一種基于小波絕對矩的圖像lsb匹配隱寫的密鑰還原方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明設(shè)及信息安全技術(shù)領(lǐng)域，尤其設(shè)及一種基于小波絕對矩的圖像LSB匹配隱 寫的密鑰還原方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 數(shù)字隱寫是在圖像、視頻或音頻等多媒體數(shù)據(jù)的冗余中嵌入秘密信息，W實(shí)現(xiàn)隱 蔽通信的一種技術(shù)。隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)和多媒體技術(shù)的發(fā)展，數(shù)字隱寫已經(jīng)成為信息安全領(lǐng) 域的重要技術(shù)之一，其可被用于個(gè)人和企業(yè)間的保密通信。與之同時(shí)，企業(yè)員工或者政府職 員也可能利用數(shù)字隱寫將內(nèi)部信息隱藏于看似正常的數(shù)字圖像、音頻或視頻等多媒體數(shù)據(jù) 中泄露出去，W逃避監(jiān)管。在眾多的隱寫方法中，LSB匹配隱寫由于其實(shí)現(xiàn)簡單和隱蔽性強(qiáng) 的特點(diǎn)，已經(jīng)被推廣至多種不同的數(shù)字媒體，并發(fā)展出許多各具特點(diǎn)的改進(jìn)版本。因此，對 LSB匹配隱寫的取證已經(jīng)成為取證隱寫分析方向的研究重點(diǎn)之一。
[0003] 當(dāng)前，LSB匹配隱寫取證方面的研究，不僅包括LSB匹配隱寫的隱密圖像檢測，還包 括LSB匹配隱寫的嵌入率估計(jì)和隱密位置估計(jì)。其中，LSB匹配隱寫的隱密圖像檢測是當(dāng)前 LSB匹配隱寫取證方面研究的重點(diǎn)，檢測方法主要可分為兩類:基于通用特征的檢測方法和 基于特定特征的檢測方法。前者主要利用一些通用盲檢測特征(如共生矩陣）訓(xùn)練分類器實(shí) 現(xiàn)LSB匹配隱寫的隱密圖像檢測，后者主要利用一些針對LSB匹配隱寫的特定隱寫檢測特征 (如直方圖特征函數(shù)和小波絕對矩)實(shí)現(xiàn)檢測。LSB匹配隱寫的嵌入率估計(jì)的主要方法有最 大似然估計(jì)法、基于相鄰像素對轉(zhuǎn)移的方法和基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法等。LSB匹配隱寫的隱密 位置估計(jì)方法主要有基于貝葉斯的隱密位置估計(jì)方法和基于小波絕對矩的隱密位置估計(jì) 方法。
[0004] 上述方法豐富了 LSB匹配隱寫取證的手段，為防止LSB匹配隱寫被不法分子濫用提 供了技術(shù)支持。然而，隱寫取證的最終目的在于恢復(fù)嵌入的秘密信息。而很多隱寫軟件在嵌 入信息時(shí)都要根據(jù)隱寫密鑰選取一定數(shù)量的像素 W嵌入信息。因此，如何正確還原隱寫密 鑰已經(jīng)成為LSB匹配隱寫取證中至關(guān)重要的一個(gè)環(huán)節(jié)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明的目的是提供一種基于小波絕對矩的圖像LSB匹配隱寫的密鑰還原方法， 能夠在已知嵌入位置選取機(jī)制，且在嵌入位置僅由隱寫密鑰確定的前提下判別隱寫密鑰的 真?zhèn)?，并確定疑似隱寫密鑰。
[0006] 本發(fā)明采用下述技術(shù)方案：
[0007] -種基于小波絕對矩的圖像LSB匹配隱寫的密鑰還原方法，對于密鑰空間或者密 鑰字典中每個(gè)可能的隱寫密鑰，分別依次執(zhí)行W下步驟：
[0008] A:設(shè)置隱寫信息長度估計(jì)值L，采用已知的嵌入位置選取機(jī)制，根據(jù)每個(gè)可能的隱 寫密鑰k生成長度為L的巧聯(lián)路徑化血，Pathk= ili2…iL，其中ii，i2，…，iL分別為根據(jù)可能 的隱寫密鑰k得到的第1，2，…，L個(gè)可能的嵌入位置；
[0009] B:采用小波絕對矩剩余計(jì)算方法計(jì)算待檢測圖像中每個(gè)位置的小波絕對矩剩余， 然后分別計(jì)算位于待檢測圖像中測試路徑內(nèi)的所有位置的小波絕對矩剩余的絕對平均值 馬W及待檢測圖像中位于測試路徑外的所有位置的小波絕對矩剩余的絕對平均值環(huán);：
[0010] C:計(jì)算位于測試路徑內(nèi)的所有位置的小波絕對矩剩余的絕對平均值和位于測 試路徑外的所有位置的小波絕對矩剩余的絕對平均值馬的差值dk，=馬-瑪；
[0011] D:從計(jì)算得到的多個(gè)可能的隱寫密鑰所對應(yīng)的差值dk中，選取1個(gè)或多個(gè)最大的 差值dk所對應(yīng)的隱寫密鑰作為還原的疑似隱寫密鑰。
[0012] 所述的步驟B中，位于測試路徑內(nèi)的所有位置的小波絕對矩剩余的絕對平均值馬 的計(jì)算方法如下：
[0013] Bll:采用濾波器對待檢測圖像進(jìn)行一級小波分解，得到低頻子帶、水平子帶H、垂 直子帶V和對角子帶D;
[0014] B12:基于N個(gè)不同尺寸的窗口分別計(jì)算水平子帶H、垂直子帶V和對角子帶D中每個(gè) 位置i的局部方差的最大后驗(yàn)概率估計(jì)VI，計(jì)算公式如下：
[0015] -
- - - (1)
[0016] 其中?表示小波子帶W中W第i個(gè)位置的系數(shù)為中屯、的NXN鄰域中所有系數(shù)的 平方均值，胖￡化，￥，〇}，^7含二0. 5;
[0017] B13:將低頻子帶置0,對水平子帶H、垂直子帶V和對角子帶D的每個(gè)系數(shù)進(jìn)行 quasi-Wiener 濾波：
[001引
但)
[0019]其中，Rw,康示經(jīng)過濾波后的小波子帶W的第i個(gè)位置的系數(shù)，W康示濾波前的小波 子帶W的第i個(gè)位置的系數(shù)；
[0020] B14:將步驟B13中得到的系數(shù)Rw,1逆小波變換至空域，將變換后每個(gè)位置的值作為 對應(yīng)位置的小波絕對矩剩余ri;
[0021] B15:求得測試路徑內(nèi)的所有位置的小波絕對矩剩余的絕對平均值馬。
[0022] 所述的步驟B中，位于測試路徑外的所有位置的小波絕對矩剩余的絕對平均值巧 的計(jì)算方法如下：
[0023] B21:采用濾波器對待檢測圖像進(jìn)行一級小波分解，得到低頻子帶、水平子帶H、垂 直子帶V和對角子帶D;
[0024] B22:基于N個(gè)不同尺寸的窗口分別計(jì)算水平子帶H、垂直子帶V和對角子帶D中每個(gè) 位置i的局部方差的最大后驗(yàn)概率估計(jì)VI，計(jì)算公式如下：
[0025] 巧料' =max化 min(，布，? V杳.Z''，'，'去.，）) !
[0026] 其中v^^，，表示小波子帶W中W第i個(gè)位置的系數(shù)為中屯、的NXN鄰域中所有系數(shù)的 平方均值，we化，V，D}，巧號(hào)=0,百；
[0027] B23:將低頻子帶置0,對水平子帶H、垂直子帶V和對角子帶D的每個(gè)系數(shù)進(jìn)行 quasi-Wiener 濾波：
[002引
；
[0029] 其中，其中，Rw,1表示經(jīng)過濾波后的小波子帶W的第i個(gè)位置的系數(shù)，Wi表示濾波前 的小波子帶W的第i個(gè)位置的系數(shù)；
[0030] B24:將步驟B23中得到的系數(shù)Rw,1逆小波變換至空域，將變換后每個(gè)位置的值作為 對應(yīng)位置的小波絕對矩剩余ri;
[0031] B25:求得位于測試路徑外的所有位置的小波絕對矩剩余的絕對平均值瑪。
[0032] 采用8-化P化Ubechies濾波器對待檢測圖像進(jìn)行一級小波分解。
[0033] 采用4個(gè)不同尺寸的窗口分別計(jì)算水平子帶H、垂直子帶V和對角子帶D中每個(gè)位置 i的局部方差的最大后驗(yàn)概率估計(jì)VI。
[0034] 本發(fā)明對密鑰空間或者密鑰字典中每個(gè)可能的密鑰，首先生成長度為L的測試路 徑，然后利用小波絕對矩剩余計(jì)算方法分別計(jì)算位于待檢測圖像中測試路徑內(nèi)的所有位置 的小波絕對矩剩余的絕對平均值馬W及待檢測圖像中位于測試路徑外的所有位置的小波 絕對矩剩余的絕對平均值巧，最終根據(jù)它們的差值為=馬-巧確定判別隱寫密鑰的真 偽，極大地提高了隱寫密鑰真?zhèn)闻袛嗟男屎蜏?zhǔn)確度。
【附圖說明】
[0035] 圖1為本發(fā)明的流程示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0036] W下結(jié)合附圖和實(shí)施例對本發(fā)明作W詳細(xì)的描述：
[0037] 如圖1所示，本發(fā)明所述的基于小波絕對矩的圖像LSB匹配隱寫的密鑰還原方法， 對于密鑰空間或者密鑰字典中每個(gè)可能的隱寫密鑰，分別依次執(zhí)行W下步驟：
[0038] A:設(shè)置隱寫信息長度估計(jì)值L，采用已知的嵌入位置選取機(jī)制，根據(jù)每個(gè)可能的隱 寫密鑰k生成長度為L的測試路徑化血，化thk=ili2…iL，其中il，i2,…，iL分別為根據(jù)可能 的隱寫密鑰k得到的第1，2，…，L個(gè)可能的嵌入位置。
[0039] B:采用小波絕對矩剩余計(jì)算方法計(jì)算待檢測圖像中每個(gè)位置的小波絕對矩剩余， 然后分別計(jì)算位于待檢測圖像中測試路徑內(nèi)的所有位置的小波絕對矩剩余的絕對平均值 運(yùn)W及待檢測圖像中位于測試路徑外的所有位置的小波絕對矩剩余的絕對平均值巧。
[0040] 所述的步驟B中，位于測試路徑內(nèi)的所有位置的小波絕對矩剩余的絕對平均值馬 的計(jì)算方法如下：
[0041] Bll:采用濾波器對待檢測圖像進(jìn)行一級小波分解，得到低頻子帶、水平子帶H、垂 直子帶V和對角子帶D;濾波器可采用8-化P化ubechies濾波器。
[0042] B12:基于N個(gè)不同尺寸的窗口分別計(jì)算水平子帶H、垂直子帶V和對角子帶D中每個(gè) 位置i的局部方差的最大后驗(yàn)概率估計(jì)VI，計(jì)算公式如下：
[00創(chuàng) V巧'!' = n獄(0, min(Vj)!/.V再，V心.,1 在.)巧^) (1)
[0044] 其中V#，,?表示小波子帶W中W第i個(gè)位置的系數(shù)為中屯、的NXN鄰域中所有系數(shù)的 平方均值，We化，V，D}，化5;本實(shí)施例中，可采用4個(gè)不同尺寸的窗口。
[0045] B13:將低頻子帶置0,對水平子帶H、垂直子帶V和對角子帶D的每個(gè)系數(shù)進(jìn)行 quasi-Wiener 濾波：
[0046]
恒）
[0047] 其中，Rw,1表示經(jīng)過濾波后的小波子帶W的第i個(gè)位置的系數(shù)，Wi表示濾波前的小波 子帶W的第i個(gè)位置的系數(shù)；
[004引B14:將步驟B13中得到的系數(shù)Rw,1逆小波變換至空域，將變換后每個(gè)位置的值作為 對應(yīng)位