基于语音采样点倒置的图像信息隐藏算法

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基于语音采样点倒置的图像信息隐藏算法

2010——2011学年第二学期信息隐藏结业论文论文题目：基于语音采样点倒置的图像信息隐藏算法作者：学号：班级：摘要：将基于音频采样点倒置的算法用于基于语音的图像信息隐藏算法中,提高了图像传输的安全性。

这种算法引入了静音检测( voice activity detection, V AD)技术筛选适宜隐藏信息的语音段,并采用Logistic混沌映射对秘密图像预处理。

实验表明,该算法实现了盲提取, 较大地降低了提取误码率, 嵌入图像信息后的载体语音具有良好的透明性和鲁棒性。

关键词：信息隐藏; 盲提取; 采样点倒置; 静音检测; 混沌序列引言：语音信息隐藏技术已成为信息安全领域的一个研究热点。

语音信息隐藏算法基本可分为类:时域算法和变换域算法。

时域算法的主要代表有:最低比特位法、回声隐藏法、时域能量法等; 变换域算法主要有: 离散傅里变换法、离散余弦变换法和离散小波变换法等。

时域算法比较简单, 但嵌入容量有限,安全性较差; 变换域算法嵌入容量较大,安全性较好,但是算法比较复杂,对算法的实现难度比较大。

本文将基于音频采样点倒置的算法用于基于语音的图像信息隐藏算法中, 算法中引入了静音检测技术筛选适宜隐藏信息的语音段, 并采用Logistic混沌映射对秘密图像进行预处理。

目前针对频域隐藏算法研究较多, 时域隐藏算法研究较少,本文采用的隐藏算法研究是时域隐藏算法,虽嵌入容量有限,但方法简单,混合语音不含秘密图像,故安全性较高且易于实现。

基本理论1混沌预处理为更好地保证秘密图像的安全性,在嵌入前先对秘密图像混沌调制。

混沌是一种复杂的非线性动力系统,混沌信号具有长期的不可预测性和抗截获能力, 易于产生和复制却难以破解。

常用的是一维Logistic映射、二维Smale映射、三维的Lorenz 系统。

本文秘密图像经降维和编码处理得到一维比特流信息, 因此采用一维Logistic映射产生与秘密图像经降维和编码得到的一维比特流长度相等的混沌序列,用于秘密图像混沌调制。

信息隐藏技术在语音通信中的应用研究

信息隐藏技术在语音通信中的应用研究信息隐藏技术是一种应用广泛的技术，它可以在不影响正常数据传输的情况下，将一些隐秘的信息嵌入到其他数据中，从而达到隐藏和传递的目的。

在语音通信领域，信息隐藏技术有着重要的应用价值。

本文将对信息隐藏技术在语音通信中的应用研究进行探讨。

首先，信息隐藏技术在语音通信中可以用于实现语音加密和水印技术。

语音加密是指将语音信号进行加密处理，使其只能被授权的接收者解密和听到。

这样可以保证语音通信的安全性，防止语音信号被窃取和篡改。

水印技术则是将一些特定的信息嵌入到语音信号中，类似于音频的“身份证”，可以用于版权保护和防止盗版。

信息隐藏技术的应用可以有效提高语音通信的安全性和可信度。

其次，信息隐藏技术在语音通信中还可以用于实现隐蔽通信。

隐蔽通信是指将隐秘的通信内容以某种方式隐藏在正常的语音通信中，使得他人无法察觉到通信行为。

这种技术常常被用于军事情报、公安侦查等领域。

通过信息隐藏技术，通信内容可以以看似普通的语音通话形式进行传递，不引起外界的怀疑和警觉。

这种方式的通信可以在保证隐秘性的同时，减小被发现的风险。

然而，信息隐藏技术在语音通信中的应用也存在一些挑战和问题。

首先，信息隐藏技术可能会导致语音信号质量的下降。

嵌入了隐藏信息的语音信号往往会受到一定程度的失真，可能会影响到通信的清晰度和可理解性。

其次，信息隐藏技术容易被破解和攻击。

随着科技的不断进步，破解信息隐藏技术的手段也在不断增强，黑客可以通过各种手段获取和解读隐藏的信息。

因此，在应用信息隐藏技术的同时，也需要加强安全防护措施，以防止信息泄露和被窃取。

为了提高信息隐藏技术在语音通信中的应用效果，有必要进行深入的研究和探索。

一方面，可以通过优化算法和加强技术手段，提高隐藏信息的容量和质量，减小对语音信号的影响，使隐藏的信息更加难以被检测和解读。

另一方面，可以结合其他相关技术，如语音识别和声纹识别等技术，进一步提高隐蔽通信的性能和安全性。

基于人眼视觉特性的DCT域彩色图像的信息隐藏

ＦｓｎＧｕＴａｆｎｇｕＤｅｈｅｇｏｅ
（ｃｏｌｆＣｍｕｅｎｏｗｒ，ａｊｇＵｉｒｔＩｏｍａｉｎＳｉｃａｄＴｃｎｌｙＮｎｉ１０４，ｉｎｓＣｉａＳｈｏｏｐｔａｄＳｆａｅＮｎｎｎｖｓｙｏｎｒｔｃｎｅｎｅｈｏｇ，ａｊｇ２０４Ｊｇｕ，ｈｎ）ｏｒｔｉｅｉｆｆｏｅｏｎａ
代表图像中的噪声部分，这些部分容易通过有损压缩或者滤波
科。传统的图像信息隐藏算法如ＬＢ和ＭＳＳＢ等都是基于载体图像的空间域，都存在着一些缺陷，如安全性有待于提高，鲁
棒性差以及隐藏信息容量小等问题Ｊ。近几年，小波变换成了新的研究热点，它可以将载体图像分解为各个分量与层次，于便在不同分量或层次中进行多幅图像的隐藏。需要注意的是当多幅图像隐藏在同一分量中，就会存在图像之间的相互干扰问题。ｊ到目前为止，研究最成熟的信息隐藏载体是数字图像。人眼是数字图像的最终感受者，由于人类视觉的不敏感性，眼睛感受到的两幅质量非常相同的数字图像，像素值可能存在很大其
缩。ＤＴ变换首先需要把图像分为８× Ｃ８的像素块，然后进行二
０引言
信息隐藏是一个崭新的研究领域，横跨了数字图像处理、它
维ＤＴ变换，Ｃ得到８× ８的ＤＴ系数，些ＤＴ系数从低频到Ｃ这Ｃ
维普资讯
第２５卷第９期
２００８年９月

一种基于基音预测的信息隐藏算法

Ｐ协议；基音周期；长时预测
ＡｎＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＨｉｄｉｎｇＡｌｇｏｒｉｔｈｍＢａｓｅｄｏｎＰｉｔｃｈＰｒｅｄｉｃｔｉ０ｎ
ｓｅｃｒｅｔｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｉｓｕｐｔｏ３７４．６３６ｂｉｆｓ，ｈｅｔｄｅｔｅｉｒｏｒａｔｉｏｎｏｆＰｅｒｃｅｐｔｕａｌＥｖａ！ｕａｔｉｏｎｏｆＳｐｅｅｃｈＱｕａｌｉｔｙ（ＰＥＳＱ１ｉｓｌｅｓｓｈａｔｎ１０．４％ａｎｄ
第３９卷第２期
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２０１３年２月
Ｆｅｂｒｕａｒｙ２０１３
Ｎｏ．２
ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ
安全技术・
一
文章埔号ｌ１ｏｏ０＿－＿３４２８（２ｏ１３）ｏ２ — ０１３７ — ｏ４文献标识码ｔＡ
中圈分类号ｌＴＮ９１１．７
种基于基音预测的信息隐藏算法
刘程浩ｌａ，ｌｂ９柏森ｌａ，ｌｂｔ黄永蜂，阳溢ｌａ，ｌｂＩｔ李松斌
２．清华大学电子工程系，北京１０００８４）
（１．重庆通信学院ａ．应急通信重庆市重点实验室；ｂ．图像通信实验室，重庆４０００３５；

基于改进的Zigzag置乱的DWT图像水印算法

基于改进的Zigzag置乱的DWT图像水印算法信息的隐藏和伪装技术是图像安全方面的重要研究方向。

常用的置乱算法较为复杂，为了兼顾算法速度和解密的复杂性，提出使用m序列改进Zigzag变换来满足上述两个要求。

由于在各种图像处理过程中，有损压缩对数字水印的生存打击较大，故使用DWT分解来满足抵抗有损压缩的攻击；同时，图像的矩阵的奇异值有很好的鲁棒性，所以为了尽可能的提高图像水印抵抗攻击的稳定性，可以把图像的SVD分解应用于DWT变换中。

实验结果证明，水印是不可见的，可抵御多种攻击，具有很好的鲁棒性；并且水印提取不需要原图像参与，是盲水印方案。

标签：数字水印DWT 奇异值分解Zigzag置乱互联网的飞速发展，使得大量的数字作品在网上传播，再加上数字作品容易复制修改，造成大量的盗版问题，打击了原作者的创作积极性。

近年来数字水印的发展，一定程度上遏制了盗版问题，它通过在被保护的数字对象（如视频、音频、图像）中嵌入某些标志性的秘密信息——水印（watermark）来证明版权归属或者跟踪侵权行为。

它通过一定的算法将水印直接嵌到多媒体内容中，同时不影响原内容的使用和价值，并且水印不能被人的感知系统发觉，数字水印必须很难被清除。

数字水印可以是文本，图像，一串数字，当这些水印要求保密时，可以通过将水印置乱来隐藏信息。

常用的置乱方法有：Tangram算法、幻方变换、Hilbert 曲线变换等等，以上算法较为复杂，计算时间较长。

Zigzag置乱虽然简单，但是它本身存在一个致命的缺陷，被置乱的矩阵首端和末端总有几个元素无法移动位置，故本文提出了用m序列改进Zigzag来实现水印图像的置乱。

奇异值分解（singular value decomposition，SVD）是一种特殊的矩阵变换。

SVD矩阵具有许多优良特性，例如奇异值对矩阵扰动不敏感、奇异值旋转不变性、奇异值比例不变性等等。

把SVD应用于图像处理中，当图像受到轻微影响时，奇异值不会发生明显变化；或者当相对较小的奇异值发生扰动时，图像不会出现较大变化。

基于倒谱集成学习的语音回声隐藏分析算法

ＡｂｔａｔＥｈｎｏｍａｉｎｈｄｎｓａｃｍｍｏｌ— ｓｄｍｅｈｄｏｐｅｈｉｏａｉｎｈｄｎ．Ｆｃｓｎｎｔｅａａｙｉｓｒｃ：ｃｏｉｆｒｔｉｉｇｉｏｏｎｙｕｅｔｏｆｅｃｎｒｔｉｉｇｏｕｉｇｏｎｌｔｓｆｍｏｈ — ｃｌｒｂｅｏｐｅｈｅｈｉｉｇｔｇｎｌｓｓｍｅｈｄｂｓｄｏｅｓｍｎｅｌｅｒｉｇｗｓｐｏｏｅ．Ｂｎ — ａｏｌｍｆｅｃｃｏｈｄｎ，ａｓｅａａｙｉｔｏａｅｎｃｐｔｐｓｎｒｅｓｍｂｅｌａｎｎａｒｐｓｄｙａａｌｚｎｈｒｃｐｅｏｅｃｐｔｍｎｎｅｌａｎｎｙｉｇｔｅｐｉｉｌｆｔｅｓｎｈｎｒａｄｅｓｍｂｅｌｒｉｇ，ｔｅｅｈｉｉｇｓｅａａｙｉｓｓｅａｅｎＡｄＢｏｔｎｅｈｃｏｈｄｎｔｇｎｌｓｓｙｔｍｂｓｄｏａｏｓｅ — ｓｍｂｅｌａｎｎｌｏｔｍｓｕｌｅｌｅｒｉｇａｇｒｈＷａｂｉ．Ｔｅｆａｕｅｈｔｏｔｉｅｅｓｒｍ，ｔｅｆｔｒｅｎｅｏｄｏｄｒｃｐｔｍ，ｉｔｈｅｔｒｓｔａｎａｎｄｃｐｔｃｎｈｒ・ｄｒａｄｓｃｎ — ｒｅｅｓｒｉｓｏｎ
（ｃｏｌｆｌｔｃｌｎｌｔｎｃＥｇｎｅｎ，ｏｈＣｉａＥｅｔｃＰｗｒｎｖｒｉ，Ｂｏｉｇ７０３ｈｎ）ＳｈｏｏｅｒｕａｄＥｅｒｉｎｉｅｒｇＮａｈｎｌｒｏｅｉｓｙａｎ０，ＣｉａＥｃｉｃｏｉｃｉＵｅｔｄ０１

信息隐藏基础实验

实验一基于图像的LSB信息隐藏算法一、实验目的1、了解和熟悉数字图像的读入和显示等基本操作。

2、了解不同“位平面”对图像质量的影响。

3、掌握不同图像格式之间的转换方法。

4、熟悉和掌握基于图像的LSB信息隐藏算法。

5、掌握对LSB算法的不可感知性的客观评价。

6、掌握LSB提取算法。

二、实验内容1、结合EXZAMPLE.M，查看不同“位平面”对图像质量的影响。

（1）运行example.m程序，将“位平面”的第7、8位设置为‘0’，得到如下结果，如图所示：由图分析得：去掉第7、8为，此两位（低位）对图像质量没有明显影响，没有携带图像的有用信息。

（2）运行example.m程序，将“位平面”的第3、4位设置为‘0’，得到如下结果，如图所示：由上图分析：对比左右两幅图像，可以看出去掉第3、4位对图像质量有较为明显的影响，携带有图像的有用信息。

（2）运行example.m程序，将“位平面”的第1、2位设置为‘0’，得到如下结果，如图所示：由图分析：对比左右两幅图像，可以看出去掉第1、2位对图像质量产生非常大的影响，携带有图像的大量有用信息。

由此程序可以得出，不同“位平面”对图像的质量有不同程度的影响，第1、2位携带有有用信息，而第7、8位不含有图像的有用信息。

2、运行water.m程序，理解不同图像格式之间的转换方法。

运行water.m程序，得到如下结果，如图所示：分析：可以在图像不同格式（RGB、灰度、二值）之间进行转换。

3、阅读并"完善" imbed.m内容，掌握基于图像的LSB信息隐藏算法。

（1）填写完善imbed.m程序，填写部分如下所示：（2）运行已完善的imbed.m程序，得到如下结果，如下图所示：分析：将水印嵌入灰度图像的“位平面”第N=6位，得到上图右图所示，与原图视觉效果没有区别，嵌入成功。

4、编写matlab函数：sse(f,f0)、mse(f,f0)、psnr(f,f0),实现对上述算法不可感知性的客观评价。

语音信号隐藏技术的研究与应用

语音信号隐藏技术的研究与应用一、引言语音信号隐藏技术是一种将信息隐藏在语音信号中的技术，以实现信息保密性和提高数据传输效率。

这种技术在实际应用中具有广泛的应用前景，包括安全通讯、版权保护、广告插入等领域。

本文将从技术原理、研究现状以及应用前景三方面来探讨语音信号隐藏技术的研究与应用。

二、技术原理语音信号隐藏技术的核心原理是将要隐藏的信息嵌入到语音信号中，而对受众压缩等操作不会造成较大的质量损失。

这种嵌入信息的技术可分为两种方法，即时域方法和频域方法。

1.时域方法时域方法是一种将隐藏信息直接插入到语音信号中的方法。

它包括最简单的LSB（最低位算法）和其它复杂的编码方案，比如幅度位编码和特定编码。

LSB算法将秘密信息直接嵌入到语音信号的最低有效位中，而不影响语音信号的质量。

幅度位编码则是通过能量控制将隐藏信息编码入语音信号的幅度，在隐藏信息后，音频信号的整体形状和其数学性质并没有受到太多改变，因此，低水平的隐藏信息不会对质量造成太大的影响，而高水平的隐藏信息则可能影响到语音信号的听觉质量。

特定编码是一种复杂的使用了编码协议的隐藏信息方法，例如压缩算法和混沌论，通过使用这些编码方法将隐藏信息编码到语音信号的采样点中。

2.频域方法频域方法则是先将语音信号进行傅里叶变换，将语音信号转换为频率域信号后将信息插入到信号的频率系数中，然后再对信号进行傅里叶逆变换恢复出原始信号，使得嵌入的信息难以被检测。

频域方法比时域方法更为复杂，但对语音信号的质量影响更为小。

它主要包括以下几种方法：LSB算法，幅度频率性质（APP）编码，多相分解和离散余弦变换（DCT）方法。

三、研究现状语音信号隐藏技术的研究实际上是信息隐藏技术的一个分支，早在20世纪末就已经开始了其研究。

到目前为止，该技术已经得到了长足发展，研究重点主要集中在提高信息传输速度、嵌入信息难度、信息保密性等方面。

1.精度和安全性信息隐藏技术涉及嵌入信息和解码隐藏信息两个方面，因此要求嵌入信息的精度和难度要高，并且需要保证隐藏信息的安全性，不被未经授权的人读取。

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语音的图像信息隐藏算法中，引入了静音检测（ｏｃｃｉｉｅｅｔｎＶＡＤ技术ｖｉａｔｔｄｔｃｉ，ｅｖｙｏ）选适宜隐藏信息的语音段，采用Ｌｇｓｉ沌映射对秘密图像预处理。实验表并ｏｉｃ混ｔ
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基于语音采样点倒置的图像信息隐藏算法
左付军，周辉
（备指挥技术学院信息装备系，京１１图像传输的安全性，基于音频采样点倒置的算法用于基为将
ＩａｅＩｆｍａｉｎＨｉｎｇｏｒｔｍｍｇｎｏｒｔｏｄｉｇＡｌｉｈＢａｓｄｏｄｉｅｎＡｕｏＳａｍｐｌｔｎｅｒｉｎｅＤｏｓＩｖｓｏ
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语音信息隐藏技术已成为信息安全领域的一
个研究热点。语音信息隐藏算法基本可分为２类：时域算法和变换域算法。时域算法的主要代表有：低比特位口１ａｔｓｎｆａｔｂｔＬＢ）最（ｅｓｉｉｃｎｉ，Ｓｇｉ
，
该算法实现了盲提取，较大地降低了提取误码率，入图像信息后的载体语音具嵌
良好的透明性和鲁棒性。关键词：息隐藏；信盲提取；采样点倒置；音检测；沌序列静混
中图分类号：０ＴＰ３９文献标识码：Ａ文章编号：１７ —１７２１）４０９ —４６３０２（０００ —０７０ＤＯＩ０３８／．ｓｎ１７ — １７２１．４０３：１．７３ｊｉ．６３０２．０００．２ｓ
Ａｂｓｒｃ：Ａｎｍａｅｉｏｒｔｏｄｎｇｌｏｉｈｍｓｄｎｕｉａｐｌｄｓｎｖｅｓｏｎｉｐｏｔａｔｉｇｎｆｍａｉｎｈｉｉａｇｒｔｂａｅｏａｄｏｓｍｅｏｔｉｒｉｓｒ — ｐｏｓｄＶｏｃｃｉｉｙｄｔｃｉｅ．ｉｅａｔｖｔｅｅｔｏｎ（ＡＤ）ｉｄｏｔｄｔｈｓｏｉｅｓｍｐｌｏｎｆｍａｉｎｈｄｉＶｓａｐｅｏｃｏｏｅｖｃａｅｆｒｉｏｒｔｏｉｎｇ
法、回声隐藏（ｃｏｈｄｎ，ｅｈｉｉｇＥＨ）、域能量 Ⅲ 法时
限，全性较差；换域算法嵌入容量较大，安变安全
性较好，是算法比较复杂，但对算法的实现难度比
较大。
本文将基于音频采样点倒置的算法用于基于语音的图像信息隐藏算法中，法中引入了静音算检测技术筛选适宜隐藏信息的语音段，采用并
２１ＯＯ年
８月
装备指挥技术学院学报
ＪｕｎｌｏｈａｅｆＥｑｉｍｅｔＣｏｍａｄ＆ＴｅｈｏｏｙｏｒａｆｔｅＡｃｄｍｙｏｕｐｎｍｎｃｎｌｇ
Ａｕｇｕｔｓ
２００１
第２卷第４１期
ｔａｙａｔｃ．ｏｍｎｔａｋｓ
Ｋｅｙｗｏｒｓ：ｉｆｒａｉｄｎｇ；ｂｌｎｘｒｃｉｄｎｏｍｔｏｎｈｉｉｉｄｅｔａｔｎｇ；ｓｍｐｅｄｏｓｉｖｒｉｎ；ｖｃｃｉｉｙｄｔｃｉｎ；ａｌｔｎｅｓｏｏｉｅａｔｖｔｅｅｔｏｃｏｉｅｕｅｃｈａｔｃｓｑｎｅ