基于IWT和最低有效位替換的視頻隱寫(xiě)算法

吳開(kāi)誠(chéng)

（1.武漢大學(xué) 計(jì)算機(jī)學(xué)院，湖北 武漢430072；2.江漢大學(xué) 數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)學(xué)院，湖北 武漢430056）

基于IWT和最低有效位替換的視頻隱寫(xiě)算法

吳開(kāi)誠(chéng)1，2

（1.武漢大學(xué) 計(jì)算機(jī)學(xué)院，湖北 武漢430072；2.江漢大學(xué) 數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)學(xué)院，湖北 武漢430056）

為了更好地增強(qiáng)加密通信的安全性和魯棒性，提出一種基于整數(shù)小波變換（IWT）和最低有效位（LSB）替換的視頻隱寫(xiě)算法，該算法可以對(duì)紅綠藍(lán)（RGB）三色構(gòu)成的視頻文件進(jìn)行數(shù)據(jù)隱藏和提取。隱寫(xiě)過(guò)程首先將覆蓋視頻劃分為8×8的RGB圖像塊，加密數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為二進(jìn)制形式的文本；然后在覆蓋視頻上執(zhí)行 Haar IWT以獲取IWT系數(shù)；最后，將二進(jìn)制文本嵌入到IWT系數(shù)的LSBs中。其中數(shù)據(jù)隱藏的反向過(guò)程用于提取隱寫(xiě)視頻中的嵌入文本。采用音頻視頻交錯(cuò)（AVI）文件執(zhí)行本文算法，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本算法的失真最低。

加密通信；魯棒性；整數(shù)小波變換；視頻隱寫(xiě)；數(shù)據(jù)隱藏；最低有效位

0　引言

當(dāng)今社會(huì)信息通信交流頻繁，非常需要一種新方法保護(hù)機(jī)密數(shù)據(jù)以避免數(shù)據(jù)被非法使用。實(shí)現(xiàn)通信加密的方法有密碼學(xué)[1]和隱寫(xiě)術(shù)[2]兩類。在密碼學(xué)中，發(fā)送者利用一個(gè)機(jī)密密鑰將信息打亂，預(yù)定的接收者利用適當(dāng)?shù)慕饷苊荑€從雜亂的信息中提取出初始數(shù)據(jù)[3，4]。但是在隱寫(xiě)術(shù)中并沒(méi)有將信息打亂，而是將存在的信息隱藏在載體中，這樣的載體通常稱為覆蓋媒介，含有隱藏信息的載體稱為隱寫(xiě)媒介[5]。隱寫(xiě)術(shù)在任何媒介上進(jìn)行隱寫(xiě)的主要目標(biāo)是在數(shù)據(jù)隱藏完成后，從媒介上察覺(jué)不出加密數(shù)據(jù)的存在。

已有很多學(xué)者對(duì)隱寫(xiě)系統(tǒng)進(jìn)行研究，包括隱寫(xiě)、提取和甄別等。例如，文獻(xiàn)[6]提出一種灰度關(guān)聯(lián)分析的視頻隱寫(xiě)算法(Gray Relational Analysis Video Steganographic，GRAVS)，針對(duì)H.264/AVC編碼，該算法對(duì)原始載體關(guān)聯(lián)度計(jì)算,判斷其是否為非平滑塊,再對(duì)幀做離散余弦變換,在 DCT塊的低頻區(qū)域進(jìn)行嵌入，具有碼率影響小和容量大的優(yōu)點(diǎn)，但魯棒性并不好，而且提取秘密信息的相似度較低，僅為79%。

文獻(xiàn)[7](Adjacent Pixel Difference Video Steganographic，APDVS)啟發(fā)于所有相鄰像素的直方圖含有大量相等值的像素，因此采用直方圖轉(zhuǎn)移，多層嵌入增強(qiáng)隱藏能力，將隱藏?cái)?shù)據(jù)嵌入到轉(zhuǎn)換系數(shù)中。雖然這種算法提供了更大的嵌入容量和更高的安全性，使竊聽(tīng)者不能獲取真實(shí)的數(shù)據(jù)。但主要缺點(diǎn)是系統(tǒng)的魯棒性不強(qiáng)，如某些濾波攻擊會(huì)使嵌入的數(shù)據(jù)難以被完整正確提取出來(lái)。

文獻(xiàn)[8](Video Steganographic on Wavelet Transform and Genetic，WTGVS)在離散小波變換的隱寫(xiě)算法基礎(chǔ)上結(jié)合了遺傳算法，遺傳算法的功能是優(yōu)化調(diào)整像素，獲得最佳映射功能，減少圖像之間的誤差。這種頻域的算法雖然提高了隱藏容量，降低了失真，但依然存在魯棒性差的問(wèn)題。

綜上，空域隱寫(xiě)算法大都具有開(kāi)銷較大，安全性略低的缺點(diǎn)，雖然現(xiàn)有的頻域隱寫(xiě)算法[6-8]具有更好的安全性和低失真性，但是魯棒性沒(méi)有很好地解決。本文的目的就是解決隱寫(xiě)的安全性和魯棒性。由于小波變換域?yàn)橄禂?shù)數(shù)據(jù)隱藏提供了較好的魯棒性[9，10]，Haar整數(shù)小波的顯著特性包括傳輸圖像的完美重建以及非常好的關(guān)聯(lián)屬性，因此，本文算法使用了IWT。

1　整數(shù)小波變換

Haar通過(guò)擴(kuò)張和轉(zhuǎn)移過(guò)程對(duì)小波進(jìn)行變換，根據(jù)式(1)利用基小波構(gòu)建小波：

式中，a、b分別為縮放和轉(zhuǎn)移參數(shù)。Haar小波通過(guò)計(jì)算相鄰元素的和與差對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行操作。人的視覺(jué)系統(tǒng)（Human Visual System，HVS）對(duì)LL子帶中隱藏?cái)?shù)據(jù)非常敏感，一般情況下將數(shù)據(jù)隱藏在一些HVS不敏感的區(qū)域中，比如高分辨率子帶LH、HL和HH。數(shù)據(jù)隱藏在這些小波子帶中不僅不會(huì)降低視頻的質(zhì)量，而且能提高系統(tǒng)的魯棒性。一般情況下，IWT系數(shù)是整數(shù)，通過(guò)式(2)獲得：

式中，d、s分別表示輸入信號(hào)的高頻和低頻部分，s和 d的長(zhǎng)度為2n-1。通常變換結(jié)果生成兩個(gè)值，即平均值和偏差(系數(shù))。例如，輸入信號(hào)序列x=(1，2，3，4，5，6，7，8)可以利用提升預(yù)測(cè)進(jìn)行計(jì)算，即利用式(3)和式(4)獲取一維IWT分解結(jié)果。首先將信號(hào)x分解為偶數(shù)樣本和奇數(shù)樣本：

其中：

然后，利用式(3)和式(4)計(jì)算IWT分解系數(shù)：

由于Haar變化具有非常好的關(guān)聯(lián)性和編碼屬性，非常適用于視頻隱寫(xiě)。

2　提出的視頻隱寫(xiě)算法

本文提出的視頻隱寫(xiě)算法主要目的是增強(qiáng)加密通信的安全性和魯棒性，利用IWT和覆蓋視頻的紅綠藍(lán)（RGB）三原色對(duì)系數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行隱藏。

圖1為算法流程圖，圖2為視頻隱寫(xiě)算法中數(shù)據(jù)嵌入和提取過(guò)程的詳細(xì)框圖。二值形式的加密數(shù)據(jù)隱藏在覆蓋視頻序列每個(gè)RGB三原色中的LSB中，RGB三原色高度相關(guān)。利用RGB三原色的屬性可以確保本文提出算法的魯棒性。在覆蓋視頻的RGB圖像幀上進(jìn)行一維Haar IWT，加密數(shù)據(jù)被嵌入到視頻幀內(nèi)每個(gè)RGB組成的LSB中，在結(jié)果視頻幀上進(jìn)行逆IWT（IIWT）可以獲取隱寫(xiě)視頻。為了避免上溢出/下溢出的情況發(fā)生，可以對(duì)覆蓋視頻中一些像素塊的IWT系數(shù)進(jìn)行修改，即需要對(duì)視頻幀進(jìn)行歸一化，這樣一些像素值就不會(huì)超出上界（對(duì)于8位視頻圖像是 255）和下界（對(duì)于 8位視頻圖像是0）。

圖1　算法的簡(jiǎn)單流程圖

圖2　視頻隱寫(xiě)算法的詳細(xì)框圖

2.1嵌入算法

圖3給出了嵌入算法的框圖，具體步驟如下：

步驟1：輸入覆蓋視頻；

步驟2：將覆蓋視頻分解為 RGB三原色；

步驟3：對(duì)覆蓋視頻幀進(jìn)行歸一化，防止上溢出/下溢出；

步驟4：將視頻幀劃分為8×8的小塊；

步驟5：利用1D Haar IWT獲取視頻幀的小波系數(shù)；

步驟6：讀取將要嵌入的文本數(shù)據(jù)，將文本轉(zhuǎn)為為比特；

步驟7：在每個(gè)視頻幀的RGB三原色上利用LSB替換技術(shù)將加密數(shù)據(jù)位嵌入到獲取的系數(shù)中；

步驟8：計(jì)算RGB幀上的逆Haar IWT以獲取隱寫(xiě)視頻序列。

2.2提取算法

圖4給出了提取算法的框圖，具體步驟如下：

圖3　數(shù)據(jù)嵌入過(guò)程的框圖

圖4　數(shù)據(jù)提取過(guò)程的框圖

步驟1：輸入隱寫(xiě)視頻；

步驟2：將隱寫(xiě)視頻分解為RGB三原色；

步驟3：對(duì)視頻幀進(jìn)行歸一化，避免上溢出/下溢出；

步驟4：將視頻幀劃分為8×8的小塊；

步驟5：利用1D Haar IWT獲取視頻幀的小波系數(shù)；

步驟6：在每個(gè)視頻幀的RGB三原色上利用LSB替換技術(shù)識(shí)別含有隱藏?cái)?shù)據(jù)位的位，并從系數(shù)中提取加密數(shù)據(jù)位；

步驟7：將檢索數(shù)據(jù)位轉(zhuǎn)換為文本；

步驟8：在RGB圖像幀上計(jì)算逆Haar IWT以獲取視頻序列。

3　實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析

本節(jié)對(duì)視頻隱寫(xiě)算法性能和魯棒性進(jìn)行討論。所有實(shí)驗(yàn)均在PC機(jī)上完成，配置為酷睿雙核處理器、1.7 GHz主頻、2 GB內(nèi)存，編程環(huán)境為 MATLAB7.0，采用 AVI視頻文件對(duì)本文進(jìn)行測(cè)試。

3.1隱寫(xiě)后視頻大小分析

測(cè)試視頻中隱藏了加密數(shù)據(jù)，利用測(cè)試視頻大小的變化對(duì)算法的性能進(jìn)行分析。表1給出了本視頻隱寫(xiě)算法在AVI文件上的測(cè)試結(jié)果。利用本算法將加密數(shù)據(jù)嵌入到相應(yīng)的覆蓋視頻中后，AVI視頻的大小并沒(méi)有顯著發(fā)生變化。視頻的大小在嵌入數(shù)據(jù)前后都基本相同的，因此將數(shù)據(jù)隱藏在視頻的IWT系數(shù)中并沒(méi)有改變測(cè)試視頻文件的大小。

表1　隱寫(xiě)前后的視頻信息

3.2隱寫(xiě)后直方圖與累計(jì)直方圖分析

利用統(tǒng)計(jì)量度測(cè)量含有隱藏?cái)?shù)據(jù)的視頻中發(fā)生的微小變化，常用的統(tǒng)計(jì)量度有均值和方差。利用圖5中顯示的直方圖可以觀察到小幅的畸變，所用視頻為matl.avi。該圖表明了覆蓋視頻和隱寫(xiě)視頻圖像間統(tǒng)計(jì)值的變化?？梢钥闯鰞煞曨l圖像的統(tǒng)計(jì)值發(fā)生了小幅的變化，但是這個(gè)變化并沒(méi)有影響累積直方圖，因此維持了結(jié)果視頻較好的質(zhì)量，利用本文算法可以清晰地看出覆蓋視頻中發(fā)生的人眼難以察覺(jué)的變化。

圖5　視頻圖像在數(shù)據(jù)隱藏前后的直方圖和統(tǒng)計(jì)分析

為了更好地比較與其他優(yōu)秀算法的效果，以直方圖均值和方差為統(tǒng)計(jì)度量，其均值和方差定義如式(7)和式(8)，bins(i)代表第i個(gè)條塊的高度。表2是隱寫(xiě)前后的方差與均值結(jié)果。

表2　隱寫(xiě)前后的直方圖方差與均值結(jié)果

由表2可以看出，與其他優(yōu)秀算法相比，本文算法最接近于隱寫(xiě)前的直方圖，由于累計(jì)直方圖基本都沒(méi)有改變，故不做比較。覆蓋視頻和隱寫(xiě)視頻直方圖結(jié)果的差異充分證明了本文算法的有效性。

圖6（c）給出了數(shù)據(jù)隱藏后的隱寫(xiě)視頻（matl-steg. avi）結(jié)果幀。可以看出初始覆蓋視頻（matl.avi）和進(jìn)行文本隱藏的視頻幀（matl-steg.avi）幾乎相同。HVS很難注意到發(fā)生了顯著的差異，圖6（d）給出了覆蓋視頻 c2-buzz.avi，圖6（e）顯示了將要隱藏到 c2中的加密數(shù)據(jù)data2.txt，圖6（f）給出了 c2隱藏 data2.txt后的隱寫(xiě)視頻結(jié)果。

圖6　利用提出的隱寫(xiě)算法在測(cè)試視頻序列上的測(cè)試結(jié)果

3.3攻擊前后的魯棒性分析

若隱寫(xiě)后的視頻在網(wǎng)絡(luò)傳輸過(guò)程中受到攻擊，如濾波攻擊或噪聲影響[11，12]，接收者收到的數(shù)據(jù)與原始數(shù)據(jù)嚴(yán)重不匹配或錯(cuò)誤，隱寫(xiě)算法將失效。因此，對(duì)攻擊的魯棒性非常重要。所用度量為峰值信噪比(Peak Signal To Noise Ratio，PSNR)、攻擊前的相似度(Similarity Pre-attack，SP)和攻擊后相似度(Similarity Aft-attack，SA)。

PSNR在本文算法中的定義如式(9)，像素匹配用公式(10)，SP的定義如式(11)，SA的定義如式(12)。

這部分實(shí)驗(yàn)的視頻為buzz.avi，表3為各算法在隱寫(xiě)后的亮度分量PSNR的比較，可以看出本文算法的亮度分量的PSNR下降的最小，只有1.2 dB。表4為攻擊前的相似度，本文為100%，Athena也達(dá)到了100%，GRAVS最低。即接收者在沒(méi)有任何其他因素影響下，通過(guò)本文算法隱寫(xiě)的視頻可以完整地提取隱藏?cái)?shù)據(jù)。表5為濾波攻擊后的相似度，本文采用文獻(xiàn)[8]的濾波攻擊。從表 5可以看出，本文算法攻擊后依然可以提取91%的隱藏信息，魯棒性最好。

表3　隱寫(xiě)后的PSNR

表4　攻擊前的相似度比較

4　結(jié)論與展望

本文提出了一種基于整數(shù)小波變換（IWT）和最低有效位（LSB）替換的視頻隱寫(xiě)算法，將加密數(shù)據(jù)嵌入到覆蓋視頻RGB三原色的IWT系數(shù)中，整個(gè)算法過(guò)程的計(jì)算復(fù)雜度很低，算法容易實(shí)現(xiàn)。測(cè)試結(jié)果顯示，本文算法在提供較好安全性的同時(shí)并沒(méi)有引起視頻的畸變，能提取100%的隱寫(xiě)數(shù)據(jù)文本，且沒(méi)有損失源視頻文件的質(zhì)量和大小，即使在受到攻擊后依然可以獲得高比例的隱藏信息。

未來(lái)研究方向包括同時(shí)隱藏多個(gè)數(shù)據(jù)，以及不影響視頻文件質(zhì)量的情況下，在不同類型的視頻文件上隱藏不同類型的加密數(shù)據(jù)。此外，對(duì)需要嵌入的數(shù)據(jù)和密鑰進(jìn)行加密，進(jìn)一步增強(qiáng)算法的安全性。

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A video steganography algorithm based on IWT and least significant bit replacement

Wu Kaicheng1，2
(1.School of Computer Science，Wuhan University，Wuhan 430072，China；2.School of Mathematics and Computer Science，Jianghan University，Wuhan 430056，China)

In order to enhance the security of encrypted communication and robustness,an integer wavelet transform(IWT)and the least significant bit(LSB)replacement based video steganography algorithm is proposed,which can hide and extract video dates composed of the three primary colors red,green and blue.Steganography process is as follows:firstly,covered video frames are divided into 8×8 RGB blocks,and the encrypted data a

into binary formation.Then,IWT coefficients are obtained by executing Haar IWT on covered video frames.Finally,binary data are embedded into LSBs of IWT coefficients.In addition,the reverse process of data hiding is used to extract the hidden steganography video embedded text.The proposed algorithm is implemented using Audio Video Interleave(AVI)files.Experimental results show that the distortion of the proposed algorithm is the lowest.

encrypted communication；robustness；integer wavelet transform；video steganography；data hiding；least significant bit

TP309.7

A

10.16157/j.issn.0258-7998.2015.10.031

2015-06-01)

吳開(kāi)誠(chéng)(1981-)，男，博士研究生，講師，主要研究方向：隱寫(xiě)、信息安全等。

中文引用格式：吳開(kāi)誠(chéng).基于 IWT和最低有效位替換的視頻隱寫(xiě)算法[J].電子技術(shù)應(yīng)用，2015，41(10)：115-118，122.

英文引用格式：Wu Kaicheng.A video steganography algorithm based on IWT and least significant bit replacement[J].Application of Electronic Technique，2015，41(10)：115-118，122.