摘  要： 提出一種基于視覺特性的圖像隱寫算法,。該算法利用亮度和紋理閾值等人類視覺系統(tǒng)特性,，并結合圖像各個局部分塊的亮度與紋理特征，將圖像劃分為強嵌入區(qū),、次嵌入區(qū),、弱嵌入區(qū)，計算各個局部分塊亮度和紋理,，分別嵌入不同比特數(shù)的秘密信息,。實驗結果表明，該算法能夠增加圖像秘密信息的嵌入容量,，提高抗檢測性能,，以及保持較高的峰值信噪比。
　　關鍵詞： 自適應隱寫,；JPEG圖像,；人類視覺特性；峰值信噪比
0 引言
　　JPEG格式圖像作為一種在互聯(lián)網上被廣泛應用的格式[1],，以此格式為載體的隱寫算法也越來越多,。較早出現(xiàn)的JSteg隱寫算法[2]用秘密信息比特直接替換JPEG圖像中量化后DCT系數(shù)的最低比特位。WESTFELD A[3]提出了F3算法與F4算法,，并在F4算法的基礎上,，加入了置亂與矩陣編碼提出了F5算法，該算法減少了嵌入需要改動的DCT系數(shù)量,，進一步提高了算法的隱蔽性,。
　　基于人眼視覺特性的隱寫方法得到了較快的發(fā)展，如BPCS[4],、PVD[5],、Wang C M等人[6]利用模函數(shù)對PVD進行的改進算法；在JPEG圖像中,，向德生等人[7]利用局部小波子塊的亮度與紋理特征,，自適應嵌入強度因子來嵌入水印,；龔發(fā)根等人[8]針對JPEG圖像提出一種自適應數(shù)據隱藏算法,。然而，以上算法并沒有全面考慮圖像各區(qū)域的復雜程度,，以及不同的區(qū)域嵌密對圖像造成的失真,，所以綜合性能不高。鑒于以上問題,，本文提出一種基于視覺特性的JPEG圖像自適應隱寫方法,，本算法充分利用了區(qū)域的亮度和紋理特征的視覺特性,，在提高秘密信息嵌入量的同時，仍可以保持較好的視覺隱蔽性,。
1 基于視覺特性的JPEG圖像自適應隱寫算法
　　高質量JPEG圖像經過壓縮所得的系數(shù)對圖像復雜度描述雖然不及空域像素值準確,，但仍能表現(xiàn)其一些特性。本文算法結合圖像的亮度和紋理特性,，進一步細劃了嵌入區(qū)域,，將圖像分塊劃分為強嵌入區(qū)（R1）、次嵌入區(qū)（R2）和弱嵌入區(qū)（R3）3個區(qū)域,，亮度較高且紋理復雜的為強嵌入區(qū),，亮度較低且紋理簡單的為弱嵌入區(qū)，余下的為次嵌入區(qū),。通過設定閾值D,，再計算出亮度L和紋理T的大小，在3個區(qū)域中分別采用不同比特數(shù)進行嵌入,。
　　在算法中,，設定亮度閾值DL12=32，DL23=85,，紋理閾值DT12=N/2,，DT23=N，N為所有圖像塊非零AC系數(shù)的平均個數(shù),。將區(qū)間劃分為強嵌入區(qū)R1∈{DL≥DL12}∩{DT≥DT12},，次嵌入區(qū)R2∈{DL12≤DL≤DL23}∩{DT12≤DT≤DT23}，弱嵌入區(qū)R3∈{DL≤DL12}∩{DT≤DT12},。在3個區(qū)域中分別采用m1 bit,、m2 bit、m3 bit的LSB嵌入,，根據前面提到的各個區(qū)域信息嵌入量的關系得出m1≥m2≥m3,。
　　具體的嵌入過程如下：
　　（1）對原始JPEG載體圖像進行熵解碼,。
　?。?）選取載體圖像的每個8×8分塊中的量化后的DCT系數(shù)，根據設定的閾值DL,、DT,，將圖像劃分為強嵌入區(qū)、次嵌入區(qū),、弱嵌入區(qū),，依次嵌入m1 bit、m2 bit,、m3 bit的秘密信息,。
　?。?）在圖像分塊中，計算量化后非零DCT交流系數(shù)N（n）的個數(shù),，來確定該分塊的紋理復雜度，同時計算塊中各像素在相應亮度分量上的亮度平均值ρB：

　　其中,，F(xiàn)（0,，0）為直流DC系數(shù)。
　?。?）根據步驟（2）,，找出分塊Bk所屬的區(qū)間，通過式（2）來確定要嵌入的秘密信息k的值：

　　其中,，為了準確地提取秘密信息,，交流的第一個系數(shù)不用來嵌入而用來確定該塊屬于哪個區(qū)，具體的操作為：利用LSB和次LSB兩位,，00代表該塊屬于R1,，01為R2，10為R3,。
　?。?）把二進制秘密信息m用混沌調制加密為m′，截取k bit的秘密信息嵌入到像素塊Bk的像素Bk（i,，j）中,，修改過后的像素為B′k（i，j）,，Bk的像素塊變?yōu)檩d密的像素塊B′k,。
　　（6）把所有的B′k合為一個整體,，對整體圖像進行熵編碼,，形成載密圖像。
2 實驗結果
　　實驗選用一幅256×256×8的標準灰度圖像Lena圖像為原始載體圖像,。圖像文件均為標準JPEG文件格式,。
　　表1是本文算法與原始算法在不同圖像下的嵌入對比數(shù)據。從測試結果發(fā)現(xiàn),，本文算法平均嵌入容量比原始算法高出了7 909 bit,，PSNR的值也上升了   0.617 dB，這是由于數(shù)據嵌入過程中充分地考慮了視覺特性的結果,。
3 分析
　　3.1 隱蔽差異性分析
　　載體圖像和載密圖像的差異圖可以反映出隱寫算法在載體圖像中嵌入的位置,，從而可以分析出算法視覺特性利用的充分性。圖1為本文算法與原始算法差異放大圖,。

　　實驗結果表明,，圖1（a）對紋理區(qū)與較暗區(qū)域的改動更加充分,，主要集中在Lena的頭發(fā)部分、背景等紋理復雜和亮度較暗的區(qū)域,，而圖1（b）對紋理區(qū)的改動相對分散,，利用不充分。
　　3.2 抗檢測性能分析
　　實驗選擇二階多項式核的支持向量機作為分類器,，用CCPEV-548D[9]檢測本文提出算法,。
　　圖2給出了本文算法與原始算法隨嵌入率變化的錯誤檢測率對比圖。實驗結果表明,，隨著嵌入率的上升,，兩種算法的最小平均錯誤檢測率都降低，抗檢測性能都有所下降,。但是,，本文算法的最小平均錯誤檢測率要略微高于舊算法，換言之,，抗檢測性能要好于原始算法,。

4 結論
　　本文算法將自適應方法引入，通過直接對量化系數(shù)的計算,，確定圖像塊的區(qū)域亮度和紋理特征,，將信息更多地隱藏在紋理區(qū)域和較亮或較暗的區(qū)域，最后從嵌入秘密信息容量,、PSNR,、抗檢測等方面，分析算法對隱寫結果的影響,。實驗結果表明,，本文算法是一個行之有效的算法。
　　參考文獻
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