[发明专利]基于块效应的非加性失真JPEG图像隐写方法

说明书

本发明公开一种基于块效应的非加性失真JPEG图像隐写方法。该方法基于JPEG图像的块效应，提出一种指导失真代价向减小块效应的方向进行调整的方法。通过块效应评估与局部失真代价调整的结合，实现对现有主流JPEG隐写算法的改进，抵抗目前最先进的高维隐写分析特征的检测。本发明的优势在于，目前主流的JPEG隐写算法都是基于加性失真代价的隐写而容易被高维隐写分析特征检测，而本发明从非加性失真代价的角度出发，基于块效应来保持图像元素之间的相关性，使得隐写的隐蔽性和安全性提高。该方法具有较强的通用性，有利于提高JPEG隐写算法的安全性。

技术领域

本发明涉及多媒体安全和数字媒体处理技术领域，特别涉及对图像进行秘密信息嵌入的隐写算法技术领域。

背景技术

现代隐写术是一门利用数字媒体进行秘密通信的技术，其目标是在图像、音频、视频等数字媒体中隐藏秘密信息。随着互联网的普及以及图片自身的易传播性，数字图像成为极易获取的隐藏载体，其中JPEG图像作为一种广泛使用的图像格式，得到了广泛的关注，各种基于JPEG图像的隐写算法层出不穷。但是，随着基于高维特征的隐写分析算法的提出，这些算法能对传统的JPEG隐写算法进行有效检测，这对JPEG图像隐写算法提出了严峻的挑战。

传统的隐写术的重点在于如何尽量减小隐写过程对载体图像造成的影响，常见的做法就是通过合适的编码方式，让一个bit位的改变，代表尽可能多的秘密信息。这种传统隐写术仅仅基于隐写过程本身，而不考虑图像内容，同时在隐写过程中会对原有图像的统计信息造成破坏，传统隐写分析正是基于统计信息来对隐写图像进行检测。

为了改进传统隐写算法不考虑图像内容的缺陷，越来越多现代的隐写算法将图像元素的修改集中在了纹理复杂的区域或者边缘区域，这些自适应隐写算法均比传统隐写算法安全。自适应隐写算法为载体图像的每个元素分配一个失真代价来表示其隐写安全程度，然后根据载体图像内容和待嵌入消息长度，自适应地选择纹理复杂区域或者边缘区域进行嵌入，从而使隐写后图像的总体失真达到最小。自适应隐写算法分为失真代价设计和编码嵌入两个部分，其中最典型的编码方式为STC(Syndrome-Trellis Codes)编码[3]，使用STC编码能使得嵌入效率逼近理论上界，从而使得隐写算法设计的重心转移到了失真代价的设计上，而不需要过多关注编码方式。

现有的自适应隐写算法在设计失真代价时，每一个图像像素点之间都是相互独立的，所得到的失真代价是加性的，即总的失真代价等于每个像素点的失真代价的总和。然而，图像元素之间存在相互关系，修改其中一个像素点，很可能对周围像素点都造成影响，即破坏了整个图像块的完整性。然而，由于元素之间的关系过于复杂，很难准确描述每个元素之间的关系。一种可行的做法是在嵌入时，减少嵌入修改带来的块间不连续性。因此，可利用JPEG压缩中的块效应来进行衡量。

块效应是由于JPEG有损压缩而在块边缘出现不连续性的一种现象，图像的质量因子越小，则量化步长越大，带来的块效应也越明显。具体来说，在进行JPEG压缩过程中，如果对整幅图像都进行DCT变换，由于变换后的DCT系数与图像中的每个像素都相关，导致运算量非常大。因此，当今所使用的DCT变换都是基于块的，即首先将图像分成8*8的像素块，然后再基于这些像素块进行DCT变换，每个变换得到64个DCT系数，这样就大大降低了运算量。但是由于分别对每块进行DCT变换，块与块之间的相关性信息丢失。如果此时量化步长较大，就会导致块与块之间的边界处出现不连续的跳跃，出现明显的块效应。因此，若是在隐写过程中，对块与块边界处的像素点进行修改，则会导致块效应加剧。相反的，若往反方向进行修改，减弱块效应，就能在一定程度上保证隐写的安全性。现有的一些块效应评估算法，如FBB算法[4]，IQA算法[5]，RMB算法[6]，在块效应的评估上有较好的效果。因此，如何利用块效应来衡量块与块之间的关系，为指导非加性失真代价的调整提供了可能。

参考文献：