韓 濤祝躍飛

（信息工程大學(xué) 鄭州 450001）

（數(shù)學(xué)工程與先進(jìn)計(jì)算國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 鄭州 450001）

基于Canny邊緣檢測(cè)的自適應(yīng)空域隱寫術(shù)

韓 濤*祝躍飛

（信息工程大學(xué) 鄭州 450001）

（數(shù)學(xué)工程與先進(jìn)計(jì)算國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 鄭州 450001）

針對(duì)自適應(yīng)空域隱寫術(shù)設(shè)計(jì)的關(guān)鍵問(wèn)題，該文結(jié)合Canny邊緣檢測(cè)和校驗(yàn)格編碼（STC）提出一種不需要同步邊信息的自適應(yīng)空域隱寫方法。首先，根據(jù)秘密消息長(zhǎng)度、載體圖像等因素確定Canny邊緣檢測(cè)算法中的參數(shù)取值，進(jìn)而根據(jù)相應(yīng)的參數(shù)取值使用Canny邊緣檢測(cè)算法來(lái)選擇載體圖像的邊緣區(qū)域。然后，分別定義邊緣區(qū)域像素和非邊緣區(qū)域像素的嵌入失真；最后，在載體像素的多個(gè)最低有效位平面（LSB）使用STC嵌入秘密消息。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：該隱寫方法在4種嵌入率情況下抵抗常見(jiàn)通用隱寫分析的性能優(yōu)于3種已有的隱寫方法，且在較小嵌入率情況下與空域通用小波相對(duì)失真方法（S-UNIWARD）相當(dāng)。

信息安全；隱寫術(shù)；自適應(yīng)隱寫；邊緣檢測(cè)；校驗(yàn)格編碼

1 前言

隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和信息技術(shù)的不斷發(fā)展，人們?cè)谙硎苄录夹g(shù)帶來(lái)便利的同時(shí)，個(gè)人隱私等方面也遭受著各種可能的安全威脅。人們不僅要求通信內(nèi)容能保密，而且通信行為能隱蔽地進(jìn)行，這種新的通信模式稱為隱蔽的保密通信。這種模式可以通過(guò)信息隱藏技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)。作為信息隱藏的一個(gè)重要分支，隱寫術(shù)主要研究如何在公開(kāi)的多媒體數(shù)據(jù)隱藏秘密消息以實(shí)現(xiàn)隱蔽通信。按照秘密消息嵌入是否自適應(yīng)地進(jìn)行，隱寫術(shù)可分為非自適應(yīng)隱寫和自適應(yīng)隱寫。自適應(yīng)隱寫是指根據(jù)載體特性自適應(yīng)地將秘密消息嵌入到最不容易引起懷疑的區(qū)域，從而提高隱寫術(shù)抵抗隱寫分析的能力，目前是隱寫術(shù)的一個(gè)研究熱點(diǎn)。而本文主要關(guān)注空域圖像上的自適應(yīng)隱寫，所以下面主要介紹自適應(yīng)空域隱寫術(shù)的研究現(xiàn)狀。根據(jù)接收者是否需要邊信息以重構(gòu)承載秘密消息的像素（也稱邊信息同步），自適應(yīng)空域隱寫術(shù)主要可分為兩類：

第1類是不需要同步邊信息，即最小化嵌入失真的隱寫方法。該類隱寫方法是目前隱寫術(shù)設(shè)計(jì)最熱門的研究方向，主要有兩個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題：一是失真函數(shù)的定義；二是自適應(yīng)隱寫編碼的設(shè)計(jì)，文獻(xiàn)［1］提出的校驗(yàn)格編碼（Synd rom e Trellis Code， STC）可較好地解決自適應(yīng)隱寫編碼的設(shè)計(jì)問(wèn)題。利用鄰域像素差分矩陣（Subtractive Pixel Adjacency Matrix，SPAM）［2］隱寫分析特征集合來(lái)指導(dǎo)嵌入失真函數(shù)的設(shè)計(jì)，文獻(xiàn)［3］提出了高度不可檢測(cè)隱寫方法（Highly Undetectab le steGO， HUGO）。文獻(xiàn)［4］利用小波分析領(lǐng)域的方向?yàn)V波來(lái)定義空域圖像的嵌入失真，提出了權(quán)重獲得小波方法（Wavelet Obtained Weights，WOW）。文獻(xiàn)［5］使用小波分析中方向?yàn)V波的分解系數(shù)來(lái)定義嵌入失真，提出了可應(yīng)用于任意域的通用小波相對(duì)失真方法（UN Iversal WAvelet Relative Distortion， UNIWARD），其中應(yīng)用于空域的方法稱為空域UNIWARD （Spatial-UNIWARD，S-UNIWARD），目前S-UNIWARD抵抗通用隱寫分析的性能最優(yōu)。

第2類是需要同步邊信息，其目的是使得接收者能夠重構(gòu)出消息嵌入?yún)^(qū)域，該類方法稱為基于邊信息同步的隱寫方法?；诟倪M(jìn)的最低有效位匹配（LSB Matching Revisited， LMR）［6］，文獻(xiàn)［7］提出了邊信息同步的邊緣自適應(yīng)LMR（Edge Adap tive LMR， EALMR），使用相鄰兩個(gè)像素的差分值作為邊緣像素的度量標(biāo)準(zhǔn)。文獻(xiàn)［8］提出了只在噪聲區(qū)域嵌入消息的噪聲區(qū)域嵌入方法（Noisy Region Embedding， NRE）。在NRE的基礎(chǔ)上，通過(guò)使用雙層嵌入構(gòu)造［9］，文獻(xiàn)［10］提出了一種在擴(kuò)展的噪聲區(qū)域嵌入消息且邊信息同步的擴(kuò)展NRE（Ex tended NRE， ENRE）?；趫D像邊緣檢測(cè)和LSB替換，文獻(xiàn)［11］提出了一種邊信息同步的基于邊緣的圖像隱寫方法（Edge-Based Image Steganography， EBIS）。然而，為了實(shí)現(xiàn)邊信息同步，EBIS只使用2層LSB替換，其嵌入效率并不高。

本文在EBIS的基礎(chǔ)上，結(jié)合圖像處理領(lǐng)域中的Canny邊緣檢測(cè)方法和STC，提出了一種邊緣自適應(yīng)且不需要同步邊信息的隱寫方法。本文首先根據(jù)嵌入率、載體圖像等來(lái)確定合適的Canny邊緣檢測(cè)算法的參數(shù)取值，并使用Canny邊緣檢測(cè)算法來(lái)選擇圖像的邊緣區(qū)域，然后根據(jù)非邊緣區(qū)域內(nèi)的像素為不可修改像素、邊緣區(qū)域內(nèi)的像素為可修改像素的原則，定義像素的嵌入失真，最后使用多層STC嵌入秘密消息。抵抗通用隱寫分析實(shí)驗(yàn)的結(jié)果表明：本文方法的性能優(yōu)于3種已有的隱寫方法，在較小嵌入率時(shí)與S-UNIWARD性能相當(dāng)。

2 預(yù)備知識(shí)

2.1 Canny邊緣檢測(cè)算法

Canny邊緣檢測(cè)算法是文獻(xiàn)［12］于1986年提出的一個(gè)多級(jí)邊緣檢測(cè)算法。其目標(biāo)是尋找一個(gè)最優(yōu)的邊緣檢測(cè)算法，主要包括以下3個(gè)方面：（1）最優(yōu)檢測(cè)；（2）最優(yōu)定位準(zhǔn)則；（3）檢測(cè)點(diǎn)與邊緣點(diǎn)一一對(duì)應(yīng)。Canny邊緣檢測(cè)算法很好地結(jié)合了最優(yōu)邊緣檢測(cè)的3個(gè)準(zhǔn)則。首先使用高斯濾波器平滑圖像，其次使用一階偏導(dǎo)的有限差分來(lái)計(jì)算梯度的幅值和方向，再次通過(guò)尋找圖像梯度的局部極大值對(duì)梯度幅值進(jìn)行非極大值抑制，最后通過(guò)雙閾值法來(lái)檢測(cè)強(qiáng)邊緣和弱邊緣，當(dāng)弱邊緣與強(qiáng)邊緣連接成輪廓邊緣才輸出。因此，Canny邊緣檢測(cè)算法不易受噪聲影響，能在噪聲和邊緣檢測(cè)間取得較好的平衡，具有很好的邊緣檢測(cè)性能。

Canny邊緣檢測(cè)算法包含許多可調(diào)整的參數(shù)，參數(shù)的取值會(huì)影響到算法的性能。根據(jù)本文方法的需求，本文主要考慮的參數(shù)包括：（1）高斯濾波器的寬度w， w的取值會(huì)直接影響Canny邊緣檢測(cè)算法的結(jié)果；（2）高閾值th和低閾值tl，tl用于控制邊緣連接，th用于控制強(qiáng)邊緣的初始分割，通常情況下，取tl= 0.4× th 。

2.2 STC

文獻(xiàn)［1］提出的STC是目前編碼性能最優(yōu)的二元隱寫編碼方法。STC是一種特殊的矩陣編碼，其奇偶校驗(yàn)矩陣H由大小為h× w的子矩陣以一種級(jí)聯(lián)的方式拼接而成，是根據(jù)共享密鑰隨機(jī)生成的，其中參數(shù)h的取值主要影響STC的速度和效率，w的取值由嵌入率決定。其目的是發(fā)送者通過(guò)將二元載體x修改為載密y來(lái)嵌入消息m，即同時(shí)使總嵌入失真盡可能小，從而接收者通過(guò)計(jì)算H yT即可提取消息mT。STC將最小化總嵌入失真問(wèn)題轉(zhuǎn)化為尋找最短路徑問(wèn)題，而后者可以由維特比譯碼的方式快速得到。注意到嵌入失真ρ（x， y）可以由消息嵌入者根據(jù)任意的原則來(lái)定義。

3 基于Canny邊緣檢測(cè)的自適應(yīng)空域隱寫方法

本文方法的嵌入過(guò)程主要包含4步：（1）根據(jù)Canny邊緣檢測(cè)算法選擇嵌入?yún)^(qū)域；（2）定義載體像素的嵌入失真，然后使用多層STC嵌入秘密消息；（3）使用LSB匹配嵌入頭信息；（4）生成載密圖像。提取過(guò)程主要包括兩步：（1）提取頭信息；（2）使用STC提取秘密消息。

3.1 嵌入過(guò)程

下面詳細(xì)描述本文方法的嵌入過(guò)程。

使用二分搜索法尋找合適的高閾值th，需要滿足兩個(gè)條件：一是根據(jù)th得到的邊緣像素?cái)?shù)量足以承載待嵌入的秘密消息；二是盡可能將秘密消息集中于邊緣像素，即根據(jù)th選取的邊緣像素?cái)?shù)量不能過(guò)多地超過(guò)所需數(shù)量。獲得高閾值th的算法如表1所示。

表1 獲得高閾值th的算法

在獲得高閾值th之后，根據(jù)參數(shù)tl， th和w的取值，使用Canny邊緣檢測(cè)算法獲得載體圖像C的邊緣像素的位置，即為嵌入?yún)^(qū)域E。由于經(jīng)Canny邊緣檢測(cè)得到的邊緣像素?cái)?shù)量并不一定剛好等于實(shí)際所需的像素?cái)?shù)量，所以使用一個(gè)限制因子l來(lái)控制選出的邊緣像素?cái)?shù)量，在本文實(shí)驗(yàn)中，限制因子取l=0.01。

注意到以上只是給出一種簡(jiǎn)單的嵌入失真定義用于本文方法的描述，消息嵌入者可根據(jù)一定的原則任意的定義嵌入失真。使用f作為標(biāo)志位來(lái)表示所使用的STC層數(shù)：若f=0，則表示使用2層STC；若f=1，則表示使用3層STC。在嵌入失真定義結(jié)束后，根據(jù)f的取值，調(diào)用STC分別在載體圖像的2或3個(gè)LSB平面上嵌入秘密消息。

步驟4 生成載密圖像。在嵌入頭信息和秘密消息后，可以得到載密像素s。使用共享密鑰K將s恢復(fù)為大小為hC× wC的載密圖像，設(shè)為S，最后將載密圖像S發(fā)送給接收者。

3.2 提取過(guò)程

下面給出從載密圖像S中提取秘密消息m的過(guò)程。

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

選擇BOSSbase1.01圖像庫(kù)［13］為實(shí)驗(yàn)圖像庫(kù)，該圖像庫(kù)中的圖像來(lái)源于8個(gè)不同的數(shù)碼相機(jī)，經(jīng)過(guò)重新裁剪得到10000幅大小為512× 512的未壓縮灰度空域圖像，圖像格式為pgm。根據(jù)嵌入率，使用偽隨機(jī)數(shù)發(fā)生器來(lái)生成二元隨機(jī)秘密消息，用于模擬經(jīng)過(guò)加密的秘密消息。使用通用隱寫分析來(lái)評(píng)估隱寫方法的安全性。在實(shí)驗(yàn)中，本文方法用到的高斯濾波器寬度w的取值范圍為［0， 1］，調(diào)整因子q的取值范圍為［1， 1.5］。對(duì)于給定的參數(shù)w和q，針對(duì)不同的嵌入率和載體圖像，根據(jù)表1給出的算法得到高閾值th，用于選擇嵌入?yún)^(qū)域，并分別使用2層和3層STC嵌入秘密消息，最后在所有結(jié)果中選擇抵抗通用隱寫分析性能最好的結(jié)果。在實(shí)驗(yàn)中選擇0.05， 0.10， 0.15， 0.20位/像素作為本文方法的嵌入率，這是因?yàn)椋寒?dāng)嵌入率超過(guò)0.25位/像素時(shí)，BOSSbase1.01中會(huì)有大量的載體圖像經(jīng)過(guò)Canny邊緣檢測(cè)得到的邊緣像素?cái)?shù)量少于像素總數(shù)量的25%，即使用本文方法不能在這些圖像中嵌入超過(guò)25%的秘密消息。

首先考察本文方法與基于邊信息同步的隱寫方法（EALMR［7］， EBIS［11］）抵抗686維SPAM隱寫分析［2］的性能對(duì)比。對(duì)于EALMR，參數(shù)設(shè)置與文獻(xiàn)［7］中一致，使用LMR［6］嵌入消息。對(duì)于EBIS，參數(shù)設(shè)置與文獻(xiàn)［11］中一致，使用LMR［6］嵌入消息。檢測(cè)結(jié)果如圖1所示。從圖1可以看出，相對(duì)于2種基于邊信息同步的隱寫方法，在所給的4種嵌入率情況下，SPAM檢測(cè)本文方法的錯(cuò)誤率 PE更高，即本文方法抵抗SPAM的能力更強(qiáng)，主要因?yàn)楸疚姆椒ㄊ褂肅anny邊緣檢測(cè)方法能夠精確地選擇邊緣像素，并使用高效的多層STC在邊緣像素上嵌入消息，將嵌入修改集中在邊緣區(qū)域。

圖1 3種隱寫方法抵抗SPAM隱寫分析的實(shí)驗(yàn)結(jié)果

圖2 3種隱寫方法抵抗SRM隱寫分析的實(shí)驗(yàn)結(jié)果

其次考察本文方法與基于最小化嵌入失真的隱寫方法（HUGO［3］， S-UNIWARD［5］）抵抗34671維空域富模型（Spatial Rich Model， SRM）隱寫分析［15］的性能對(duì)比。對(duì)于HUGO，使用T=255來(lái)消除T=90帶來(lái)的安全問(wèn)題。對(duì)于S-UNIWARD，參數(shù)設(shè)置與文獻(xiàn)［5］中一致，參數(shù)σ取值為σ=1。檢測(cè)結(jié)果如圖2所示。從圖2可以看出，在所給的4種嵌入率情況下，本文方法抵抗SRM的性能優(yōu)于HUGO，并在較小嵌入率情況下與S-UNIWARD相當(dāng)，這主要因?yàn)椋涸谳^小嵌入率情況下，本文方法中Canny邊緣檢測(cè)方法所選擇的邊緣區(qū)域與S-UN IWARD的嵌入?yún)^(qū)域比較相近，都能很好地選擇出紋理最復(fù)雜的區(qū)域用于承載秘密消息。

5 結(jié)束語(yǔ)

本文結(jié)合邊緣檢測(cè)和高效自適應(yīng)隱寫編碼，提出了一種不需要同步邊信息的自適應(yīng)空域隱寫方法。實(shí)驗(yàn)表明：本文方法抵抗常見(jiàn)通用隱寫分析方法的性能優(yōu)于已有的3種自適應(yīng)隱寫方法，并在較小嵌入率情況下與S-UNIWARD性能相當(dāng)。在未來(lái)的工作中考慮使用更加精確的邊緣檢測(cè)算法來(lái)檢測(cè)邊緣區(qū)域，進(jìn)而改進(jìn)本文方法的性能。

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韓 濤： 男，1986年生，博士生，研究方向?yàn)槊艽a學(xué)與信息隱藏.

祝躍飛： 男，1962年生，教授，研究方向?yàn)槊艽a學(xué)與網(wǎng)絡(luò)安全.

Adaptive Spatial Steganography Based on Canny’s Edge Detection

Han Tao Zhu Yue-fei
（Information Engineering University， Zhengzhou 450001， China）
（State Key Laboratory of Mathematical Engineering and Advanced Computing， Zhengzhou 450001， China）

Aim ing at the essential p rob lem s of the design of adaptive spatial steganography， this paper proposes an adap tive spatial steganographic algorithm w ithou t synch ronizing the side inform ation， combining w ith Canny’s edge detection algorithm and the Synd rome Trellis Code （STC）. Firstly， the parameters of Canny’s algorithm are obtained on the basis of the factors， including the length of the secret message， the cover image， and so on； then Canny’s algorithm is used to select the edge region of the cover image. Moreover， the embedding distortions of the edge and non-edge pixels are defined respectively. Finally， the STC is used to embed the secret message in mu ltip le Least Significant Bit （LSB） planes of the pixels. The experimental results illustrate that， under the condition of four kinds of embedd ing rates， w hen resisting common universal steganalysis， the proposed m ethod perform s better than other three existing methods， and is com parab le to the Spatial-UNIversal WAvelet Relative Distortion（S-UNIWARD） under the condition of small embedding rates.

Information security； Steganography； Adaptive steganography； Edge detection； Syndrome Trellis Code（STC）

TP309

： A

：1009-5896（2015）05-1266-05

10.11999/JEIT141121

2014-08-29收到，2014-12-01改回

國(guó)家科技支撐計(jì)劃（2012BAH 47B01），國(guó)家自然科學(xué)基金（61170234，61309007），鄭州科技創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)項(xiàng)目（10CXTD150）和信息工程大學(xué)博士研究生學(xué)位論文創(chuàng)新基金（BSLWCX 201309）資助課題

*通信作者：韓濤 lhstslhsts@163.com