基于信息預(yù)處理的PPVO可逆信息隱藏算法

劉 征，李喜艷，孫漢卿，連衛(wèi)民，王桂芝

(1.河南牧業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)院 信息工程學(xué)院 河南 鄭州 450044；2.解放軍信息工程大學(xué) 數(shù)學(xué)工程與先進(jìn)計算國家重點實驗室 河南 鄭州 450000)

0 引言

隱寫技術(shù)和加密技術(shù)是提供秘密信息交流的兩種方法。然而傳統(tǒng)的加密技術(shù)目的是加密信息，而不是隱藏秘密通信的行為存在，容易引起第三方的注意。隱寫技術(shù)主要是將信息隱藏在載體中，通信行為從視覺上是安全的，不容易引起注意。為了在網(wǎng)絡(luò)上安全傳播有價值的信息，信息隱藏技術(shù)越來越引起專家和學(xué)者的注意。Turner[1]提出最低有效位的方法來隱藏信息，雖然方法有效但是隱藏量不大，而且隨著檢測技術(shù)的發(fā)展很容易檢測出信息的存在。為了嵌入更多的信息，并可以逆向提取，Tian[2]提出了差值擴(kuò)展(difference expansion,DE)的方法來隱藏信息，并提取信息，具有里程碑式的意義。目前實現(xiàn)可逆信息隱藏的方法大致分4類：基于無損壓縮[3]、基于差值擴(kuò)展[2,4]、基于誤差擴(kuò)展[5-11]和基于直方圖平移[12-15]。Thodi等[5]提出的預(yù)測誤差擴(kuò)展方法(prediction error expansion,PEE)被一致認(rèn)為是一種高效的方法。Li等[6]提出了基于像素排序的預(yù)測方法(pixel value ordering,PVO)，由于該方法具有保真度比較高，不用定位像素值的優(yōu)點，成為研究熱點。K元像素排序的預(yù)測方法(PVO-K)[7]充分利用了可嵌入的最值像素，較傳統(tǒng)方法的嵌入量提高了很多。Qu等[8]進(jìn)一步改進(jìn)了算法，取得了創(chuàng)新性的突破，不再以分塊為嵌入單位，提出基于像素的像素排序方法(pixel-based pixel value ordering,PPVO)。隨著社會的發(fā)展，學(xué)術(shù)文獻(xiàn)和辦公文件的數(shù)字化，安全隱蔽的掃描文檔圖像傳輸也亟待研究，文獻(xiàn)[16-17]采用半色調(diào)技術(shù)和四叉樹技術(shù)處理掃描文檔圖像。張敏情等[18]提出基于Paillier同態(tài)公鑰加密系統(tǒng)的算法，孔詠駿等[19]提出基于序列動態(tài)選擇的PVO算法。秘密信息越來越多樣化，雖然所有的秘密信息都可以轉(zhuǎn)化為二進(jìn)制串，但是很少有考慮掃描文檔的冗余。將掃描文檔圖像的冗余背景消除掉，只保留實際內(nèi)容的信息，并將其轉(zhuǎn)化為二進(jìn)制串，會大大減少實際嵌入量，從而也實現(xiàn)了大容量的有效嵌入，保留較好的圖像品質(zhì)。本文考慮數(shù)據(jù)流和掃描文檔兩種秘密信息形式，消除無意義的冗余背景，提出基于信息預(yù)處理的PPVO可逆信息隱藏算法。將掃描的文檔作為秘密信息，主要采用半色調(diào)技術(shù)和四叉樹技術(shù)對掃描文檔進(jìn)行處理，處理的數(shù)據(jù)流為真正嵌入的數(shù)據(jù)，使嵌入容量有很大的提高。同時本文著眼于提高嵌入容量和提高圖像的保真度，改進(jìn)PPVO算法，主要思路是將秘密信息分成數(shù)據(jù)流和掃描文檔圖像兩種形式，對數(shù)據(jù)流進(jìn)行映射變化，提高嵌入信息量；對掃描文檔圖像進(jìn)行半色調(diào)和四叉樹處理，嵌入真正的信息，從而實現(xiàn)大容量信息的傳遞。

1 相關(guān)工作

1.1 傳統(tǒng)PVO算法

像素值排序(PVO)算法是通過光柵掃描將圖像分成若干相互不重疊的子塊，假設(shè)子塊B(w·h)有w·h個像素，記作(X1,X2,…,X(w·h))，將像素值進(jìn)行排序，得到升序的像素值序列(Xπ(1),Xπ(2),…,Xπ(w·h))。每個像素誤差通過公式計算得到，

PEmax=Xπ(w·h)-Xπ(w·h-1)，PEmax=Xπ(1)-Xπ(2)。

修改誤差值將秘密信息b∈{0,1}嵌入誤差值中，

然后修改最大和最小像素值，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的嵌入，

通過上述操作很容易看出數(shù)據(jù)嵌入到了最大像素值和最小像素值中，并且像素的排列順序沒有發(fā)生改變，有利于可逆運算，保證了數(shù)據(jù)的順利提取。

1.2 PVO-K算法

1.3 PPVO算法

傳統(tǒng)的PVO算法通過修改每個分塊中的最大和最小像素值將秘密信息嵌入原始圖像中，雖然預(yù)測準(zhǔn)確率高，但是嵌入容量不夠大，最多每個分塊中嵌入2比特的數(shù)據(jù)。針對這一問題，Qu等[8]利用目標(biāo)像素的上下文概念，提出了以目標(biāo)像素為嵌入目標(biāo)的新方法(PPVO)。針對每一個目標(biāo)像素X，像素X的上下文像素有CN個，記作：C=(C1,C2,…，CCN)。圖1以CN=15為例，展示了目標(biāo)像素以及上下文像素。通過像素的上下文來預(yù)測誤差，

圖1 目標(biāo)像素及上下文臨近像素

根據(jù)max(C)和min(C)是否相等兩種情況來修改像素值，當(dāng)max(C)≠min(C)時，

(1)

(2)

當(dāng)max(C)=min(C)時，還要解決溢出問題。在計算預(yù)測誤差之前，將所有灰度值為255或0的像素修改為254和1，并在定位圖中用1表示，即LM(i)=1。像素值初始值是254或1的像素不變，令LM(i)=0。像素誤差值通過公式(3)得到，像素修改值通過公式(4)得到，

(3)

(4)

2 本文算法

本文挖掘在像素排序預(yù)測誤差系列方法中嵌入容量的能力，提出了新的PPVO算法，將數(shù)據(jù)流秘密信息進(jìn)行壓縮映射變換，具有很好的通用性，而且當(dāng)載體圖像是紋理復(fù)雜的圖像時嵌入信息意義更大；將掃描文檔圖像進(jìn)行半色調(diào)和四叉樹處理，處理后的數(shù)據(jù)采用PPVO算法嵌入原始載體圖像中。

2.1 算法思想

本文算法的核心是充分利用圖像的冗余空間，并且對數(shù)據(jù)流秘密信息進(jìn)行無損壓縮映射變換，對掃描文檔圖像進(jìn)行半色調(diào)和四叉樹處理[17]，大大增加了嵌入容量。為了實現(xiàn)這一目標(biāo)，進(jìn)行了以下工作：1)將秘密信息進(jìn)行了映射變換，每6比特信息映射為4比特，壓縮變換后的數(shù)據(jù)流采用PPVO算法嵌入原始載體；2)除了對秘密信息進(jìn)行數(shù)據(jù)流分析，還考慮了掃描文檔圖像；3)將掃描文檔圖像進(jìn)行半色調(diào)和四叉樹處理，處理的數(shù)據(jù)作為秘密信息，采用PPVO算法嵌入原始載體。具體的算法流程圖如圖2所示。

圖2 算法流程圖

2.1.1信息映射變換 使用DES加密算法中S盒壓縮秘密信息的容量，使得實際嵌入量提高1.5倍。S盒是DES算法的核心，是唯一的非線性部分，每個S盒可以實現(xiàn)6比特的輸入，得到4比特的輸出。根據(jù)這一特性，可以被應(yīng)用到壓縮和擴(kuò)展變換中，行號被專門存儲，并通過專門的安全通道傳輸。為了保持傳統(tǒng)PVO算法的高準(zhǔn)確率特性，本文沿用了PPVO算法的思想，同時為了進(jìn)一步擴(kuò)大嵌入容量，將秘密信息進(jìn)行了映射變換。每6比特信息為一組b1b2b3b4b5b6，首先取中間4比特組成二進(jìn)制數(shù)b2b3b4b5，兩端2比特組成二進(jìn)制數(shù)b1b6。令b2b3b4b5=r,b1b6=h，在S盒的h行r列找到對應(yīng)數(shù)字D，D在0～15之間，用二進(jìn)制表示D=c1c2c3c4，就是S盒的輸出。DES加密算法涉及8個S盒，S1盒是其中一個(圖3)。

圖3 S1盒

2.1.2半色調(diào)和四叉樹處理 本文采用半色調(diào)方法處理灰度文檔圖像，得到二值圖像。這就意味著每8比特的像素值只需要1比特顯示，所以使得文件縮小為原來的1/8。二值圖像中，白色背景的地方顯示為1，其他含有內(nèi)容的地方顯示為0。相對來說含有信息的內(nèi)容比背景更重要，采用四叉樹的方法將內(nèi)容從背景中分離出來。主要的處理過程如下：

1)將任意尺寸的掃描圖像處理成N·N的尺寸，然后進(jìn)行半色調(diào)技術(shù)的誤差擴(kuò)散方法處理；

2)每個圖像的像素值對應(yīng)一個矩陣。當(dāng)矩形的尺寸大于4×4時，將矩形分割成4個子矩形，重復(fù)進(jìn)行分割，直到不滿足分割條件；

3)分割后產(chǎn)生的矩形塊很多，意味著塊坐標(biāo)比較多，所以對矩形子塊再通過水平和垂直方向進(jìn)行合并，將合并之后含有內(nèi)容的子塊坐標(biāo)記錄下來，并將內(nèi)容從圖像中提取出來，使用文本文檔存儲；

4)采用十進(jìn)制編碼算法處理3)的文件，忽略左側(cè)是0的比特串，并以文本文檔存儲；

5)將4)的文檔內(nèi)容轉(zhuǎn)換成二進(jìn)制串，作為PPVO算法的嵌入內(nèi)容。

如圖4所示，以2.27 KB(2 332字節(jié))的掃描文檔圖像(a)為例，經(jīng)過步驟3)處理之后文件大小為19.4 KB(19 900字節(jié))，經(jīng)過步驟4)處理之后的文件大小為3.60 KB(3 696字節(jié))，最后轉(zhuǎn)換成二進(jìn)制串是460字節(jié)。在本文當(dāng)中嵌入的秘密信息是460字節(jié)的二進(jìn)制串，達(dá)到的效果是實現(xiàn)2 332字節(jié)的掃描文檔圖像的嵌入。

圖4 掃描圖像及處理圖像

2.2 嵌入過程

本文結(jié)合PPVO算法和信息映射變換來提高嵌入容量，主要的嵌入過程為：

1)當(dāng)嵌入數(shù)據(jù)信息是數(shù)據(jù)流時，數(shù)據(jù)信息進(jìn)行映射變換；

2)當(dāng)嵌入數(shù)據(jù)信息是掃描文檔圖像時，進(jìn)行半色調(diào)和四叉樹處理。

用公式(1)～(4)對載體圖像進(jìn)行信息嵌入。

2.3 提取和恢復(fù)過程

1)對載密圖像進(jìn)行逆向掃描，實現(xiàn)秘密信息的提取，分兩種情況。

2)當(dāng)秘密信息是數(shù)據(jù)流時，根據(jù)獲得秘密信息查找對應(yīng)的映射表，從而得到原始的秘密信息。

舉例說明逆映射過程。假設(shè)提取出來的秘密信息是00110110001101100011011000110110，首先對信息進(jìn)行分組，每組4比特，分成8組0011、0110、0011、0110、0011、0110、0011、0110；然后根據(jù)記錄的映射表號對每組進(jìn)行映射得到8組數(shù)據(jù)，每組6比特，111000、101010、111000、101010、111000、101010、111000、101010。逆映射變換之后的數(shù)據(jù)就是原始的秘密信息。

3)當(dāng)秘密信息是掃描文檔圖像時，獲得的數(shù)據(jù)流是掃描文檔的尺寸信息、含有內(nèi)容的單元格的4個坐標(biāo)值、內(nèi)容信息等。根據(jù)坐標(biāo)值和內(nèi)容信息，我們可以恢復(fù)掃描文檔圖像。

3 實驗結(jié)果與分析

原始載體圖像會隨著嵌入信息量的增大，圖像越來越失真。如何評價載密圖像的質(zhì)量，最直接的方式就是比較載密圖像與原始載體圖像之間的差剖面，也就是可視誤差來評判圖像的品質(zhì)。均方誤差(mean squared error，MSE)和峰值信噪比(peak signal to noise ratio，PSNR)是常用的評價標(biāo)準(zhǔn)。

均方誤差的公式為

其中：f(i,j)表示原始載體圖像的像素值；f′(i,j)表示載密圖像的像素值；M和N表示圖像的長度與寬度。

峰值信噪比用于衡量圖像有效信息與噪聲之間的比率，能夠反映圖像是否失真，計算公式為

其中：z表示圖像的最大像素值，一般取值255。PSNR值越大，表示圖像失真越少。在原始載體圖像嵌入數(shù)據(jù)之后，像素值發(fā)生了改變，在相同嵌入量的情況下，像素值改變越小圖像的質(zhì)量越好。

為了驗證算法的性能，采用Windows 2010操作系統(tǒng)下的Matlab 7.0作為實驗平臺，選用512×512的灰度圖像Lena、Baboon和Airplane為原始載體圖像，秘密信息是隨機(jī)產(chǎn)生的二進(jìn)制串時，分別與傳統(tǒng)的PVO算法[6]、PVO-K算法[7]、PPVO算法[8]和改進(jìn)的PPVO算法(IPPVO)[9]進(jìn)行比較；當(dāng)處理的秘密信息是掃描文檔圖像時，與文獻(xiàn)[16-17]比較。圖5是采用本文算法達(dá)到最大嵌入容量時，原始載體圖和載密圖的效果圖。

圖5 原圖和載密圖

本文主要側(cè)重考慮圖像的嵌入容量，通過表1可以看出PPVO算法與PVO算法和PVO-K算法相比，嵌入容量有了大幅度的提高，而本文比PPVO類算法嵌入容量又有了更大的提高。Lena和Airplane圖像因為平滑區(qū)域多，嵌入容量提升幅度比較大，而紋理復(fù)雜的Baboon圖像在前三種方法上提升幅度不大，而本文方法對紋理復(fù)雜的圖像嵌入信息時效果更明顯。通過表2和表3可以看出，隨著嵌入容量的增大，本文算法不僅能保持較好的PSNR值，而且可以嵌入更多的信息。對于載體圖像是Baboon來說，本文算法最大嵌入量是22 500比特，其他算法嵌入量不超過15 000比特。當(dāng)嵌入量是20 000比特時，本文算法仍然能夠保持較好的圖像品質(zhì)。

表 1 最大嵌入容量對比

表 2 嵌入10 000比特時PSNR對比

表3 嵌入20 000比特時PSNR對比

4 結(jié)束語

PVO算法的特點是高預(yù)測準(zhǔn)確率，而且保真度較高，因此成為近些年的研究熱點之一。本文在PPVO算法的基礎(chǔ)上，引入了數(shù)據(jù)流信息映射轉(zhuǎn)換及半色調(diào)和四叉樹處理掃描文檔，大大提高了信息的嵌入量，并且保真度也很好。實驗數(shù)據(jù)表明，本文的算法保證了圖像的保真度，同時也提高了嵌入量。算法中S盒的行號另行存儲，不與秘密信息放在一起，并通過專門的案例通道傳輸。下一步的研究工作可以著眼于新的映射變換研究，降低行號記錄的空間占有率。