專利名稱：一種基于圖像歸一化和pca相結(jié)合的多信息隱藏方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種基于圖像歸一化和PCA相結(jié)合的多信息隱藏方法，屬于計算機圖像處理與信息安全技術(shù)領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
圖像信息隱藏技術(shù)的基本原理是利用圖像信息中普遍存在的冗余性向其中嵌入秘密信息，從而達到隱蔽重要信息的目的。其主要研究如何將秘密數(shù)據(jù)嵌入到圖像數(shù)據(jù)中以及如何選擇嵌入位置的問題，關(guān)鍵問題在于信息嵌入算法的設(shè)計，及其如何處理隱藏信息的魯棒性、不可感知性、以及所嵌入的數(shù)據(jù)量這三者之間的關(guān)系。較早的信息隱藏算法都是空間域上的，這類算法通過直接修改載體數(shù)字信息，如圖像的像素，從而將秘密信息直接加載在數(shù)據(jù)上，其優(yōu)點是快捷，并且對于載體圖像的幾何變換、壓縮等操作具備一定的抵抗能力。雖然通過空間域算法進行信息隱藏的方法比較容易實現(xiàn)，但對隱秘載體的極小修改都具有很大的脆弱性，如果攻擊者想破壞秘密信息，只需簡單地應(yīng)用信號處理技術(shù)就可以做到。在許多情況下，甚至有損壓縮也會導(dǎo)致信息的丟失，而在信號頻域嵌入信息比在時域嵌入信息更具有魯棒性，現(xiàn)有的魯棒性較好的隱藏系統(tǒng)實際都是運作在某種頻域上的。變換域算法比空間域算法具有更好的抵抗壓縮、裁剪和其他一些圖像處理方法攻擊的能力，同時還保持了對人類視覺的隱蔽性。特征子空間變換算法是近年來發(fā)展起來的一種信息隱藏方法，該方法通過對數(shù)字圖像的特征空間進行分解，將隱藏信息嵌入到圖像的各個子空間中，能有效的實現(xiàn)多信息的隱藏，并具有較好的魯棒性。特征子空間可以分為信號子空間和噪聲子空間，由于人眼對小噪聲不太敏感，將信息隱藏在噪聲子空間中可以增強其不可感知性。同時，由于不同子空間之間的相互獨立性，在不同子空間中進行信息隱藏可以增加嵌入的數(shù)據(jù)量，而基于不同子空間可以實現(xiàn)多信息的隱藏。近年來，基于特征子空間的信息隱藏方法也受到人們越來越多的重視，并逐漸成為一種重要的信息隱藏方法。主成份分析是一種極為重要的特征子空間提取方法，其目的是通過線性變換尋找一組最優(yōu)的單位正交向量基(即主元)，并用其中部分向量的線性組合來重建樣本，使重建后的樣本和原樣本在最小均方意義下的誤差最小。由于子空間之間的正交性，不同子空間中的信息將獨立存在，互不干擾，因此，在不損害圖像質(zhì)量的前提下，可以通過增加子空間的個數(shù)來嵌入信息以提高載體圖像的信息嵌入容量，該方法對一些常規(guī)的信號處理攻擊具有良好的魯棒性。然而，與大多數(shù)的圖像數(shù)字信息隱藏方法一樣，基于主成份分析的數(shù)字圖像信息隱藏對幾何攻擊也缺乏足夠的抵抗力，當出現(xiàn)圖像平移、旋轉(zhuǎn)或縮放等常規(guī)的幾何變換時，就很難以從載體圖像中提取出隱藏信息。圖像歸一化就是通過計算圖像的歸一化參數(shù)，然后經(jīng)過一系列變換，將待處理的原始圖像轉(zhuǎn)換成標準形式圖像，而該標準形式圖像對平移、旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)、縮放等仿射變換具有不變特性。目前，大多數(shù)的圖像歸一化參數(shù)都是基于圖像的幾何矩來計算的，通過幾何不變矩確定的變換參數(shù)可以把經(jīng)過某種不可預(yù)測的仿射變換的原始圖像歸一化為標準形式圖像，該方法在計算機視覺、模式識別等領(lǐng)域中有著廣泛的應(yīng)用。而在數(shù)字水印領(lǐng)域，圖像歸一化技術(shù)主要被應(yīng)用于水印同步，即在水印嵌入和水印提取之前先對圖像進行歸一化，以消除幾何變換的影響，進而有效抵抗對數(shù)字水印的幾何攻擊。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明針對以上問題的提出，而研制一種基于圖像歸一化和PCA相結(jié)合的多信息隱藏方法，其有效的融合了圖像歸一化的抗幾何攻擊能力和PCA可以任意增加子空間個數(shù)來增加隱藏信息不影響魯棒性的數(shù)據(jù)壓縮能力，基于圖像歸一化和不變質(zhì)心理論，提出了一種基于圖像歸一化和PCA相結(jié)合的多信息隱藏方法。本發(fā)明采取以下步驟步驟一對于原始載體為256級灰度圖像F= {f (i, j), I ^ i ^ m, I ^ j ^ m},圖像大小為mXm，隱藏信息為二值圖像W = {w(i, j), I彡i彡S，I彡j彡s}，圖像大小為sXs ;對載體圖像進行基于幾何不變矩的歸一化處理，求得歸一化圖像I及其圖像質(zhì)心，以及相應(yīng)的變換參數(shù)R ；步驟二、取嵌入?yún)^(qū)域并將其分塊；步驟三、確定隱藏信息的強度因子；步驟四、以生成Logistic混沌序列的初始參數(shù)為加密密鑰，對隱藏信息進行混沌置亂；步驟五、計算St的KL變換系數(shù)；步驟六、用修改后的子空間特征向量Μ;’替換原來的Ui,進行KL逆變換求得重構(gòu)后的樣本向量，再加上步驟二中減去的均值μ C1,并變換為sXs的圖像子塊，然后重新排列成嵌入隱藏信息區(qū)域圖像；步驟七、將嵌入隱藏信息區(qū)域圖像與原始圖像其余部分進行合并成含隱藏信息載體圖像，對含隱藏信息載體圖像按變換參數(shù)R進行逆歸一化，獲得嵌入隱藏信息后的載體圖像F’，完成隱藏信息的嵌入；步驟八、圖像信息的提?。徊襟E九、采用隱藏圖像置亂過程中的密鑰Κ(μ，Xtl)，重新生成混沌序列，然后以置亂過程的逆過程，對提取出的置亂隱藏信息進行反置亂變換，恢復(fù)出隱藏信息EW。在傳統(tǒng)的PCA信息隱藏技術(shù)的基礎(chǔ)上，為抵抗圖像的幾何攻擊，對原始載體圖像采用了基于幾何不變矩的圖像歸一化技術(shù)，實現(xiàn)圖像的幾何校正。步驟三所述的確定隱藏信息嵌入的強度因子，其特征在于在采用PCA算法求取圖像子空間之間，采用基于視覺系統(tǒng)的照度掩蔽和紋理掩蔽特性，設(shè)計感知掩蔽模板α=C1 · (1-NVF)+C2 · NVF來確定每個子塊隱藏信息嵌入的強度因子。 本發(fā)明原理本發(fā)明提出了一種基于圖像歸一化和PCA相結(jié)合的多信息隱藏方法，該方法在進行信息嵌入之前，首先對隱藏信息進行混沌加密處理，然后采用基于幾何不變矩的圖像歸一化來消除平移、旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)、縮放等仿射變換的影響，使其具有仿射不變性。然后，對歸一化圖像質(zhì)心周圍進行分塊，并采用PCA方法求取其樣本向量和總體散布矩陣。之后，為了獲得較好的圖像感知質(zhì)量和較高的穩(wěn)健性，本方法基于視覺系統(tǒng)的照度掩蔽和紋理掩蔽特性，依據(jù)不同子塊的局部特性來確定每個子塊嵌入隱藏信息的強度因子。為了自適應(yīng)地調(diào)節(jié)隱藏信息強度并保證隱藏信息的不可見性，利用人類視覺系統(tǒng)(Humanvisual system, HVS)的特性來設(shè)計感知掩蔽模板。最后，基于每個子塊嵌入隱藏信息的強度因子，將置亂后的隱藏圖像嵌入到分塊圖像的子空間中，實現(xiàn)信息隱藏。同樣，在信息提取之前，對受到幾何攻擊的含隱藏信息圖像進行基于幾何不變矩的逆變換，再用主成份分析的方法來提取水印本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比具有以下優(yōu)點1、由于PCA是利用特征子空間變換算法將數(shù)字圖像的特征空間進行分解，同時由于不同子空間之間的相互獨立性，在不同子空間中進行信息隱藏增加了嵌入的數(shù)據(jù)量，從而實現(xiàn)了多信息隱藏。同時由于是在信息嵌入之前進行基于幾何不變矩的圖像歸一化，有效的消除了幾何變換影響，很好的抵抗對數(shù)字水印的幾何攻擊。在隱藏信息提取過程中，使用的變換矩陣與原始圖像相同，這不僅可以在相同子空間中提取隱藏信息，同時也增加了隱藏信息的安全性。2、以往的信息隱藏方法都是空間域上的，大多只是從嵌入的原始位置中提取信息，遭受幾何攻擊后的信息提取往往不能令人滿意，而且對隱秘載體的極小修改都會產(chǎn)生很大的脆弱性，很多情況下，甚至有損壓縮也會導(dǎo)致信息的丟失。鑒于此，我們提出在信息嵌入之前進行混沌加密處理，幾何不變矩的圖像歸一化，消除幾何變換的影響，其關(guān)鍵在于水印提取之前要準確計算出受到幾何攻擊參數(shù)，對受到幾何攻擊的含水印圖像進行逆變換，再用主成份分析方法提取水印，該方法不僅對一些常規(guī)的信號處理具有良好的魯棒性，對幾何攻擊也具有良好的抵抗力。另外，由于PCA變換所具有的良好的數(shù)據(jù)壓縮性，能有效的實現(xiàn)數(shù)據(jù)降維，降低圖像處理中計算的復(fù)雜度。


圖1基于主成份分析的隱藏信息嵌入方法流程圖。圖2 ( a)原始圖像隱藏信息。圖2 (b)原始載體圖像。圖3圖像歸一化及嵌入?yún)^(qū)域選擇。圖4 (a)原始載體圖像。圖4 (b)含隱藏信息圖像。圖4 (C)提取的加密隱藏信息。圖4 (d)提取的隱藏信息。圖5 (a)原始載體圖像圖5(b)隱藏信息I。圖5 (C)隱藏信息2。圖5 (d)加密隱藏信息I。圖5 (e)加密隱藏信息2。圖5 (g)含隱藏信息圖像。圖5 ( i )提取加密隱藏信息I。圖5 (j)提取加密隱藏信息2。圖5 (k)提取隱藏信息I。
圖5 (I)提取隱藏信息2。
具體實施例方式下面結(jié)合附圖對本發(fā)明做及進一步說明，本發(fā)明的一個實施例為如圖1所示本發(fā)明實現(xiàn)步驟的流程圖；步驟一對于原始載體為256級灰度圖像F= {f (i, j)，I彡i彡m, I彡j彡m},圖像大小為mXm,如圖2(a)所示,隱藏信息為二值圖像W = {w(i, j)，I彡i彡s, I彡j彡s},圖像大小為sXs，如圖2 (b)所示；對載體圖像進行基于幾何不變矩的歸一化處理，求得歸一化圖像I及其圖像質(zhì)心，如圖3所示，以及相應(yīng)的變換參數(shù)R ；所述基于幾何不變矩的圖像歸一化過程如下面四個步驟(1)坐標中心化將原始圖像f (X，y)按照如下公式進行坐標中心化；
權(quán)利要求
1.一種基于圖像歸一化和PCA相結(jié)合的多信息隱藏方法，其特征在于包括以下步驟步驟一對于原始載體為256級灰度圖像F = {f (i, j), I ^ i ^ m, I ^ j ^ m},圖像大小為mXm，隱藏信息為二值圖像W = {w(i, j)，I彡i彡s, I彡j彡s}，圖像大小為sXs ; 對載體圖像進行基于幾何不變矩的歸一化處理，求得歸一化圖像I及其圖像質(zhì)心，以及相應(yīng)的變換參數(shù)R ；步驟二、取嵌入?yún)^(qū)域并將其分塊；以歸一化圖像I的質(zhì)心為中心點，首先將一幅圖像F分成N個大小為sX s的子塊，對每一子塊重新排列得到n = sX s維的矢量Xi，i = 1，2，...，N，為了使其均值為零，需要減去其均值向量即
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于圖像歸一化和PCA相結(jié)合的多信息隱藏方法，其特征在于在傳統(tǒng)的PCA信息隱藏技術(shù)的基礎(chǔ)上，為抵抗圖像的幾何攻擊，對原始載體圖像采用了基于幾何不變矩的圖像歸一化技術(shù)，實現(xiàn)圖像的幾何校正。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于圖像歸一化和PCA相結(jié)合的多信息隱藏方法，其特征在于步驟三所述的確定隱藏信息嵌入的強度因子，其特征在于在采用PCA算法求取圖像子空間之前，采用基于視覺系統(tǒng)的照度掩蔽和紋理掩蔽特性，設(shè)計感知掩蔽模板α = C1 · (1-NVF)+C2 · NVF來確定每個子塊隱藏信息嵌入的強度因子。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于圖像歸一化和PCA相結(jié)合的多信息隱藏方法，屬于計算機圖像處理與信息安全技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明基于圖像歸一化和不變質(zhì)心理論,對于幾何攻擊具有很好的抵抗能力；在隱藏信息嵌入之前，采用混沌技術(shù)對隱藏圖像進行加密處理，可有效提高隱藏信息的隱秘性和安全性；基于視覺系統(tǒng)的照度掩蔽和紋理掩蔽特性，設(shè)計感知掩蔽模板來確定每個子塊隱藏信息嵌入的強度因子，進而將隱藏信息嵌入圖像的多個子空間之中，可有效提高載體圖像的信息嵌入容量。
文檔編號G06T1/00GK103034970SQ20121053188
公開日2013年4月10日 申請日期2012年12月10日 優(yōu)先權(quán)日2012年12月10日
發(fā)明者周昌軍, 候彩霞, 張強 申請人:大連大學