基于图像LSB的秘密信息隐藏技术_叶天语

文章编号:1006-2475(2005)11-0028-04

收稿日期:2004-12-20作者简介:叶天语(1982-),男,浙江温州人,汕头大学电子工程系硕士研究生,研究方向:数字图像处理与信息安全。

基于图像LSB 的秘密信息隐藏技术

叶天语

(汕头大学电子工程系,广东汕头 515063)

摘要:基于图像的信息隐藏技术有着广泛的应用,而最低有效位算法是其中有效的方法之一。本文首先对载体图像进行位平面分析,发现LSB 位具有最好的隐藏效果;然后分别实现了三个以二值图像和文本文件作为秘密信息的信息隐藏和提取实验。实验结果表明:基于图像LSB 的秘密信息隐藏不仅具有算法简单、透明性良好的特点,而且还具有隐藏信息容量大、无失真提取、对文本文件具有双重隐藏功能等优点。关键词:图像;LSB;信息隐藏

中图分类号:TP391.41 文献标识码:A

Secret Information Hiding Technology Based on LSB of Image

YE Tian -yu

(Department of Electronic Engineering,Shantou University,Shantou 515063,China)

Abstract:Secret i nformation hiding technology based on i mage has broad applications.LSB algorithm is one of effective algori th ms.This paper first introduces the method of bit plane analysis,finding LSB has the bes t hiding effect,then respectively realizes three experi ments on information embedding and extracting:the first one takes an image with two different values as secret information and another two take a text file as secret information.The experi mental resul ts show that secret information hiding technology based on LSB of image not only has the advantages of si mplicity,good imperceptibility,bu t also has great hiding capaci ty,extraction wi th no distortion,dual hiding effect for text file,and so on.

Key words:image;LSB;information hiding

0 引言

信息隐藏是在网络环境下把机密信息隐藏在其它无关紧要的信息中形成隐秘信道,除通信双方以外的任何第三方并不知道秘密通信这个事实的存在。它与密码加密方法进行的保密通信相比,信息加密从/看不懂0变为/看不见0,转移了攻击者的目标。这种技术具有良好的透明性,即隐藏了秘密的信息,即使你看见了、听见了还是不能有所发现,加入了秘密信息的媒体在传输时与未加入秘密信息前的媒体没有什么不同。

信息隐藏技术发展到今天,已出现了各式各样的隐藏方法,最低有效位算法LSB(least significant bit )是一种简单而通用的信息隐藏方法,大部分的多媒体文件(如图像、音频和视频文件等)都可作为LSB 算法中

的载体。本文讨论以图像为载体的LSB 隐藏算法。

1 数字图像的最不重要位嵌入方法

(1)位平面分析。

根据图像采用的颜色数,可以将图像分为2位、8

位、24位图。图像中每个像素点的颜色值的某一位共同构成的一个新的二值图像就称为该图像的一个位平面图像。可以定义图像的第0个位平面到第7个位平面依次为最不重要位平面(LSB)到最重要位平面。一个8位灰度图graylena.tif 的8个位平面分解如图1所示。注意到较高位(特别是前四位),包含了大多数在视觉上很重要的数据,其他位平面对图像中更多的微笑细节有作用。把数字图像分解成位平面对于分析每一位在图像中的相对重要性是非常有用的。可以看出,图像的位平面存在一定的规律

计算机与现代化

2005年第11期

JISUANJI YU XIANDAIHUA

总第123期

性[2]:(1)在高位平面出现随机纹理,在低位平面的相同位置仍出现随机纹理。即较不重要位平面的随机纹理多于较重要的位平面中的随机纹理。(2)从最重要的位平面到最不重要位平面随机纹理是逐渐增多的。假设被隐藏的信息是包含0和1的有意义的信息,若把它嵌入某个位平面,该位平面的随机纹理特性就会消失。秘密信息就是依靠这种随机性来隐藏信息,

实现隐形性的。

graylena.tif 图像第7位平面第6位平面第5

位平面

第4位平面第3位平面第2位平面第1位平面第0位平面

图1 原始graylena.tif 图像及其8个位平面分解

图2 key.bmp

下面来分析将相同的秘密信息(key.bmp 如图2所示)嵌入lena 各个

位平面后PSNR 值的情况。实验结果为:嵌入第一个位平面所得的PSNR=50.7145;嵌入第二个位平面所得的PSNR=44.7054;嵌入第三个位平面所得的PSNR=38.6970;嵌入第四个位平面所得的PSNR=32.6392;嵌入第五个位平面所得的PSNR=26.4970;嵌入第六个位平面所得的PSNR=20.7600;嵌入第七个位平面所得的PSNR=15.1876;嵌入第八个位平面所得的PSNR=8.4023。

由PSNR 的定义可知,嵌入秘密信息后的图像的失真程度随着位平面的阶位的增加而增大。即最不重要位相对其他位而言,具有最好的隐藏效果,几乎看不到任何失真。这些也符合以上分析得到的各个位平面的纹理特性。本文以下所做的实验均是将秘密信息嵌入在LSB 中。

(2)常用的LSB 信息隐藏及提取算法。

LSB 秘密信息隐藏是在载体信号的空域进行的,将秘密信息变成二进制数据流后,隐藏在载体数据的最低比特位上,类似于在原始数据上迭加能量很小的噪声,对视觉的影响非常小,不会带来图像的明显降质,而提取秘密信息时将最低比特位取出即可。秘密信息指有关要传送的要隐藏的信息,如图像、文字等。为讨论方便,先给出以下定义:假设嵌入步骤中使用的隐秘载体记为c 。不失一般性隐秘载体可用一列长度为l(c)的数组c i (1F i F l(c))表示。对于数

字声音,即为时间采样序列;对于数字图像,可通过使图像向量化得到一序列(例如,把所有像素点按从左到右,从上到下的次序排序)。对于二值图像,c i I {0,1};对于量化图像或声音,0F c i F 255。隐秘后的对象记为s i ,可用长度也为l(c)的序列表示。

如果需要检索所有的隐秘载体元素c i ,我们将使用符号j 。若索引本身被某个集索引,就用记号j i 。第j i 个隐秘载体元素即为c ji 。秘密消息记为m,其长度为l(m),m 的各位为m i ,l F i F l(m),除非另做声明,我们假设m i I {0,1}。

嵌入过程包括选择一个隐秘图像载体元素的子集{j 1,...,j l (m)},然后在子集上执行替换操作,即把c ji 的LSB 用m i (m i 为1或0)。在提取过程中,提取所选择的隐秘载体元素的LSB 并做出适当的排序以重构秘密消息。

算法1 基本LSB 嵌入算法。

for i=1,...,l (c)do s i w c i end for

for i=1,...,l (m)do

compute index j i where to store the ith message bit s ji w c ji Z m i end for

算法2 基本LSB 提取算法。

for i=1,...,l (m)do

compute index j i where the ith message bit is stored m i w LSB(c ji )end for

用这种方式进行信息隐藏可以获得较大的隐藏信息量。对于一幅M @N 像素大小的24位真彩色数字图像,其隐藏的信息量为:

H=A MN @3/8(bytes)

其中A 定义为隐藏信息嵌入率,0F A F 1。以下进行的三个仿真实验都是基于这两个算法的思想。

(3)LSB 信息隐藏技术特点。

不可感知性/透明性(imperceptibility):通过肉眼无法将嵌入秘密信息后的载体与原始载体区别开;算法复杂度低(Low complexity );隐藏位置的安全性(Se -cure Hiding Place):水印信息隐藏于载体数据的内容之中,而非文件头等处,这就预防因格式变换而被破坏;隐藏的信息量大;鲁棒性差。

虽然存在着缺点,但因为大多数图像信息隐藏的目的是为了隐秘通信,通信双方在这种应用中最关心的性能是:安全性、不可感知性、信息量。这种方式能很好地满足这种应用,因此,使其成为一种进行信息

2005年第11期叶天语:基于图像LSB 的秘密信息隐藏技术

隐藏的主流方法。

2 基于LSB 的图像秘密信息隐藏

本实验实现了在一个256*256大小的256级灰度图/graylena.tif 0(如图1所示)中隐藏和提取另外一

幅秘密图像key.bmp (其中key.bmp 为元素取值只为2和1的107@210索引二值图像,如图2所示)。在实验中,graylena.tif 的每个像素的LSB 均嵌入二进制数据。

1.嵌入秘密图像。

第一步:读入载体图像lena _std _bw.bm;第二步:调整秘密图像key.bmp 像素取值为1或者0,产生256@256{0,1}二值图像;第三步:将{0,1}二值图像像素对应地嵌入载体图像每个像素的最低有效位LSB;第四步:显示嵌入秘密图像后的图像Embedded Image (图3所示)。

由于将二进制数据嵌入载体图像的LSB 后,嵌入的部分和未嵌入的部分的统计性是不一样的,这样会存在一定的安全漏洞,所以第二步将107X210大小的秘密图像key.bmp 调整为256X256{0,1}二值图像,然后对应嵌入整幅载体图像的LSB 中。

从实验结果可知,E mbedded Image 和原始的graylena.tif 在视觉上没有差别,保证了秘密信息嵌入后的不可感知性(透明性),达到了信息隐藏的目的。

2.秘密图像提取。

第一步:读取嵌入后的图像;第二步:从嵌入后的图像的LSB 得到原始的{0,1}二值序列;第三步:从{0,1}二值序列还原得到原始秘密图像,并显示提取出的秘密图像Recovered Image(图4所示

)

图3 E mbedded Image 图4 Recovered Image

图5 预处理后的图像图6 嵌入秘密文件的图像

在Matlab 中经过分析可知,提取出的秘密图像Recovered Image 与原来嵌入的秘密二值图像一致,没有差别,实现了无失真提取秘密嵌入的二值图像,达到了信息提取的目的。

3 基于LSB 的文本文件秘密信息隐藏

本实验实现了在一个256*256大小的256级灰度图/graylena.tif 0(如图1所示)中隐藏和提取一个文本文件/时间安排0。实验中,按从上到下,从左到右的顺序,在graylena.tif 像素的LSB 中嵌入二进制数据,直到文本文件内容嵌完为止。

文本文件内容为:

讲座安排:

时间:2004年11月19日地点:汕头大学大礼堂内容:TOM -SKYPE 外方CE O 一行到汕大演讲的讲座17:00签到、领资料17:30讲座开始19:00~19:30提问阶段19:30讲座结束

1.嵌入秘密文件信息。

第一步:读入载体图像graylena.tif;第二步:对载体图像做预处理(置其LSB 为0),并显示预处理图像(如图5);第三步:将秘密信息以ASCII 码的形式读入,并存储;第四步:按从上到下、从左到右的顺序,在图像像素的LSB 位上,存储秘密信息的一个bit,直到秘密文件信息嵌完为止;第五步:显示嵌入秘密文件的图像(如图6所示)。

从实验结果可以知道,嵌入文本文件后的图像与原始图像在视觉上没有差别,保证了秘密信息嵌入后的不可感知性(透明性),达到了信息隐藏的目的。

2.提取秘密文件信息。

第一步:读入含有秘密文件的图像;第二步:得到每一个像素点的LSB 位;第三步:由每8个LSB 位组成一个ASCII,还原秘密信息,并显示出来。

实验得到的提取结果与原始文本文件/时间安排0内容一致。

从实验结果可以直观地发现提取出的秘密文本信息与原来嵌入的秘密文本信息一致,没有差别,实现了无失真提取秘密嵌入的文本,达到了信息提取的

目的。

事实上,在该大小的位图中可最大可隐藏的字符数为256*256/8=8192个,约汉字4000多个。由此可见,隐藏信息的容量非常大。

4 改进的基于LSB 的文本文件秘密信息隐藏

结合第二和第三部分的实验,本实验用一种改进的方法实现了在一个256*256大小的256级灰度图/graylena.tif 0(如图1所示)中隐藏和提取一个文本文件/时间安排0。实验步骤如下:

计算机与现代化2005年第11期

第一步:参照第三部分的嵌入实验的方法,将文本文件嵌入{0,1}二值图像hand.bmp(如图7所示)的LSB位,得到嵌入文本后的图像记为A(如图8所示)。第二步:参照第二部分的嵌入实验的方法,将A 嵌入载体图像graylena.tif的LSB,得到嵌入后的图像B(如图9所示)。第三步:参照第二部分的提取实验的方法,从B中提取A。第四步:参照第三部分的提取实验的方法,从A中提取秘密文本文件信息,并显示提取出的秘密文本文件信息。

图7hand.bmp图8A图9B 实验最后提取出的秘密文本文件信息和初始嵌入的文本是一致的,实现了无失真提取。不难发现,本实验也保留了算法简单、嵌入信息量大等优点。相比于第三部分的实验的方法,此方法的改进主要体现在:将文本文件嵌入二值图像hand.bmp所得到的图8不再是有规则的,而是混乱的,因此步骤中的第一步相当于首先对文本进行加密;第二步再将加密后的图像隐藏在载体图像graylena.tif中,这样就把加密和信息隐藏结合起来,实现了双重隐藏,对文本文件的保密变得更加可靠。

5结束语

本文首先对载体图像进行位平面分析,接着实现了三个以二值图像和文本文件作为秘密信息的信息隐藏和提取实验。由实验结果可以知道:基于图像LSB算法简单;可以保证信息隐藏所需的不可感知性;隐藏数据容量大;可以实现对秘密二值图像信息和秘密文本文件信息的无失真提取;可以实现对秘密文本文件的双重隐藏。这些特点对于信息隐藏具有很大的实用性,因此基于图像LSB的隐藏方法是一种比较实用的隐藏技术。在保证这些优点的基础上,如何提高LSB方法的鲁棒性值得进一步研究。

参考文献:

[1]汪小帆,戴跃伟,茅耀斌.信息隐藏技术)))方法与应用

[M].北京:机械工业出版社,2001.

[2]王炳锡,陈琦,邓峰森.数字水印技术[M].西安:西安电

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[3]张建伟.基于图像的LSB隐藏算法位平面分析及算法改

进[J].装备指挥技术学院学报,2003,14(2):84~88.

(上接第27页)实践证明当方向向量增加到36时,不会出现碰撞检测失误。但是这样做的缺点也非常明显)))增加了系统负担,在每一帧都必须对球体的36个方向进行检测,大大降低运行速度。如果一个网格模型的顶点数目在300左右,那么每增加8个方向检测fps就会减少1。也就是说如果方向向量的数目从36减少至8,那么至少将fps提升4。如果台面上共有10个球,那么将fps在原有基础上提高40。效果惊人!

下面介绍另一个方法,这时虽然球已经与桌面相交如图9所示,但方向向量并没有检测出碰撞,若此时球继续沿v方向移动那么会出现如图10所示,此时向量a检测出了球体与球台发生碰撞,设球与桌面的交点为p,并设op是球心到p的距离,R为球半径。如果此时将球沿-a方向移动R-op,与此同时调用碰撞反应函数,则可避免球与球台的粘连。

4结束语

笔者在研究OpenGL的同时制作了三维桌球游戏系统,其功能基本符合用户需求,能够完成游戏的运行、用户的交互等基本功能。通过用OpenGL制作这个基本游戏,使我们对OpenGL有了更深的了解。OpenGL提供了十分清晰的图形函数,图形质量高、性能好。对于初学者来说也能很快上手,因此它是制作教学、游戏等软件的较好开发工具。

参考文献:

[1]和平鸽工作室.OpenGL三维图形系统开发与实用技术

(基础编程篇)[M].重庆:重庆大学出版社,2003.2~5. [2]万斌,等.Visual C++OpenGL DirectX三维编程宝典[M].

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[3]和平鸽工作室.OpenGL高级编程和可视化系统开发

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[4]杨旭,沈大林,等.Visual C++编程篇[C].北京:电子工

业出版社,2004.

2005年第11期叶天语:基于图像LSB的秘密信息隐藏技术

lsb信息隐藏

LSB算法的信息隐藏实验单位：三系一队姓名：马波学号：3222008030

LSB信息隐藏实验一、实验目的 1.掌握LSB算法原理 2.熟悉信息隐藏与提取的流程 3.锻炼算法的程序实现能力二、实验原理 1.信息隐藏用秘密信息比特替换载体中的最不重要部分，可以达到对信息隐藏的目的。在数字图像中，每个字节的最低位对图像信息的影响最小，因此将数字图像的最低位用信息比特替换可以实现信息隐藏。由于载体图像的每个字节只隐藏一个秘密信息比特，所以只有当载体图像的大小是秘密信息大小的8倍以上时才能完整的将秘密信息隐藏。提取信息位并隐藏的示意图： 2.信息提取

在隐藏了秘密信息的数字图像中，每个字节的最低位就是秘密信息比特位，只需将这些信息比特提取出来并组合，就可以恢复出原来的秘密信息。提取信息示意图：三、实验内容 A.将秘密信息隐藏在载体的最低位，检验算法的鲁棒性（1）读入秘密信息(此实验中秘密信息为二值图像) （2）把秘密信息的比特位放入载体的最低位（3）给隐藏了秘密信息的图像加入大小为1的噪声

加入噪声大小为1时：加入噪声为2时：

B．将秘密信息隐藏在载体的最高位，检验算法的鲁棒性（1）读入秘密信息(此实验中秘密信息为二值图像) （2）把秘密信息的比特位隐藏在载体的最高位（3）分别给隐藏了秘密信息的图像加入大小为1和2的噪声

C．将秘密信息隐藏在载体的第三位，检验算法的鲁棒性（1）同A中的（1）（2）把秘密信息比特位隐藏在载体的第三位（3）分别给隐藏了秘密信息的图片加入大小为1、2和3的噪声

基于LSB算法的图像信息隐藏与检测

数字图像隐写分析基于LSB算法的图像信息隐藏与检测学院名称计算机科学与技术学院专业班级学生姓名学号指导教师 2016.05.01 基于LSB算法的图像信息隐藏与检测摘要：LSB替换隐写基本思想是用嵌入的秘密信息取代载体图像的最低比特位，原来的的7个高位平面与替代秘密信息的最低位平面组合成含隐藏信息的新图形。文章首先简

单叙述了BMP位图文件的文件格式,然后根据24位真彩色BMP位图格式与显示方式的特殊性,直接改变图像中像素的最后一位值来嵌入秘密文件,提出了一种对文字信息进行加密的有效方案。关键词：LSB，信息隐藏，信息安全，BMP位图 Image information hiding and detection based on LSB algorithm

Abstract: LSB replacement steganography basic idea is to use the embedded secret information to replace the image of the lowest bits, the original 7 high plane and the least significant bit plane of alternative secret information into new graphics containing hidden information.This paper simple describes the BMP file format of the bitmap file, and then according to the 24 true color BMP bitmap format and the particularity of display mode, directly change the values of pixels in the image of the last to embed secret files, puts forward a effective scheme of text information is encrypted. Key words: LSB, Information hiding,information security,bit map file 目录第1章绪论 (5)

信息隐藏实验四二值图像信息隐藏

实验四二值图像信息隐藏一、实验目的了解二值图像的特点，掌握基于二值图像的信息隐藏原理，读懂两种基于二值图像的信息隐藏方法，并自己设计另一种二值信息隐藏的方法。二，实验环境（1）Windows XP操作系统；（2）MATLAB 7.2版本软件；（3）二值图像文件。三、实验原理二值图像又称为单色图像或黑白图像，一般用1或0表示黑色或白色像素点，利用二值图像信息隐藏的方法主要是根据图像中黑白像素数量的比较来隐藏信息。方法一：把一个二值图像分成一系列矩形图像区域B，某个图像区域B中黑色像素的个数大于一半，则表示嵌入0；如果白色像素的个数大于一半，则表示嵌入1。但是当需要嵌入的比特与所选区域的黑白像素的比例不一致时，为了达到希望的像素关系，则需要修改一些像素的颜色。方法二：采用游程编码方法在二值图像中隐藏信息。秘密信息嵌入时修改二值图像的游程长度，如果秘密信息位是0，则修改该游程长度为偶数；如果为1，则修改游程长度为奇数；如果秘密信息的取值与游程长度的奇偶性相匹配，则不改变游程长度。方法三：将二值图像分块，使用一个与图像块大小相同的密钥二值图像块，与每一个图像块按像素进行“与”运算，“与”运算的结果可以确定是否在该块中嵌入数据，或嵌入怎样的数据。四，实验步骤下面以方法三为原理，进行实验。 1.嵌入秘密信息主要思想：首先将载体图像分块，块数为秘密信息的二进制码个数，分块大小为载体图像的长和宽分别除以块数；设定一个与图像块大小相同的密钥二值图

像块，具体为一个8×8的数组，其中前4行全为1，后4行全为0；将载体图像块与密钥二值图像块进行“与”运算。经过运算后，参与统计的像素变为前4行。接下来统计“有效”像素黑白的个数，某个图像区域B中黑色像素的个数大于“有效”像素一半，则表示嵌入0；如果白色像素的个数大于“有效”像素一半，则表示嵌入1。但是当需要嵌入的比特与所选区域的黑白像素的比例不一致时，为了达到希望的像素关系，则需要修改一些像素的颜色。 Matlab代码如下： msgfid=fopen('hidden.txt','r');%打开秘密文件 [msg,count]=fread(msgfid); fclose(msgfid); msg = str2bit(msg); msg = msg'; count=count*8; io=imread('hunter.bmp');%读入载体图像 watermarklen=count;%嵌入水印信息长度，也就是载体图像分块的数量值 [row col]=size(io); l1=floor(row/watermarklen);%载体图像分块后的长度 l2=floor(col/watermarklen);%载体图像分块后的宽度 pixelcount=l1*l2;%每个分块总像素的数量值 miyue=[ones(6,8);zeros(2,8)];%密钥二值图像块 percent=24; iw=io; in=io;%存放与运算后的图像信息 %将原图像块与密钥块进行与运算 m=1; while m<=watermarklen i=1; j=1; in(i:(i+l1-1),j:(j+l2-1))=io(i:(i+l1-1),j:(j+l2-1)) & miyue; i=i+8; j=j+8; m=m+1; end inblack(1,watermarklen)=0;%某一个分块中黑色像素的个数 inwhite(1,watermarklen)=0;%某一个分块中白色像素的个数 n=1; while n<=watermarklen for i=l1*(n-1)+1:(l1*n-2) %只计算有效前4行的黑白个数

信息隐藏技术教学大纲-武汉大学课程中心

信息隐藏技术教学大纲课程代码：08 课程负责人：王丽娜课程中文名称:信息隐藏技术课程英文名称：Information Hiding Technology 课程类别：选修课程学分数：2 课程学时数：36 授课对象：信息安全及相关专业本科本课程的前导课程：高级语言程序设计、信息安全数学基础、通信原理本课程的后续课程：一、教学目的本课程是信息安全专业的专业课。开设本课程的目的是使学生了解并掌握信息隐藏所涉及的基本理论和方法，具备信息隐藏和数字水印的基本能力。二、教学要求主要内容： 1、信息隐藏技术概论 2、隐秘技术与分析 3、数字图像水印原理与技术 4、基于混沌特性的小波数字水印算法C-SVD 5、一种基于混沌和细胞自动机的数字水印结构 6、数字指纹 7、数字水印的攻击方法、策略 8、数字水印的评价理论和测试基准 9、数字水印应用协议 10、软件水印 11、数字权益管理基本要求：通过对本课程的学习，对信息隐藏和数字水印所涉及的基本理论和方法有初步了解，熟悉和掌握几种主要的信息隐藏和数字水印方法与技术。学时分配：

20学时。有实验，另出三、教材及主要教学参考用书 1、《信息隐藏技术与应用》，王丽娜、张焕国，武汉大学出版社，2006.8。 2、《信息隐藏技术——方法和应用》，汪小帆、戴跃伟、茅耀斌机械出版社，2001年（第1版）。 3、吴秋新等译，Stefan Katzenbeisser, Fabien A.P. Petitcolas Information Hiding Techniques for Steganography and Digital Watermarking，2001年9月（第1版）。 4、《信息隐藏技术及应用》，刘振华、尹萍编，科学出版社，2002年2月（第1版）。大纲执笔者：王丽娜大纲审定者：

信息隐藏主要的分类和应用领域是什么

信息隐藏主要的分类和应用领域是什么？说明信息隐藏于数字水印的关系？信息隐藏技术分为技术隐写术和语义隐写术技术隐写术：是将秘密传递的信息记录下来，隐藏在特定的媒介中，然后再传送出去的一种技术。采用技术隐写术方法的实例有很多，比如，将信息隐藏在信使的鞋底或封装在蜡丸中，而隐写墨水、纸币中的水印和缩微图像技术也陆续出现在军事应用中。语义隐写术则是将记录这个行为本身隐藏起来，信息由隐藏的“写”语言和语言形式所组成，一般依赖于信息编码。十六七世纪涌现了许多关于语义隐写术的著作，斯科特提出的扩展AveMaria码就是一种典型的语义隐写方法。语义隐写方法很多，如用音符替代字符在乐谱中隐藏信息，用咒语代表字隐藏信息，还有用点、线和角度在一个几何图形中隐藏信息等，而离合诗则是另一种广泛使用在书刊等文字中的隐藏信息方法。信息隐藏主要的应用领域：信息隐藏技术作为一种新兴的信息安全技术已经被许多应用领域所采用。信息隐藏技术的应用主要集中在两个方面：即隐秘通信和数字水印。当信息隐藏技术应用于保密通信领域时，称为隐蔽通信或低截获概率通信，当应用于Internet秘密信息传输时，常被称为隐写术，当应用于版权保护时通常被称为数字水印技术。而隐秘通信是信息隐藏技术的一个完全不同的应用领域，也不同于信息加密，隐秘通信的目的不

是掩盖通信信息的可读性，而是掩盖通信信道本身的存在性。 1数字内容保护 1）证件防伪：数字水印技术可有效防止证件被伪造，如在照片上附加一个暗藏的数字水印。 2）商标保护：将保密特征加入产品包装的设计中。 3）安全文档：将水印特征加入重要文档中。 4）数据完整性验证：脆弱水印是指对某些处理稳健而对其他处理脆弱的水印。该技术可以用于验证数据是否被篡改。 2隐蔽通信：替音电话技术、匿名通信 3安全监测： 1）数字权限管理 2）媒体桥技术 3）打印控制 4）播放控制 5）电影分级和多语言电影系统 6）隐蔽通信监测信息隐藏于数字水印的关系：区别：信息隐藏技术侧重于隐藏容量，对隐藏容量要求较高，对鲁棒性要求不高，而数字水印则侧重于鲁棒性；信息隐藏技术主要应用于隐藏通信，而数字水印技术主要应用于版权保护和内容可靠性认证。联系：信息隐藏技术包括数字水印技术，数字水印技术要将水印嵌入到载体中，就需要用到信息隐藏的算法，把水印隐藏到载体中，两者

基于图像的信息隐藏检测技术

基于图像的信息隐藏检测技术傅德胜，谢永华（南京信息工程大学计算机与软件学院南京210044）摘要：本文首先介绍了现有图像信息隐藏检测技术的分类，然后阐述了常用的基于图像的信息隐藏盲检测技术，并对它们的优缺点和应用领域进行了分析，最后对信息隐藏技术的发展和系统开发作了分析与展望。关键词：信息隐藏；基于图像；盲检测 1 引言现代信息隐藏技术自上个世纪九十年代中期出现以来，已经成为数字通信、信息安全和版权保护领域的重要研究课题，并得到了越来越广泛的应用。目前利用数字图像作为隐秘信息的载体已经成为主要的信息隐藏技术之一，其基本原理是利用人体感觉器官对数字图像的感觉冗余，将被隐藏的图像数据嵌入在某种载体图像中，嵌入后隐秘图像与原始的载体图像几乎没有任何视觉上的差别，很难被观察者和监视系统发现，从而可以保证机密信息传输的安全性。可以预见，信息隐藏技术将是今后相当一段时间内的重要的隐蔽通信方式［1］。但是信息隐藏技术的发展也带来了一定的负面效果，据美国媒体透露，已经发现恐怖组织利用隐藏在图像中的信息传递联络情报，甚至将计算机病毒隐藏在载体图像中进行传输，这些都对国家安全和社会稳定产生了很大的威胁。因此，研究对图像中可能存在的各种隐藏信息进行有效检测的方法已经迫在眉睫，因而基于图像的信息隐藏检测技术也就成为目前信息安全领域的重要研究课题。近几年来，世界各国的信息安全专家在这一方面进行了深入的研究，并提出了一定的隐藏信息检测模型，开发了相关的信息隐藏检测软件，如美国著名的信息安全产品开发公司Wetstone开发的信息隐藏检测软件Stego Suite［2］。本文首先对目前常用的基于图像的信息隐藏技术进行了统计和分类，分析了它们的优缺点和适用领域，然后重点介绍了基于图像信息隐藏的盲检测算法，最后对隐藏技术的发展趋势和信息隐藏检测系统的开发进行了分析与展望。 2 基于图像的信息隐藏检测技术图像信息隐藏检测技术主要用于判断图像中是否有隐藏信息的存在，它是信息隐藏分析技术的第一步，也是现阶段基于图像的隐藏信息分析的主要内容。从检测技术的手段考虑，基于图像的信息隐藏检测技术大致可以分为：（1）对比检测技术对比检测技术是对隐蔽图像载体和原始图像载体的属性如大小、分辨率、颜色值、灰度值、直方图或者变换域系数进行对比，从其中的差值或者关联信息中进行分析判断隐藏信息存在的可能性。这种方法实现比较简单，但是在大多数情况下，无法获取原始载体图像，因此没有太大的实际意义和应用价值。（2）盲检测技术盲检测技术指的是在没有原始载体图像的情况下，只通过隐蔽载体本身来检测隐藏信息。通常可以通过对图像特征进行分析和提取，判断是否存在隐藏信息。盲检测技术是当今信息隐藏检测领域最热门的研究领域，难度较大，但是具有更广泛的应用前景。根据研究角度不同，基于图像的信息隐藏检测技术可以分为：（1）时空域方法

基于同态公钥加密系统的图像可逆信息隐藏算法

软件学报ISSN 1000-9825, CODEN RUXUEW E-mail: jos@https://www.360docs.net/doc/35292612.html, Journal of Software, 2016,27(6):a20 [doi: 10.13328/https://www.360docs.net/doc/35292612.html,ki.jos.005007] https://www.360docs.net/doc/35292612.html, ?中国科学院软件研究所版权所有. Tel: +86-10-62562563 基于同态公钥加密系统的图像可逆信息隐藏算法? 项世军, 罗欣荣 (暨南大学信息科学技术学院电子工程系,广州 510632) 通讯作者: 项世军, E-mail: Shijun_Xiang@https://www.360docs.net/doc/35292612.html, 摘要: 同态加密技术在加密信息、对信息进行隐私保护的同时,还允许密文数据进行相应的算术运算(如云端可直接对同态加密后的企业经营数据进行统计分析),已成为云计算领域的一个研究热点.然而,由于云存在多种安全威胁,加密后信息的安全保护和完整性认证问题仍然突出.另外,信息在加密后丢失了很多特性,密文检索成为了云计算需要攻克的关键技术.为了实现对加密图像的有效管理及其安全保护,本文提出了一种基于同态加密系统的图像可逆信息隐藏算法.该算法首先在加密前根据密钥选择目标像素,并利用差分扩展DE(Difference Expansion)的方法将目标像素的各比特数据嵌入到其它像素中.然后,利用Paillier同态加密系统对图像进行加密得到密文图像.在加密域中,利用待嵌入信息组成伪像素,加密后替换目标像素,完成额外信息的嵌入.当拥有相应的密钥时,接收方可以分别在密文图像或明文图像中提取出已嵌入的信息.当图像解密后,通过提取出自嵌入目标像素的各比特数据来恢复原始图像.实验仿真结果表明,该算法能够在数据量保持不变的前提下完成同态加密域中额外信息的嵌入,信息嵌入快速高效,并可分别从加密域和明文域中提取出嵌入的信息. 关键词: 可逆信息隐藏;图像加密;同态加密系统;图像安全保护;云计算中图法分类号: TP309 中文引用格式: 项世军,罗欣荣.基于同态公钥加密系统的图像可逆信息隐藏算法.软件学报, 2016,27(6):a20. http:// https://www.360docs.net/doc/35292612.html,/1000-9825/5007.htm 英文引用格式: Xiang SJ, Luo XR.Reversible data hiding in encrypted image based on homomorphic public key cryptosystem. Ruan Jian Xue Bao/Journal of Software, 2016,27(6):a20 (in Chinese).https://www.360docs.net/doc/35292612.html,/1000-9825/5007.htm Reversible Data Hiding in Encrypted Image based on Homomorphic Public Key Cryptosystem XIANG Shi-Jun, LOU Xin-Rong (Department of Electronic Engineering, School of Information Science and Technology, Jinan University, Guangzhou 510632, China) Abstract: Homomorphic encryption, which protects privacy effectively and allows algebraic operations directly in the ciphertext, has been a hot spot in the study of cloud computing. Due to security threats in cloud computing, the security protection and integrity authentication of encrypted data remain grave problems. Besides, the challenge lies in how to retrieve the encrypted data. To achieve more effective management and security protection of encrypted images on-line, this paper proposes a reversible data hiding scheme for ciphertext based on the public key cryptosystems with homomorphic and probabilistic properties. In the proposed scheme, partial pixels are selected as target pixels by a secret key and all bits of the target pixels are embedded into the other pixels with difference expansion (DE) to vacate room before encryption. As a bonus, secret data can be embedded directly in homomorphic encrypted domain by altering the target pixels with the fake pixels which are comprised of secret data. With the legal key, the receiver can extract the embedded data from the encrypted image and the directly decrypted image. Furthermore, he/she can recover the original image perfectly after decryption and data extraction. Finally, experimental results show that extra data can be embedded more efficiently in homomorphic encrypted domain while keeping the quantity of data unchanged. Besides, the embedded data can be extracted in both ciphertext and plaintext. Key words: reversible data hiding; image encryption; homomorphic cryptosystem; image security protection; cloud computing ?基金项目: 国家自然科学基金(61272414). Foundation item: National Natural Science Foundation of China (61272414) 收稿时间: 2015-08-15; 修改时间: 2015-10-09; 采用时间: 2015-12-05; jos在线出版时间: 2016-01-21 CNKI网络优先出版: 2016-01-22 11:20:08, https://www.360docs.net/doc/35292612.html,/kcms/detail/11.2560.TP.20160122.1120.017.html

信息隐藏技术及其应用

qwertyuiopasdfghjklzxcvbnmqw ertyuiopasdfghjklzxcvbnmqwer tyuiopasdfghjklzxcvbnmqwerty uiopasdfghjklzxcvbnmqwertyui opasdfghjklzxcvbnmqwertyuiop 信息隐藏技术及其应用asdfghjklzxcvbnmqwertyuiopas dfghjklzxcvbnmqwertyuiopasdf ghjklzxcvbnmqwertyuiopasdfgh jklzxcvbnmqwertyuiopasdfghjkl zxcvbnmqwertyuiopasdfghjklzx cvbnmqwertyuiopasdfghjklzxcv bnmqwertyuiopasdfghjklzxcvbn mqwertyuiopasdfghjklzxcvbnm qwertyuiopasdfghjklzxcvbnmqw ertyuiopasdfghjklzxcvbnmqwer tyuiopasdfghjklzxcvbnmqwerty uiopasdfghjklzxcvbnmrtyuiopas

信息隐藏技术及其应用摘要随着网络与信息技术的高速发展，信息安全越来越受到人们关注，信息隐藏技术应运而生。本文介绍了信息隐藏技术的背景、概念与特征，总结了较为成熟与常见的信息隐藏方法，描述了信息隐藏技术的主要应用领域，分析了信息隐藏技术目前存在的问题，并对其未来发展进行了展望。关键词信息隐藏；信息安全；隐秘通信；数字水印；应用；一、信息隐藏技术的背景信息隐藏的思想可以追溯到古代的隐写术。隐写术是通过某种方式将隐秘信息隐藏在其他信息中，从而保证隐秘信息的安全性。隐写术的应用实例可以追溯到很久远的年代。被人们誉为历史学之父的古希腊历史学家希罗多德曾在其著作中讲述了这样一则故事：一个名为Histaieus的人计划与他人合伙叛乱,里应外合,以便推翻波斯人的统治。为了传递信息，他给一位忠诚的奴隶剃光头发并把消息刺在头皮上,等到头发长起来后,派奴隶出去送“信”,最终叛乱成功。隐写术在历史上有过广泛的应用，例如战争、谍报等方面。进入现代以来，随着网络的高速发展，越来越多的信息在网络上进行传递，人们通过邮件、文件和网页等进行交流，传递信息。然而在信息传递的快捷与高效的同时，信息的安全性也越来越受到考验。例如网络上的病毒、木马、泄密软件等，还有非法组织以某种目的窃取信息等，都对信息的安全造成了严重的威胁。特别是对于政治、军事和商业等领域，敌对势力之间互相的监控、窃密等都普遍存在，信息传递的安全性至关重要。传统的密码学虽然可以在一定程度上保证信息的安全，但它仅仅隐藏了信息的内容。为隐藏信息所生成的密文通常是杂乱无章的代码或者逻辑混乱的语言，反而更会引起追踪人员和破译人员的注意，增加暴露风险。这成为密码的致命弱点。另一方面，随着数字技术的迅猛发展和互联网越来越广泛的应用，数字媒体的应用越来越多，基于数字媒体的商业得到了迅速发展，而通过扫描仪等也可以方便的将纸质材料转换为数字材料。与此同时，数字媒体的复制、传播也越来越方便，这为盗版提供了极大的便利，例如网上盗版软件、盗版电子版图书等随处可见，严重破坏了知识产权。因此如何保护数字媒体的知识产权，防止知识产品被非法地复制传播，保证信息的安全，也成为了越来越紧迫的问题。正是由于上述问题的存在，信息隐藏技术应运而生。二、信息隐藏技术的原理与特点

实验二图像DCT域信息隐藏实验

综合评分：实验二：图像DCT域信息隐藏实验【实验目的】：一、简单复习变换域信息隐藏的基本思想二、用 MATLAB实现图像DCT相关操作三、完成基于图像DCT的信息隐藏实验【实验内容】：（请将你实验完成的项目涂“■”）实验完成形式： ■用MA TLAB函数实现图像DCT域信息隐藏和提取 ■用MA TLAB命令行方式实现图像DCT域信息隐藏和提取 □其它：（请注明）实验选择载体： ■256×256灰度图像■256×256RGB图像■任意大小的RGB图像实验效果和分析： ■分析了健壮性参数α与鲁棒性的关系 ■能随机选择嵌入块（考虑安全性因素） ■嵌入块均匀分布于载体 □信息提取的检错/纠错 ■分析了健壮性参数α与不可见性的关系 □其它：（请注明）【实验工具及平台】： ■Windows+Matlab■其它：（请注明）WinHex 【实验涉及到的相关算法】：在一个图像块中调整两个(或多个) DCT系数的相对大小。将描述一个使用数字图像作为载体的系统。在编码处理中，发送者将载体图像分成8×8的像素块，每一块只精确地编码一个秘密信息位。嵌入过程开始时，首先伪随机地选择一个图像块bi，用它对第i个消息比

特进行编码。令Bi=D{bi}为DCT变换后的图像块。在通信开始前，发送者和接收者必须对嵌入过程中使用的两个DCT系数的位置达成一致，让我们用(u1,v1)和(u2,v2)来表示这两个索引。这两个系数应该相应于余弦变换的中频，确保信息保存在信号的重要部位(从而使嵌入信息不容易因JPEG压缩而完全丢失)。进一步而言，人们普遍认为中频 DCT系数有相似的数量级，我们可以假定嵌入过程不会使载体产生严重降质。因为构造的系统要在抵抗JPEG压缩方面是健壮的。我们就选择在JPEG压缩算法中它们的量化值一样的那些DCT系数。根据表2.1，系数(4,1)和(3,2)，或者(1,2)和(3,0)是比较好的。编码方法：若块Bi (u1,v1) ＞Bi(u2,v2) 就编码为“1”，否则编码为“0”。在编码阶段，如果相对大小与要编码的比特不匹配，就相互交换两个系数。由于JPEG 压缩(在量化阶段)能影响系数的相对大小，算法应通过在两个系数中加随机值，以确保对某个x＞0，使得|Bi (u1,v1)-Bi(u2,v2) |＞x。 DCT隐秘载体编码过程： for i =1,...,l (M) do 选取一隐蔽数据块bi Bi=D{bi} if m=0 then if Bi (u1，v1)＞Bi （u2，v2）then 交换Bi (u1，v1)和Bi （u2，v2） end if else if Bi (u1，v1)

信息隐藏技术及应用

信息隐藏技术及应用 1 什么是信息隐藏信息隐藏(InformatiOn Hiding)：主要研究如何将某一机密信息秘密(Secret Message)隐藏于另一公开的信息(载体、宿主)中，然后通过公开信息的传输来传递机密信息。第三方则难以从公开信息中判断机密信息是否存在，难以截获机密信息，从而能保证机密信息的安全。信息隐藏学是一门新兴的交叉学科，在计算机、通讯、保密学等领域有着广阔的应用前景。信息隐藏是上世纪90年代开始兴起的信息安全新技术，并成为信息安全技术研究的热点；传统通信领域为了保证传递的信息能够不被窃听或破坏，常采用密码来保护信息，即让窃听者无法看到或听懂，但是这种技术的缺点是告诉窃听者这就是秘密信息，特别是随着计算机技术的发展，密码的安全性受到很大挑战。而新的信息隐藏技术是将需要传递的秘密信息，隐藏在一个普通的非秘密消息当中，再进行传输，这样即使窃听者窃听了传输的信息，也只会将其当成普通的消息，而不会怀疑或者无法得知是否有秘密信息的存在。一般而言，信息隐藏是分为四个阶段：预处理阶段、嵌入阶段、传输阶段和提取阶段。为了使每个阶段都达到安全，

所以必须在预处理阶段，引入加密术中的加密算法。在嵌入阶段，使用基于小波的隐藏信息的算法，在传输阶段，进行隐蔽通信，从而使用传输阶段也是安全的。所以这套信息隐藏的处理方案，将形成一个安全的体系，因此既能隐藏秘密信息的内容，也能隐蔽通信的接收方和发送方，从而建立隐藏通信。信息隐藏的原理如图1。信息隐藏技术的分类见图2。信息隐藏不同于传统的加密，传统的加密是研究如何将机密信息进行特殊的编码，以形成不可识别的密码形式进行传递，它仅隐藏了信息的内容；而信息隐藏不但隐藏了信息的内容，而且隐藏了信息的存在。根据信息隐藏的目的和技术要求，该技术存在以下特性：鲁棒性(Robustness)：指不因图像文件的某种改动而导致隐藏信息丢失的能力。这里所谓“改动”包括传输过程中的信道噪音、滤波操作、重采样、有损编码压缩、D/A或A/D 转换等。不可检测性(Undetectability)：指隐蔽载体与原始载体具有一致的特性。如具有一致的统计噪声分布等，以便使非法拦截者无法判断是否有隐蔽信息。透明性(Invisibility)：这是信息隐藏的基本要求，利用人类视觉系统或人类听觉系统属性，经过一系列隐藏处理，使目标数据没有明显的降质现象，而第三方不易觉察信息的存

常见信息隐藏技术..

编号：10013210439 南阳师范学院2014届毕业生毕业论文题目：常见信息隐藏技术的研究完成人：刘豪一班级：2010-04 学制：4年专业：软件工程指导教师：李争艳完成日期：2014-03-15

目录摘要 (1) 0引言 (1) 1信息隐藏技术的概念及特征 (1) 1.1信息隐藏技术的概念 (1) 1.2信息隐藏技术的特征 (2) 1.3信息隐藏的分类 (3) 2常见信息隐藏技术介绍 (3) 2.1隐写术 (3) 2.2数字水印技术 (4) 2.3可视密码技术 (5) 3常见信息隐藏技术算法实现 (5) 3.1隐写术算法概述 (5) 3.1.1时空域算法 (6) 3.1.2变换域算法 (6) 3.1.3压缩域算法 (7) 3.2数字水印技术算法介绍 (8) 3.2.1空域算法 (8) 3.2.2 Patchwork算法 (8) 3.2.3变换域算法 (8) 3.2.4压缩域算法 (9) 3.2.5 NEC算法 (10) 3.2.6生理模型算法 (10) 3.3可视密码技术实现方法 (10) 3.3.1(k，k)可视密码基本矩阵的构造 (10) 3.3.2(k，n)可视密码基本矩阵的构造 (11)

4信息隐藏技术的应用 (11) 4.1数字知识产权保护 (11) 4.2数据完整性鉴定 (12) 4.3数据保密 (12) 4.4资料不可抵赖性的确认 (13) 5信息隐藏技术的发展和未来趋势 (13) 6总结 (13) 参考文献 (14) Abstract (15)

常见信息隐藏技术的研究作者：刘豪一指导老师：李争艳摘要：在信息化时代，随着计算机网络的迅猛发展，信息安全保密工作面临着动态变化的新形势和问题。本文主要介绍了信息隐藏的基本概念，主要特征，研究方法，技术分类等；研究了各种信息隐藏技术的算法实现；对信息隐藏技术的发展及未来趋势进行了分析和评述。关键字：信息隐藏技术；数字水印；可视密码技术；隐写术 0引言信息是人类社会和国家发展的重要战略资源。随着科学技术的快速发展，传统媒体内容正在向数字化转变。数据的交换与传输也变得更加快捷。但随之而来的日益严重的知识产权侵犯行为和基于加密的安全措施面临的严峻挑战，使得信息隐藏技术重新焕发活力。信息隐藏是与数学、密码学、信息论、计算机视觉以及其他计算机应用技术等多学科交叉的学科，是各国研究者所关注和研究的热点[1]。在信息隐藏研究中，可以分为基础理论研究、应用基础研究和应用研究。其中基础理论研究是建立图像信息隐藏的理论框架和若干理论模型，解决安全性度量、通信量分析等基本理论问题，以揭示信息隐藏中若干基本矛盾。信息隐藏的应用基础研究主要针对典型应用需求，研究各种信息隐藏算法和评估体系。信息隐藏的应用研究以图像信息隐藏技术的实用化为目的，研究针对各种应用的实用系统。本文通过对信息隐藏的理论研究学习，浅谈下常见信息隐藏技术的应用。 1 信息隐藏技术的概念及特征 1．1 信息隐藏技术的概念信息隐藏主要研究如何将某一机密信息秘密隐藏于另一公开的信息(载体)中，然后通过公开信息的传输来传递机密信息。第三方则难以从公开信息中判断机密信息是否存在，难以截获机密信息，从而

LSB图像信息隐藏实验

学号：姓名：专业年级班级：实验室：组别：实验日期：

message=fopen('Message.txt','r'); [msg,msg_len]=fread(message,'ubit1') %按位以二进制形式读取文本内容与长度 [m,n]=size(image1) %读取行和列 p=1; %p 为秘密信息的位计数器 [row,col]=randinterval(image1,msg_len,1996); for i=1:msg_len image1(row(i),col(i))=image1(row(i),col(i))-mod(image1(row(i),col(i)),2)+msg( p,1); if p==msg_len break ; end ; p=p+1; end %还原图像 Hide_image(:,:,1)=image1; Hide_image=uint8(Hide_image); imwrite(Hide_image,'Hide_image.tif'); %输出隐藏信息的图像 subplot(121);imshow(image);title('未嵌入信息的图片'); subplot(122);imshow(Hide_image);title('嵌入信息的图片'); else ['the photo is not a rgb style'] fclose('all'); end 实验算法 2：读取 LSB 隐藏的信息 1.读取已经隐藏信息的图像。如果为 RGB 图像，则读取图像的一层（该层为嵌入信息的那层）。 2.用与 LSB 算法中相同的随机数种子产生相同的一串随机数。随机数串的长度由 LSB 中获得（长度不得大于图像大小）。用同一个伪随机生成算法，相同的种子，来产生像素点位置，可以确保隐藏时和提取时位置顺序是一模一样的，在顺序读取这些位置上的数据（利用与运算，与上1，任

信息隐藏技术(中文版)

一个基于“刚刚-明显-失真”测量的视觉感知调整子带图像编码器的概要文件摘要：为了表示一幅具有最低可能比特率的高感知质量图像，一种有效的图像压缩算法不仅要消除统计相关性的冗余,还从消除图像信信息里无关紧要的感知成分，在这篇文章里，将要提出一个视觉感知调整部分波段图像编码器的方案，其中一个公正、明显显示失真（JND）或微创明显的失真（MND）配置文件是采用量化感知冗余。该JND配置文件提供了每个被编码信号的失真可见性阈值，低于该阈值重建误差被渲染不易察觉。在由于背景亮度和纹理屏蔽效应而集成阈值敏感度的感知模型基础上，JND文件从分析图像信号的局部属性来估计。根据人体对空间频率的视觉感知敏感度，全频带JND/ MND信息被分解不同的频率子带的JNDMND成分。有了这些部分的配置文件，无关紧要的感知信号在每个子波段都可以被筛选出来，并正确编码我们有用的信息以满足可见度阈值。新的量化保真措施，被称作峰值信号-感知噪声比（PSPNR），拟通过采取评估图像的质量包括考虑明显变形的部分在内。仿真结果表明，这种近乎透明的图像编码可在不到0.4像素内实现。相比于ISO-JPEG标准，所提出的算法可以消除原始图像更多的感性冗余，并且重构图像的视觉质量以低比特率更能被我们所接受。 1. 介绍我们通常认为当前图像编码技术的表现是不足够接近基本比特率。为了支撑未来要求低限制使图像维持高质量接收，为了支持未来低比特率高图像质量的设备，更高效的算法被人们所期待。在众多达到这个最优性的方法中，感知编码将压缩算法和人类感知机制相连接被认为是最有前途的解决方案，并在最近成为一个重要的研究领域。这是众所周知的，图像信号的统计是比较非平稳的，重建图像的保真度被人眼所要求的不同是从像素到像素的。通常来说，感知编码的重要任务是有效地使编码算法适应人体人眼的敏感度。各种方法已经被提出将人类视觉系统的某些确定的心理视觉特性（HVS）合并到图像编码算法中。已经作出一些努力来开发HVS的灵敏度到空间频率为适应量化步长频域。其他的努力试图有效地利用空间掩蔽效应来在空间域隐藏失真。然而，由于缺乏一个有效的定量测量评估图像质量和HVS非线性的措施，无图像编码方案尚未充分整合这些心理视觉效果提供一个简单而有效的方法用于消除静止图像的视觉冗余。在最近的图像编码技术评论中，贾扬，提出了感知编码

信息隐藏结课论文

《信息隐藏原理及应用》结课论文《信息隐藏原理概述》 2013——2014第一学年学生姓名*** 专业班级***班学生学号********* 指导教师**** 二〇一三年十二月十八日

信息隐藏原理概述摘要在信息技术飞速发展的今天，人们对信息安全给予了更多关注。因为每个Web站点以及网络通信都依赖于多媒体，如音频、视频和图像等。随着数字隐藏技术的发展，在特定的应用方面对其技术性能又提出了更高、更具体的要求，在一般的信息隐藏方法中，这些特性都是相互冲突、互相矛盾的而信息隐藏这项技术将秘密信息嵌入到多媒体中，并且不损坏原有的载体。在没有专门检测工具的情况下，第三方既觉察不到秘密信息的存在，也不知道存在秘密信息。因此密钥、数字签名和私密信息都可以在Internet上安全的传送。因此信息隐藏领域已经成为信息安全的焦点。【关键词】：信息隐藏，网络，信息，稳私，算法

目录引言 (4) 一、信息隐藏技术的现实意义 (5) 1.1 隐写术(Steganography) (5) 1.2 数字水印技术(Digital Watermark) (6) 1.3 可视密码技术 (6) 二、基本原理 (6) 三、信息隐藏的特点 (7) 3.1 隐蔽性 (7) 3.2 不可测性 (7) 3.3 不可见性 (7) 3.4 不可感知性 (8) 3.5 鲁棒性 (8) 3.6自恢复性 (9) 四、信息隐藏的计算和技术实施策略 (9) 五、信息隐藏技术的应用 (10) 5.1 数据保密通信 (11) 5.2 身份认证 (11) 5.3 数字作品的版权保护与盗版追踪 (11) 5.4 完整性、真实性鉴定与内容恢复 (11) 六、结束语 (12) 参考文献 (13)

信息隐藏实验五 Patchwork 图像信息隐藏

实验五 Patchwork 图像信息隐藏一，实验目的 1，了解Patchwork信息隐藏特点， 2，掌握基于Patchwork 的图像信息隐藏原理 3，设计并实现一种 Patchwork 的信息隐藏方法二，实验环境 1， Windows XP 操作系统 2， Matlab 7.1版本软件 3， BMP格式图片文件三，实验原理 1，Patchwork是指从载体数据中选择一些数据组成两个集合，通过修改这两个集合之间的某种关系来携带水印信息。这两个集合可以是两个系数、两组系数或者是两个特征量。两个集合之间的关系可以是大小关系、能量关系、逻辑关系和奇偶关系等。Patchwork方法嵌入水印时，通过修改集合之间的某种关系来嵌入水印；提取水印时则根据对应的关系来提取嵌入的水印信息。2，在本实验报告中，验证了通过随机方式把像素分组的方法。随机选择N对像素点（ai和bi），然后将ai点的值增加d，将bi点的像素值减少d。 3，同时，设计了自己的算法。先把图像的像素写成一维矩阵，根据矩阵下标4*n形式和4*n-1形式分为两组，将下标为4*n形式所对应的像素增加常量d=2.3，将下标为4*n-1形式所对应的像素减少常量d=2.3。四，实验内容 1, 验证通过随机方式把像素分组的方法。 (1)嵌入秘密信息 clc; clear all; oi=imread('baboon.bmp');%读入载体图像 ni=rgb2gray(oi); wi=ni; [row col]=size(wi);

wi=double(wi); wi=wi(:); n=floor((row*col)/10); length=row*col; rand('state',123);%产生随机数的密钥 a=rand(1,n);%产生N长度的随机数 d=2.3;%定义修改的分量 count=0; k=1; while k<=n if (a(1,k)>=0.5) wi(k*10,1)=wi(k*10,1)+d; wi(k*10-1,1)=wi(k*10-1,1)-d; end k=k+1; end for i=1:row for j=1:col wil(i,j)=wi(row*(j-1)+i,1); end end wil=uint8(wil); imwrite(wil,'watermarked.bmp'); subplot(1,2,1);imshow(ni);%显示原始图像subplot(1,2,2);imshow(wil)%显示新图像下图为原图与嵌入信息的图像：