像信息，其提取方法非常簡單，并且在提取秘密圖像信息時不需要原始載體圖像，可實現(xiàn)秘密圖像信息的盲提?。?/p>

2 實驗結(jié)果及分析

2．1 基本實驗

實驗選取的載體圖像是256＊256pixel的Lena圖像，秘密圖像選取的是大小為20＊70pixel的bmp格式的灰度圖像．x1＝0．250 1，μ＝3．81，產(chǎn)生 h1、h2、h3、h4、h5、h6的 初 值 之 間 依 次 差0．002，0．02．圖1為對應(yīng)實驗結(jié)果．

圖1 基本實驗結(jié)果Fig．1 The basic experimental results

從圖1中可以看出，采用本算法在圖像中嵌入秘密圖像信息，對載體圖像的改變很小，再結(jié)合人類視覺系統(tǒng)的冗余效應(yīng)，這種改變是人眼很難感知到的，因而達到了隱藏信息透明性的要求．

2．2 魯棒性實驗

本文對混合載體圖像進行多種常見的圖像處理的攻擊，對受攻擊后的圖像進行秘密圖像提取實驗．算法的魯棒性評價方法采用主觀評價方法和客觀評價方法．主觀評價根據(jù)人的視覺系統(tǒng)（Human Visual System，HVS）屬性，依靠人眼對圖像提取效果進行主觀判斷．客觀評價法采用均方根誤差PMSE來反映兩個圖像之間的差異．

PMSE定義為

PMSE＝

式中：C′（i，j）為恢復(fù)的秘密圖像；C（i，j）為原始秘密圖像；M和N 分別對應(yīng)圖像的行和列．

對混合載體語音信號進行加噪攻擊和剪切攻擊．實驗結(jié)果如圖2～3所示．PMSE實驗結(jié)果見表1．

圖2 加椒鹽噪聲后的實驗結(jié)果Fig．2 The experimental results after adding salt and pepper noise

圖3 剪切后的實驗結(jié)果Fig．3 The experimental results after shearing

表1 PMSE實驗結(jié)果Tab．1 The experimental results of PMSE

從實驗結(jié)果可以看出，隨著攻擊噪聲強度的增強，均方根誤差PMSE也隨之增加，恢復(fù)秘密圖像的視覺效果也變差．剪切的位置改變，PMSE的變化相對較小，恢復(fù)秘密圖像的視覺效果變化也不是很大，這主要歸結(jié)于嵌入算法的隨機性；雖然攻擊后能看見較明顯的噪聲，但還是可以分辨出圖像信息，因此，文中提出的算法對噪聲攻擊和剪切攻擊具有較好的魯棒性．

3 結(jié) 論

為了避免傳統(tǒng)圖像隱藏算法的缺點，安全、高效地達到圖像隱藏的目的，文中根據(jù)人眼對圖像細小差別不敏感的特性，設(shè)計了混沌和LSB相結(jié)合的圖像信息隱藏算法．該算法充分利用了混沌序列隨機性的特點，隨機選取載體圖像的嵌入點，將秘密圖像信息嵌入到載體圖像像素點的最低位，實現(xiàn)了在圖像中嵌入圖像信息的這一應(yīng)用需求．實驗結(jié)果表明，文中所設(shè)計的算法在魯棒性和不可見性等方面優(yōu)于傳統(tǒng)LSB算法．

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