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  • 可逆信息隐藏

    2018-08-11 18:50:01
    可逆信息隐藏,文中详细介绍了相关信息嵌入以及提取的详细过程。
  • 目前已有的用于无线传感网络数据认证的可逆信息隐藏方案存在水印信息不能完全嵌入等问题。提出了一种改进的可逆信息隐藏方案。该方案采用同步点和长度控制阈值来动态划分生成分组,并依据嵌入认证信息量及嵌入策略来...
  • 可逆信息隐藏主要是指在嵌入信息时,虽然可能会对宿主数据的质量造成一定的破坏,但如果隐藏载体在传输过程没有发生变化,那么合法用户和权威机构在接收端可以根据提取算法提取出隐藏信息,并能够修复失真,实现原始...
  • 可逆信息隐藏项目.zip

    2019-08-29 15:37:56
    两种有关图像可逆信息隐藏算法的matlab代码实现方案: 方案(1).采用了2*2子块像素分组的模式,利用相邻像素的相关性,通过算法用相邻的3个像素排序比较来计算预测值,而当前像素值和预测值的差就是预测误差。通过...
  • 信息安全之加密域可逆信息隐藏

    千次阅读 2020-04-30 09:34:04
    前面四篇文章主要介绍了图像置乱加密的安全性问题,本篇文章介绍一种图像加密算法的应用算法,图像加密域可逆信息隐藏。以文献1为例,介绍一种《基于预测误差分类置乱的图像加密域可逆信息隐藏》算法[1]。该文章是...

    前面四篇文章主要介绍了图像置乱加密的安全性问题,本篇文章介绍一种图像加密算法的应用算法,图像加密域可逆信息隐藏。以文献1为例,介绍一种《基于预测误差分类置乱的图像加密域可逆信息隐藏》算法[1]。该文章是文献2中算法(以下简称XU算法)的改进。

    前言:
    加密图像可逆信息隐藏(reversible data hiding in encrypted image, RDH-EI)是一种加密原始图像后,在密文图像中可逆地隐藏附加数据,并且在数据提取后,原始图像可以被无损重建的技术。可逆信息隐藏技术和传统的信息隐藏技术最大的区别就是所隐藏的秘密信息和原始载体都可以从含密图像中恢复出来。可逆信息隐藏技术在很多领域都有应用,比如医学图像、多媒体档案管理、图像转码以及视频错误隐藏编码等。
    2016年XU将预测误差技术应用于加密域中, Xu的算法首先对图像进行预测,采用传统预测方法并用预测误差替代原始像素得到预处理图像。接着对预处理图像加密,加密方法如下:(1)对采样像素进行异或加密。(2)对非采样像素:阈值之内的像素不加密,阈值之外的非采样像素采用Mod加密。Xu的加 密方法优点是加密后的像素值仍能保持在规定的范围内,缺点是对非采样阈值之内的像素不加密,以及采样像素仅异或加密会导致信息泄露[14]。Xu算法信息嵌入采用的是直方图平移和差值扩展技术,这种方法一个像素仅能嵌入1比特信息,限制了嵌入容量。XU的算法没有考虑到对于加密域信息隐藏不用顾及图像不可见性问题,因此在阈值之内的预测误差高位平面均可嵌入信息。同时因为算法嵌入数据与像素的位置无关,故加密方式可采用异或加密和置乱相结合的方法来提高加密图像的安全性。

    算法简介:
    第一步:预测误差,过程如下图:
    预测误差
    先通过黑色块中的像素值 预测 圈1 中的像素,再利用圈1和上下黑色块像素值预测 圈2 中的像素值。最后用 预测值-实际值 得到预测误差。

    第二步:生成Map(由0和1组成的矩阵) 记录像素值原始坐标,并将第一部中的预测误差重排
    在这里插入图片描述
    这一步设定了个阈值,[-1,2]。 即预测误差在[-1,2]之内的表示为黑点,,预测误差在[-1,2]之外的表示为白圈。需要注意Map的生成过程为:扫描原始预测误差图像,遇到预测误差值在[-1,2]范围内标记1,遇到阈值之外的差值标记为0.

    第三步:阈值之内的差值编码。 这一步对-1,0,1,2这四个差值进行编码,将这四个阈值表示为: 0,1,2,3。仅用两位比特 :00 01 10 11即可,那么高6位 既可用于隐藏信息。对于阈值之外的差值用最高位表示符号位。这样可以表示[-127,+127] 范围的差值。[-127,+127]之外的差值(极少数)用另一个Map2 进行记录。
    第四步,分类置乱加密。分别对第二步中右图的黑点、白圈、黑块像素值异或置乱加密。注意这里是分别置乱异或,并不是全局置乱异或。
    这样就得到了加密图像,隐藏信息者可以在密文图像中位于前方的黑点像素的高六位隐藏信息。
    所取得的隐藏容量相比于XU算法:
    在这里插入图片描述
    [1] 屈凌峰, 和红杰, 陈帆. 基于预测误差分类置乱的图像加密域可逆信息隐藏[J]. 光电子·激光, 2019, 30(02):62-68.
    [2] Dawen Xu, and Rangding Wang, “Separable and error-free reversible data hiding in encrypted images,” Signal Processing, June 2016,v 123, p 9-21;

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  • 其中包含MATLAB脚本代码和实验图片,可以实现张新鹏教授的加密域可逆信息隐藏,并且含有部分代码注释。
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  • 直方图平移的可逆信息隐藏 摘要:可逆数据隐藏(RDH)也被称为无损或可逆数据隐藏,已逐渐成为数据隐藏领域非常活跃的研究领域。本文介绍了多种基于直方图平移的可逆信息隐藏算法,并对各种算法的技术发展历史,现状...

    直方图平移的可逆信息隐藏

    摘要:可逆数据隐藏(RDH)也被称为无损或可逆数据隐藏,已逐渐成为数据隐藏领域非常活跃的研究领域。本文介绍了多种基于直方图平移的可逆信息隐藏算法,并对各种算法的技术发展历史,现状进行了分析,并对未来可能的研究进行了展望。 预计基于直方图平移的可逆信息隐藏技术及其在实际中的应用将继续得到发展。
    关键词: 可逆信息隐藏 直方图平移

    数据隐藏在过去的二十几年内受到人们的广泛关注。这种是一种将秘密信息嵌入到明文媒介并且能确保接收者能够提取出正确信息的一种技术。但是对于大多数信息隐藏理 论,在嵌入数据的过程中明文媒介遭到破坏,并且提取数据后不能恢复原始图像。在一些敏感场合,这些数据的失真是不允许出现的。为了解决这一问题,可逆信息隐藏(reversible data hiding in encrypted image, RDH-EI)被提出。现有的传统可逆信息隐藏技术主要分为三类:基于无损压缩的可逆信息隐藏算法,基于直方图平移的可逆信息隐藏算法和基于差值扩展的可逆信息隐藏算法。
    (1)基于无损压缩的可逆信息隐藏。早期的可逆信息隐藏算法主要采用无损压缩的方法,这类算法的思想是对原始图像进行无损压缩,产生冗余信息, 使用冗余位置来隐藏数据,这类算法的隐藏容量受到压缩效率的限制。Fridrich等人提出了将图像分为8个二值位平面,然后选择对图像影响最小的LSB平面进行压缩,隐藏数据。Goljan等人提出了R-S方案:首先将图像分块,然后根据区分函数将块分为:合格(R)、异常(S)、不可使用(U)三类,将R-block用1来代表,将S-block用0来代表 产生了RS矢量。然后对于每一个R、S块,根据要嵌入的位来判断该块是否进行反转操作或者保持不变来嵌入数据。为了提高嵌入容量,Xuan提出了一种基于整数小波变换的可逆信息隐藏算法(IWT)。Celik等人在Fridrich基础之上提出了广义最低有效位压缩理论,压缩性能大大提高,增大了隐藏容量。
    (2)基于差值扩展的可逆信息隐藏。最早的基于误差扩展的思想是由Tian等人提出来的,该算法主要利用图像像素之间的相关性,尤其是相邻像素之间,其思想来源于整数哈尔小波变换。比较之前的算法无论是从容量还是视觉上都取得了较大的进步,但是Tian的算法利用两两像素之间的关系,隐藏容量较小。Alatter等从INTEGER-TO-INTEGER TRANSFORMATION (IT)的观点中提出了一种更普遍的差值扩展算法,该算法将差值扩展的思想应用于多个像素组成的矢量中,使得每n个像素产生n-1差值,最多嵌入n-1比特的隐秘信息,该算法得到一个更高的容量。缺点是没办 法控制嵌入容量导致的图像质量的损失,有可能在隐藏小容量的信息时已经导致图像质量的较大损失。Thodi和Rodriguez提出了预测误差扩展(PEE)的可逆信息隐藏算法,主要是通过预测器来预测相关像素的像素值,从而减小用来扩展的差值,图像质量得以维持。PEE的大致过程如下:
    1) 由像素x根据其右、下、对角线的像素值来得到预测值x’。
    2) 计算预测误差e=x-x’
    3) e扩展为e*=2e+m m属于(0 1);
    以上过程完成了数据前嵌入,提取过程为 :首先解码器确定预测值x’,嵌入数据后的像素值变为y,嵌入后的预测误差e*=y-x’,嵌入数据从e*的LSB中提取。
    (3)直方图平移技术。直方图平移技术是应用于可逆信息隐藏领域非常成功的算法之一。本文主要介绍几个比较重要新颖的直方图平移技术算法以及他们的发展过程。

    1. 直方图平移可逆信息隐藏算法

    直方图平移技术作为可逆信息隐藏的重要组成部分,最先由NI等人在文献[1]中提出。我们现在介绍Ni等人基于HS的RDH。算法流程如下:
    1) 首先得到原始图像的直方图,并找到一个零点和一个最大点。
    2) 在直方图中找到的零点对应的像素值是z,最大点对应的像素值是m,这样,对图像的像素点按顺序扫描,如果像素点的值在m+1和z-1之间(包含这两个值),则该像素的值加1,这样将使得像素值为m+1的点的个数为零。
    3) 对图像进行再次按照顺序扫描,如果像素的值是m,而且待隐藏的数据位是1,则像素值加1,否则,如果待隐藏的数据位是0,则像素值不变。
    4)对图像进行再次按照顺序扫描,如果该像素的值是m,则提取一个信息位为0,如果是m+1,则提取的信息位为1,直到将图像数据扫描完成。这样,就完成了隐藏信息的提取。
    5) 原始图像的恢复:顺序扫描图像,将像素值介于 m 和 z-1 之间的值都减 1,这样原始图像就得到了完全恢复。
    图(1)表述了直方图平移算法的规则。图中黑色点所代表的像素值被平移。红色点代表峰值像素,如果嵌入数据为 1,则向左平移,如果嵌入数据为 0,则保持不变。蓝色点所代表的像素值保持不变。
    图1
    图1.直方图平移过程
    图(2)描述了原始图像的直方图、嵌入数据前和嵌入数据后的直方图。这种简单而有效的方法可以说明基于 HS 的 RDH 方案的一般机制。当生成直方图后,一部分直方图将被平移,空出一个位置并且通过填充这个空出的位置来嵌入数据。
    在这里插入图片描述
    图2.直方图嵌入

    2. 差值直方图平移算法

    到目前为止,NI 的直方图平移可逆信息隐藏技术已经被人们广泛研究。直方图平移算法允许嵌入的水印量依赖于图像自身的灰度分布,一副灰度值分布较为集中的图像可以嵌入较多水印,而灰度值分布较平均的图像可嵌入的水印量就非常有限[2]。针对这一点许多基于直方图平移的扩展技术被提出。其中最重要的一个算法是差值直方图平移技术。差值直方图平移技术首先被 Leest 在文献[3]中被提出。我们知道,直方图平移技术信息隐藏容量取决于直方图的峰值,只要能获得更高的峰值,我们就可以嵌入更多的信息量。Lin 在文献[4] 中利用自然图像中相邻像素的值相近的特点,构建了差值直方图。通过对差值直方图平移来嵌入水印,有效地提高水印的嵌入容量。我们现在来简单介绍一下 Lin 的差值直方图平移算法。 一般来说,对于任意一个自然图像,图像内相邻像素的值非常接近。基于这个原理,Lin 算法首先构建了差值图像,其像素的值为原图像中相邻像素的差,如式( 1) 所示:
    D( m,n) = | D( m,n) -D( m,n +1) | 0≤m≤M-1 0≤n≤N-2 (1)
    由于差值图像中大部分像素的值接近 0,因此产生的差值直方图具有更大的峰值。利用差值直方图平移来嵌入水印,能够大幅提高水印的嵌入容量。
    我们用几个矩阵来阐述该算法嵌入数据及提取数据的具体过程。
    数据嵌入过程:假设我们要嵌入的信息为 1010,Hb 为原始图像,Db 是求差值后的像素值,扫描 D’b 如果待嵌入信息为 1 且 D’b 为峰值点对应的像素值‘0’时,那么将 0+1=1;如果待嵌入信息为 0 时,像素值不变。得到 D”b。根据 D”与 Hb 生成嵌入数据后的图像 Sb。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    数据提取过程为嵌入过程的逆过程。首先接受者接收到嵌入数据后的图像Sb 并且求差值得到 D-Sb。扫描 D-Sb, 如果遇到峰值点对应的像素‘0’,提取信息‘0’,如果遇到‘1’,提取信息‘1’。这样 1010 信息就被正确提取出来。
    在这里插入图片描述

    3. 分块图像直方图平移算法及压缩灰度直方图平移算法

    除了通过求差值来获取更高的峰值之外,Fallashpour 和 Sedaaghjz 在文献[5]中将原始图像分块,每块按照 NI 的直方图平移的方法来进行数据嵌入,同样提高了峰值像素已达到提升嵌入容量的目的。他们的数据嵌入与数据提取方法与NI 的一致。在 NI 的算法中使用了一对峰值和零点像素。P 代表整个图片的峰值像素,峰值为 h§。他们提出的算法首先将图片分成 Nb 块。每块中的峰值像素可能会有不同,假设第 i 块的峰值为 hi§,那么我们可以得到不等式(2)。
    在这里插入图片描述
    因此将图像分块,对每一块采用直方图平移的方法同样能够提高潜入容量。我们可以发现直方图平移可逆信息隐藏提高嵌入容量的核心思想就是设法增大图像的直方图峰值。基于这个核心思想 Tanwi Biswas 等人在文献[6]中提出了一种基于压缩灰度直方图平移的可逆信息隐藏技术。该算法在嵌入数据前对原始图像的像素进行取根号压缩,达到将大多数像素值集中起来以获得更高峰值的目的。该算法的过程如下:
    先将原像素值求根号,在进行四舍五入。得到的处理后的图像进行直方图平移及信息嵌入,嵌入信息后的像素进行四舍五入取整,得到嵌入隐藏信息的图像。具体过程可用下图矩阵来表示:
    在这里插入图片描述
    信息提取过程为嵌入过程的逆过程,我们首先得到潜入数据后的图像,对该图像像素值求根并且四舍五入取整,得到处理后的图像,我们在嵌入数据时嵌入的是 101010,扫描四舍五入取整后的处理图像每当遇到像素值’3’则提取信息‘1’,遇到像素值‘2’则提取信息‘0‘,并且进行直方图恢复。这样我们就可以提取出正确信息 101010,并且完全的恢复出原始图像。具体过程如下图:
    在这里插入图片描述
    该算法虽然可以大幅提高 NI 在文献[1]中的算法的嵌入容量,但是嵌入数据后对原始图像破坏较大,潜入数据后的图像与原始图像的 psnr 值有待提高,并且数据溢出问题需要解决。

    4. 结论

    本篇文章主要介绍了基于直方图平移可逆信息隐藏及其扩展的几种算法,这些算法主要围绕提高直方图平移算法的直方图峰值来提高嵌入容量。嵌入容量的提升往往伴随着含秘图像质量的下降。关于直方图平移技术图像质量的提升,需要与预测误差(PEE)技术相结合,该技术(HS-PEE)也已经经过了多年的发展。直方图平移可逆信息隐藏技术作为信息隐藏领域重要的研究方向,目前还仍然处于研究阶段。

    5. 参考文献

    [1] Z. Ni, Y.-Q. Shi, N. Ansari, W. Su, Reversible data hiding, IEEE Trans. CircuitsSystems Video Technol. 16 (3) (2006) 354–362.
    [2] 刘芳,汪玉凯. 一种基于差值直方图平移的多层可逆水印算法[J].计算机应用与软件. 2014(1):303-307
    [3]S.-K. Lee, Y.-H. Suh, and Y.-S. Ho, ``Reversiblee image authentication based on watermarking,’’ in Proc. IEEE Int. Conf. Multimedia Expo,Jul.2006, pp. 13211324.
    [4] Lin Chiachen,Tai Weiliang,Chang Chinchen. Multilevel reversible dwata hidwing based on histogram modwification of dwifference images[J]Pattern Recognition,2008( 41) : 3582 3591
    [5] Tanwi, Biswas. “A New Method of Reversible Data Hiding Based on Compressed Gray
    Level Histogram Shifting”[C]. IEEE: 2016.

    [6] M. Fallahpour and M. H. Sedaaghi, ``High capacity lossless data hiding based on histogram modication,’’ IEICE Electron. Exp., vol. 4, no. 7,pp. 205210, 2007.
    [7] Z. Ni, Y.-Q. Shi, N. Ansari, W. Su, Reversible data hiding, IEEE Trans. CircuitsSystems Video Technol. 16 (3) (2006) 354–362.

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  • 改进了一种可逆信息隐藏方案,利用2种不同的预测方法计算原始图像的预测误差,生成2个不对称的预测误差分布直方图,在进行秘密信息的嵌入时分别对2个不对称的预测误差分布直方图采取相反方向的平移方式。与传统方案...
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    本篇文章介绍加密域可逆信息隐藏经典算法----张新鹏教授的《Reversible data hiding in encrypted image》
    张新鹏教授的算法是加密域可逆信息隐藏经典算法以下简称Zhang算法,本篇文章首先介绍Zhang算法流程,然后介绍Zhang算法的严重BUG,即安全性问题。
    一、Zhang算法简介:
    算法流程图
    1、图像加密:采用异或加密原始图像。
    2、信息隐藏:数据嵌入, 首先,将加密图像分割成由S*S大小的多个非重叠块。 然后,每个块将被用于携带一个附加位。对于每个块,将像素伪随机划分成两组S0和S1. 这里,像素属于S0或S1的概率为1/2。 如果要嵌入的附加位为0,则翻转S0中每个加密像素的3个最低有效位(LSB)。如果附加位为1,则翻转S1中的3个加密LSB像素其他加密数据不做更改。具体过程如下图:
    在这里插入图片描述
    3、信息提取:由波动函数在这里插入图片描述
    进行计算提取,信息提取过程用下图表示:
    在这里插入图片描述
    4、图像解密:异或解密
    实验结果:
    在这里插入图片描述
    数据提取及内容恢复性能依赖于分块大小 , 在Zhang所提出的方案中,块大小越小,可以嵌入更多的附加数据。 然而,失败的位提取和图像恢复的风险上升,当块的边长大于32时,对于大多数封面图像,所有嵌入的位都可以正确地进行,原始图像可以被成功地恢复。

    二、Zhang算法的安全性问题——异或加密之唯密文攻击。
    Zhang算法采用异或加密,无法抵抗唯密文攻击。对原始测试图像分别用异或加密。加密后的图像如下图。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    可以看出XOR(异或)加密完全遮掩了原始图像内容。似乎加密效果良好。下面我们用唯密文攻击来进行测试其加密图像。
    选取测试图像中的Lena、Airplane、Barbara对其分别提取采样像素的高八位,分别采用XOR加密。对加密后的高八位图像使用COA(唯密文)攻击。从下图可以看出,仅使用异或加密,用COA攻击方法选取10幅已知图像便可破解加密图像,破解后的图像可以清晰辨认出原始图像,泄露了大量明文内容。
    在这里插入图片描述
    关于针对异或加密的COA攻击算法,下期更新。

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  • 可逆信息隐藏—彩色图像 前言 介绍Hou D, Zhang W, Chen K, et al. 提出的基于灰度不变性的彩色图像可逆信息隐藏《.Reversible Data Hiding in Color Image with Grayscale Invariance》期刊:IEEE Transactions on ...

    可逆信息隐藏—彩色图像

    前言

    介绍Hou D, Zhang W, Chen K, et al. 提出的基于灰度不变性的彩色图像可逆信息隐藏《.Reversible Data Hiding in Color Image with Grayscale Invariance》期刊:IEEE Transactions on Circuits & Systems for Video Technology

    在这里插入图片描述
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    疑问:保持灰度不变性的实际应用是什么?为什么要保持灰度不变?

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  • <基于预测误差分类置乱的图像加密域可逆信息隐藏>论文代码
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