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信息隐藏技术基础-课堂作业


1. 描述 LSB 隐写算法的嵌入规则及优缺点。
解:步骤: 1. 将预嵌入的信息转换成比特流 2. 按行或者按列替换载体图像的最低有效位 规则: 1. 如果秘密信息与最低有效位相同,则不做改动 2. 如果秘密信息与最低有效位不同,则同秘密信息替换最低有效位

2. 描述 JPEG 图像压缩过程(以灰度图像为例) 。同时说明 F3 隐写算法的嵌入规则


解:原始图像-8x8 小块-正向 DCT 变换-量化-编码-压缩后的图像数据

解压过程:压缩后的数据-(熵编码)解码-反量化-反向 DCT 变换-8x8 像素块原始图像

F3 隐写算法: 1. 每个非 0 的 DCT 数据用于隐藏 1 比特信息,为 0 的 DCT 数据不负载秘 密信息

2. 如果秘密信息与 DCT 的 LSB 相同,则不做改动;如果不同,将 DCT 系 数的绝对值减一,符号不变 3. 当原始值为-1 和+1 且预嵌入的信息为 0 时, 将这个位置置 0 并视为无效, 在下一个 DCT 系数上重新嵌入

3. 阐述卡方分析的原理。

解:1. 设图像中灰度值为 j 的像素数为 hj,j->[0-255] 2. 嵌入 0,1 比特的概率分别为 50% 3. 改动规则: 2i->2i + 1; 2i+1->2i

不会出现:2i->2i-1; 2i+1->2i+2 4. 如果秘密信息完全代替了低平面,则 h2i+1 和 h2i 的值会比较接近 5. 如果图像未经秘写,则 h2i+1 和 h2i 的值相差较远 特点: 原理简单清晰 易于实现,检测效果较好 只能针对特定的 LSB 嵌入策略 只能针对全部嵌入的情况 对部分伪随机嵌入无效

4. 阐述 RS 隐写分析的原理及检测步骤。
解: RS 隐写分析是基于图像空间相关性的隐写分析方法 正向翻转 F1,反向翻转 F-1,和 0 翻转 F0: F1 为 2i 与 2i+1 的相互变化关系,即 0-1,2-3…….254-255 F-1 为 2i-1 与 2i 的相互变化关系,即-1-0,1-2,……255-256 检测步骤: 1. 将待检测图像分为大小相等的小图像块 2. 对每个小图像块分别进行非正和非负翻转

3. 计算每个小图像块的像素相关性是否增加 4. 将非负翻转后像素相关性增加的图像块的比例记为 Rm, 像素相关性减少 的图像块的比例记为 Sm 5. 将非正翻转后像素相关性增加的图像块的比例记为 R-m,像素相关性减 少的图像块的比例记为 S-m

5. 调色板图像相比于传统的 RGB 彩色图像具有哪些优点和 缺点。
解:优点 占用空间少,易于隐写,图片不会失真 缺点: 隐写易于发现,且隐写的方式都比较统一,当处理 24 位像素时比 RGB 更占 用空间

6. 描述调色板图像的隐写算法(EZStego)的过程。
解: 1. 首先对调色板的真实像素按亮度进行排序 (亮度取决于 RGB 的线性叠加) 2. 给每个不同亮度值分配一个序号,用奇数代表秘密信息 1,偶数代表秘密 信息 0 3. 将调色板图像像素内容(索引值)使用 LSB 隐写代替,并将图像像素内 容索引值改为新的亮度序号所对应的索引值

7. 已知像素值为

52

67

68

101

103

105

110

180

秘密信息为:00110100100111001 给出使用 PVD 隐写方法后的像素值
解:差值分别为:15,33,2,70 亮度值区域划分: [0-7],[8-15],[16-31],[32-63],[64-127], 共能隐写: 3+5+3 + 6 = 17 比特信息 将秘密信息转成 10 进制:1,20,4,39 计算出 d’= 9, 52, 4, 103 计算 rc = 3,10,1,17 计算 rf = 3,9,1,16 嵌入后:49,70,58,110,102,106,94,197

PVD 隐写思想: 1. 将图像灰度值分块(两个一组) 2. 隐秘信息通过像素差值传递 3. 像素差值为 0 的块不嵌入信息 4. 当然,如果原始像素差值较大,则能嵌入更多的信息 算法步骤: 1. 计算小块中的像素差值 d 2. 将 0-255 的亮度范围分块[0-7],[8-15],[16-31],[32-64],[64-127],[128-253] 3. 记录每个区域的边界,上界 u,下界 l,和宽度 w 4. 若 d 落在区域 x 内,则该块能嵌入的信息比特为:log2(w)

5. 将预嵌入信息转成 10 进制,并根据落在的区域计算出 d’ D’= l + d (d >= 0) = -( l + d) (d < 0) 6. 分别计算 rc 和 rf,rc 为 d’和 d 的差值绝对值(四舍五入) ,rf 为 d’和 d 差值绝对值取最小! 7. 得到嵌入隐秘信息后的像素值: (pi, pi+1) = (pi – rc, pi+1 + rf) d mod 2 = 1 = (pi – rf, pi+1 + rc) d mod 2 = 0

数字水印与数字隐写的相同点和不同点

详细描述水印的嵌入与提取方法

常用的变换域水印算法有哪些,讲述各自优缺点 解:DFT 变换(傅立叶变换) 具有良好的几何性质 处理不变性好 运算不够简单 自适应效果不好 DCT 变换 运算简单 JPEG 压缩兼容性较好 自适应效果好 DWT 变换(小波变换) 解决 DCT 压缩比不高的问题 能量集中更好

鲁棒水印的鲁棒性主要通过哪些方法实现的 解:噪声,滤波,数/模与模/数转换,重采样,剪切,位移,尺度变化以及有损 压缩编码 通过直方图的形式描述直方图平移可逆水印算法 解:1. 找出峰值点和零值点 2. 将零值点和峰值点平移到相邻位置 3. 嵌入水印信息(二值) 4. (提取)从峰值点和零值点中提取出水印信息 5. 恢复之前的顺序 图详见笔记。

如果一个像素对的像素值为 (77, 71) , 计算使用差值扩展可逆算法嵌入水印 (值 为 1)后的像素值 解:利用相邻像素的相关性,通过相邻像素的差值扩展来实现数据的嵌入 1. 求平均值和差值

L = (77 + 71) / 2 = 74 (取最小整数) H = a – b = 77 – 71 = 6 2. 扩展差值并嵌入水印 H’= 2h + i = 13 3. 计算嵌入水印信息后的像素值 A’= l + (h’+ 1)/2 B’= l – h’/2 (注:除法都是取最小整数) 嵌入水印收的像素值为: (81,68) 相比差值扩展可逆水印算法预测误差扩展可逆水印算法的有点是什么 解:利用相邻像素的相关性,利用相邻像素来预测当前像素,而当前像素和预测 值的差就是预测误差,设像素 x 的预测值为 x’则预测误差 p 为: P = x – x’ 类似于差值扩展可逆水印算法,对预测误差扩展并嵌入一位信息 i,嵌入方式: P’= 2p + i 之后的计算方式和差值扩展可逆水印算法一致。

优点:如何得到预测值是一种手段,而别人并不知道,因此想破解出水印信息难 度较差值扩展大 基于 LSB 压缩的可逆水印技术 思想:将 100 位的数据信息压缩成为 50 位,就出现了 50 位的数据冗余,而刚 好可以利用这 50 位冗余数据进行水印的嵌入


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