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(jié)合圖像各個(gè)局部分塊的亮度與紋理特征，將圖像劃分為強(qiáng)嵌入?yún)^(qū)、次嵌入?yún)^(qū)、弱嵌入?yún)^(qū)，計(jì)算各個(gè)局部分塊亮度和紋理，分別嵌入不同比特?cái)?shù)的秘密信息。實(shí)驗(yàn)結(jié)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(guān)鍵詞： 自適應(yīng)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(wǎng)上被廣泛應(yīng)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(chǔ)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(dòng)的DCT系數(shù)量，進(jìn)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(duì)PVD進(jìn)行的改進(jìn)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(yīng)嵌入強(qiáng)度因子來嵌入水??；龔發(fā)根等人[8]針對(duì)JPEG圖像提出一種自適應(yīng)數(shù)據(jù)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(fù)雜程度，以及不同的區(qū)域嵌密對(duì)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(yīng)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(shí)，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(yīng)隱寫算法
　　高質(zhì)量JPEG圖像經(jīng)過壓縮所得的系數(shù)對(duì)圖像復(fù)雜度描述雖然不及空域像素值準(zhǔn)確，但仍能表現(xiàn)其一些特性。本文算法結(jié)合圖像的亮度和紋理特性，進(jìn)一步細(xì)劃了嵌入?yún)^(qū)域，將圖像分塊劃分為強(qiáng)嵌入?yún)^(qū)（R1）、次嵌入?yún)^(qū)（R2）和弱嵌入?yún)^(qū)（R3）3個(gè)區(qū)域，亮度較高且紋理復(fù)雜的為強(qiáng)嵌入?yún)^(qū)，亮度較低且紋理簡單的為弱嵌入?yún)^(qū)，余下的為次嵌入?yún)^(qū)。通過設(shè)定閾值D，再計(jì)算出亮度L和紋理T的大小，在3個(gè)區(qū)域中分別采用不同比特?cái)?shù)進(jìn)行嵌入。
　　在算法中，設(shè)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(gè)數(shù)。將區(qū)間劃分為強(qiáng)嵌入?yún)^(qū)R1∈{DL≥DL12}∩{DT≥DT12}，次嵌入?yún)^(qū)R2∈{DL12≤DL≤DL23}∩{DT12≤DT≤DT23}，弱嵌入?yún)^(qū)R3∈{DL≤DL12}∩{DT≤DT12}。在3個(gè)區(qū)域中分別采用m1 bit、m2 bit、m3 bit的LSB嵌入，根據(jù)前面提到的各個(gè)區(qū)域信息嵌入量的關(guān)系得出m1≥m2≥m3。
　　具體的嵌入過程如下：
　?。?）對(duì)原始JPEG載體圖像進(jìn)行熵解碼。
　　（2）選取載體圖像的每個(gè)8×8分塊中的量化后的DCT系數(shù)，根據(jù)設(shè)定的閾值DL、DT，將圖像劃分為強(qiáng)嵌入?yún)^(qū)、次嵌入?yún)^(qū)、弱嵌入?yún)^(qū)，依次嵌入m1 bit、m2 bit、m3 bit的秘密信息。
　?。?）在圖像分塊中，計(jì)算量化后非零DCT交流系數(shù)N（n）的個(gè)數(shù)，來確定該分塊的紋理復(fù)雜度，同時(shí)計(jì)算塊中各像素在相應(yīng)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(jù)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(zhǔn)確地提取秘密信息，交流的第一個(gè)系數(shù)不用來嵌入而用來確定該塊屬于哪個(gè)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(jìn)制秘密信息m用混沌調(diào)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。
　?。?）把所有的B′k合為一個(gè)整體，對(duì)整體圖像進(jìn)行熵編碼，形成載密圖像。
2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
　　實(shí)驗(yàn)選用一幅256×256×8的標(biāo)準(zhǔn)灰度圖像Lena圖像為原始載體圖像。圖像文件均為標(biāo)準(zhǔn)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(duì)比數(shù)據(jù)。從測試結(jié)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(jù)嵌入過程中充分地考慮了視覺特性的結(jié)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(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，圖1（a）對(duì)紋理區(qū)與較暗區(qū)域的改動(dòng)更加充分，主要集中在Lena的頭發(fā)部分、背景等紋理復(fù)雜和亮度較暗的區(qū)域，而圖1（b）對(duì)紋理區(qū)的改動(dòng)相對(duì)分散，利用不充分。
　　3.2 抗檢測性能分析
　　實(shí)驗(yàn)選擇二階多項(xiàng)式核的支持向量機(jī)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(cuò)誤檢測率對(duì)比圖。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，隨著嵌入率的上升，兩種算法的最小平均錯(cuò)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(cuò)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(jié)論
　　本文算法將自適應(yīng)方法引入，通過直接對(duì)量化系數(shù)的計(jì)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(duì)隱寫結(jié)果的影響。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文算法是一個(gè)行之有效的算法。
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