SMVQ索引分類編碼無(wú)損信息隱藏算法

劉娟妮,周 詮

(西安空間無(wú)線電技術(shù)研究所空間微波技術(shù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,陜西西安 710100)

SMVQ索引分類編碼無(wú)損信息隱藏算法

劉娟妮,周 詮

(西安空間無(wú)線電技術(shù)研究所空間微波技術(shù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,陜西西安 710100)

為了增加矢量量化壓縮域信息隱藏方法的容量,提出一種基于狀態(tài)碼書(shū)排序的邊緣匹配矢量量化索引分類編碼無(wú)損信息隱藏算法.首先在進(jìn)行邊緣匹配矢量量化壓縮時(shí),利用提出的狀態(tài)碼書(shū)排序方法減小編碼后的索引值,增加可嵌入秘密信息的索引比例,然后根據(jù)索引表的分布特點(diǎn)將小于8的索引分為4類編碼,最后將秘密信息隱藏在這4類索引編碼后的碼流中.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在圖像質(zhì)量與矢量量化壓縮圖像相同的情況下,該算法的隱藏容量?jī)?yōu)于現(xiàn)有算法,與基于邊緣匹配矢量量化索引殘差編碼的無(wú)損信息隱藏算法和利用鄰近狀態(tài)碼書(shū)映射的無(wú)損信息隱藏算法相比,嵌入效率平均提高了45%和488%.

信息隱藏;矢量量化;邊緣匹配;狀態(tài)碼書(shū)排序;索引分類編碼

信息隱藏技術(shù)[1]是近年來(lái)國(guó)內(nèi)外信息安全領(lǐng)域的研究熱點(diǎn),它可以在不增加通信鏈路的情況下,將秘密信息隱藏在文本、圖像、視頻[2]等載體數(shù)據(jù)中,使得含密載體與原始載體的差異無(wú)法被人類視覺(jué)感知系統(tǒng)察覺(jué),避免引起視覺(jué)感知偵測(cè),為秘密信息的安全傳輸提供可靠保證[3].

信息隱藏方法可以分為3類:空間域方法、變換域方法和壓縮域方法.空間域方法直接對(duì)載體像素進(jìn)行修改來(lái)嵌入秘密信息;變換域方法[4]通過(guò)修改圖像的變換域系數(shù)進(jìn)行信息隱藏;壓縮域信息隱藏方法將秘密信息隱藏在壓縮碼流中,可以提高傳輸效率.基于矢量量化(Vector Quantization,VQ)的信息隱藏方法近些年受到廣泛關(guān)注[5-12].2005年,文獻(xiàn)[6]提出基于改進(jìn)的快速相關(guān)矢量量化(Modified Fast Correlation VQ,MFCVQ)無(wú)損信息隱藏方法,用門(mén)限來(lái)判斷鄰塊和當(dāng)前塊是否相近作為信息隱藏的依據(jù),在可以隱藏的情況下只傳輸索引的相對(duì)位置,起到了壓縮索引碼流的作用,但是嵌入容量較小.2009年,文獻(xiàn)[7]引入聯(lián)合鄰近編碼(Joint Neighboring Coding,JNC)技術(shù),分別計(jì)算當(dāng)前塊與左鄰塊及上鄰塊的索引殘差,利用JNC對(duì)殘差編碼實(shí)現(xiàn)秘密信息的無(wú)損隱藏,相比前面的方法提高了容量.2010年,文獻(xiàn)[8]對(duì)文獻(xiàn)[7]的方法進(jìn)行改進(jìn),提高了隱藏容量,但是編碼后的碼流也隨之明顯增加.2011年,文獻(xiàn)[9]進(jìn)一步改進(jìn)文獻(xiàn)[7]的隱藏方法,將鄰塊的使用數(shù)目增加為4個(gè),同時(shí)改進(jìn)了索引編碼方法,抑制了比特率的明顯增加,但嵌入效率有待提高. 2013年,文獻(xiàn)[10]在文獻(xiàn)[9]的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn),用邊緣匹配矢量量化(Side-Match Vector Quantization,SMVQ)代替VQ壓縮,利用SMVQ更加集中的索引分布和索引殘差編碼方法來(lái)提高隱藏方法的性能.同年,文獻(xiàn)[11]提出的無(wú)損信息隱藏算法利用鄰近狀態(tài)碼書(shū)映射(Adjoining State-Codebook Mapping,ASCM)方法來(lái)獲得索引表,為改善VQ壓縮域信息隱藏算法的性能提供另一種思路.

目前,VQ壓縮域信息隱藏方法[5-12]主要研究的是如何在獲得高嵌入容量的同時(shí)具有較低的比特率,對(duì)改善VQ圖像質(zhì)量關(guān)注的不多,在某些對(duì)圖像質(zhì)量要求不高的場(chǎng)合(如對(duì)地面指定位置監(jiān)控),VQ仍然是一種有效的壓縮方法.基于此,筆者提出一種基于狀態(tài)碼書(shū)排序(State-Codebook Sorting,SCS)的SMVQ索引分類編碼無(wú)損信息隱藏算法,借助排序后的狀態(tài)碼書(shū)重新對(duì)圖像塊進(jìn)行編碼來(lái)減小索引值,增加可嵌入秘密信息的索引比例,然后結(jié)合索引分類編碼就可以在降低碼流的同時(shí)增加嵌入容量.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法有效地增加了圖像的隱藏容量,降低了碼流比特率,使得嵌入效率得到提升.

1　基于狀態(tài)碼書(shū)排序的SMVQ索引分類編碼無(wú)損信息隱藏算法

1.1算法原理

以基于狀態(tài)碼書(shū)排序的SMVQ索引表為載體,根據(jù)索引出現(xiàn)概率將可嵌入秘密信息的索引分為4類,在每類索引編碼時(shí)嵌入不同比特秘密信息.接收端根據(jù)索引類別指示符可以無(wú)損地提取秘密信息并無(wú)失真地恢復(fù)索引表,最終解碼得到載體圖像.算法流程如圖1所示,后續(xù)小節(jié)介紹算法的關(guān)鍵步驟.

1.2基于狀態(tài)碼書(shū)排序的SMVQ壓縮算法

1.2.1狀態(tài)碼書(shū)排序的提出及實(shí)現(xiàn)

自然圖像相鄰塊間的相關(guān)性很強(qiáng),該特性在SMVQ壓縮方法中得到很好的利用,然而當(dāng)圖像比較復(fù)雜時(shí),預(yù)測(cè)結(jié)果就會(huì)變差,這說(shuō)明用來(lái)編碼的狀態(tài)碼書(shū)不合適.為了解決這個(gè)問(wèn)題,筆者提出SCS方法來(lái)改善SMVQ索引表的分布.如果圖像塊進(jìn)行SMVQ編碼后索引值大于等于閾值T,則需要用SCS方法產(chǎn)生的新碼書(shū)重新編碼.

圖1　算法流程示意圖

SCS方法壓縮編碼時(shí)(第1行第1列圖像塊用VQ編碼,所用碼書(shū)稱為主碼書(shū)),首先用常規(guī)SMVQ算法進(jìn)行壓縮,將得到的索引v和T進(jìn)行比較.如果v小于T,則索引值輸出,否則按碼字均值對(duì)狀態(tài)碼書(shū)進(jìn)行升序和降序排列,得到兩個(gè)新的狀態(tài)碼書(shū),并且用這兩個(gè)狀態(tài)碼書(shū)重新編碼該圖像塊,得到兩個(gè)新的索引值v1和v2,再將它們和T比較.如果v1和v2中僅有一個(gè)小于T,則用該索引替換v;如果v1和v2都小于T,則用兩者中較小的一個(gè)替換v;否則,原索引v保持不變.這樣可以使更多的索引值分布在0附近.

上述SCS方法需要2 bit指示符來(lái)區(qū)分索引的4種情況.如果圖像塊進(jìn)行常規(guī)SMVQ編碼的索引值小于T,則指示符設(shè)為“00”;如果圖像塊是用升序排列后的狀態(tài)碼書(shū)重新編碼,則指示符設(shè)為“01”;如果是用降序排列后的狀態(tài)碼書(shū)重新編碼,則指示符設(shè)為“10”;否則,指示符設(shè)為“11”,表示該索引值大于等于T而且用SCS方法也不能有效降低索引值.所以,前3種情況得到的索引值都小于T,只有第4種情況索引值大于等于T.

圖像解碼時(shí)(第1行第1列索引值用主碼書(shū)進(jìn)行VQ解碼),首先判斷2 bit指示符,如果為“00”或“11”,則表明該索引值是用原始狀態(tài)碼書(shū)編碼得到的,應(yīng)直接在該碼書(shū)中查表恢復(fù)圖像塊.如果指示符為“01”或“10”,則需要對(duì)狀態(tài)碼書(shū)進(jìn)行相應(yīng)的升序或降序排列得到新的狀態(tài)碼書(shū),然后在該狀態(tài)碼書(shū)中查表恢復(fù)圖像塊.

1.2.2閾值選取

自然圖像的統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明[12],常規(guī)SMVQ索引表中大多數(shù)索引取值小于8.圖2基于SCS的SMVQ索引分布結(jié)果也表明,測(cè)試圖像的大部分索引值分布在0到7之間.因此,文中將閾值T設(shè)置為8.

圖2　SCS方法的SMVQ索引分布圖

1.2.3索引改善分析

SCS方法可以增加獲得較小索引值的概率.表1的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明了該方法減小索引值的有效性,其中M是狀態(tài)碼書(shū)大小.當(dāng)M=512時(shí),與常規(guī)SMVQ方法相比,在圖像質(zhì)量相同的情況下,索引值改善比例平均為6.67%;當(dāng)M=32時(shí),圖像質(zhì)量與常規(guī)SMVQ相同的情況下,索引改善更明顯,平均達(dá)到64.54%.這是因?yàn)闋顟B(tài)碼書(shū)越小,SCS方法得到的索引值小于T的概率越大.

1.3索引分類編碼原則

通過(guò)SCS方法獲得的索引表中大部分索引值小于8,且索引值越小,其出現(xiàn)的概率越大,因此根據(jù)索引出現(xiàn)概率進(jìn)行分類編碼可以降低編碼位數(shù),提高信息隱藏容量.標(biāo)記為“11”的索引不隱藏秘密信息,直接將其轉(zhuǎn)換為二進(jìn)制數(shù)進(jìn)行傳輸,將標(biāo)記為“00”,“01”或“10”這3類可隱藏秘密信息的索引值[0,7]按出現(xiàn)概率分為4類,并按表2方法進(jìn)行編碼,具體如下(其中m取值3～8):

表1　圖像質(zhì)量和索引改善百分比

(1)index=0時(shí),記作第Ⅰ類,索引編碼為“00”,每個(gè)索引隱藏m bit秘密信息;

(2)index=1時(shí),記作第Ⅱ類,索引編碼為“01”,每個(gè)索引隱藏m bit秘密信息;

(3)index=2和3時(shí),記作第Ⅲ類,索引分別編碼為“10 0”和“10 1”,每個(gè)索引隱藏(m-1)bit秘密信息;

(4)index=4～7時(shí),記作第Ⅳ類,索引分別編碼為“11 00”,“11 01”,“11 10”和“11 11”,每個(gè)索引隱藏(m-2)bit秘密信息;

索引分類編碼并嵌入秘密信息后的比特?cái)?shù)為(m+2)bit,加上SCS方法本身產(chǎn)生的2 bit標(biāo)志位就構(gòu)成最終的含密碼流,共(m+4)bit.由此可知,含密碼流的結(jié)構(gòu)為2位SCS索引類別指示符‖2～4位索引分類編碼結(jié)果‖m～(m-2)位秘密信息,“‖”表示連接符.

1.4秘密信息嵌入

首先,利用SCS方法對(duì)原始圖像進(jìn)行SMVQ壓縮編碼,得到相應(yīng)的索引表P.索引表的第1行、第1列作為種子區(qū)域,不嵌入信息,直接轉(zhuǎn)換為二進(jìn)制數(shù)據(jù)傳輸.隱藏過(guò)程從第2行第2列開(kāi)始,每次讀取2 bit SCS索引類別指示符,根據(jù)2bit指示符和表2的索引分類編碼原則進(jìn)行信息隱藏:

表2　索引分類編碼方法

(1)若指示符為“00”,則編碼結(jié)果為:00‖索引分類編碼結(jié)果‖m位秘密信息;

(2)若指示符為“01”,則編碼結(jié)果為:01‖索引分類編碼結(jié)果‖(m-1)位秘密信息;

(3)若指示符為“10”,則編碼結(jié)果為:10‖索引分類編碼結(jié)果‖(m-2)位秘密信息;

(4)若指示符為“11”,則編碼結(jié)果為:11‖(Pi,j)2,其中Pi,j表示待編碼索引值,(Pi,j)2為對(duì)應(yīng)的lb M位二進(jìn)制數(shù)據(jù).

當(dāng)前索引編碼完成后,按Z字掃描順序讀取下一個(gè)索引并進(jìn)行上述隱藏過(guò)程直至所有索引處理完畢.

1.5秘密信息提取

種子區(qū)域的碼流中沒(méi)有秘密信息,按lb N位截?cái)噢D(zhuǎn)換成十進(jìn)制數(shù)放入索引表的相應(yīng)位置.非種子區(qū)域解碼時(shí),首先讀取2 bit數(shù)據(jù),即SCS索引指示符,根據(jù)2 bit指示符判斷隨后比特流中是否含有秘密信息:

(1)指示符為“00”,“01”或“10”:表明該索引編碼中含有秘密信息,接著讀取2比特?cái)?shù)據(jù)并記為s1.

(1.1)若s1=00,則恢復(fù)的索引值index=0,讀取隨后m bit添加到秘密信息序列.

(1.2)若s1=01,則恢復(fù)的索引值index=1,讀取隨后m bit添加到秘密信息序列.

(1.3)若s1=10,則需要繼續(xù)讀取1比特?cái)?shù)據(jù)記為s2.當(dāng)s2=0時(shí),則恢復(fù)的索引值index=2;當(dāng)s2=1時(shí),則恢復(fù)的索引值index=3.然后讀取隨后(m-1)bit添加到秘密信息序列.

(1.4)若s1=11,則需要繼續(xù)讀取2比特?cái)?shù)據(jù)記為s3.當(dāng)s3=00時(shí),則恢復(fù)的索引值index=4;當(dāng)s3=01時(shí),則恢復(fù)的索引值index=5;當(dāng)s3=10時(shí),則恢復(fù)的索引值index=6;當(dāng)s3=11時(shí),則恢復(fù)的索引值index=7.然后讀取隨后(m-2)bit添加到秘密信息序列.

(2)指示符為“11”:表明該索引編碼中不含有秘密信息,接著讀取lb M比特?cái)?shù)據(jù)直接轉(zhuǎn)換為十進(jìn)制數(shù)放入索引表的相應(yīng)位置.

重復(fù)上述步驟直至所有碼流處理完畢,即可無(wú)失真地恢復(fù)秘密信息和索引表.

2　實(shí)驗(yàn)結(jié)果

實(shí)驗(yàn)采用6幅512×512大小的自然圖像,如圖3所示,在碼書(shū)訓(xùn)練時(shí)圖像劃分為4×4大小的圖像塊.為了保證SMVQ解壓圖像質(zhì)量和VQ相同,將狀態(tài)碼書(shū)和主碼書(shū)大小設(shè)為一樣,即M=N=512.秘密信息為隨機(jī)數(shù)發(fā)生器產(chǎn)生的二進(jìn)制隨機(jī)數(shù).隱藏性能的評(píng)價(jià)指標(biāo)主要包括嵌入容量Cp,比特率Rb和嵌入效率e.隱藏容量計(jì)算方法為

其中,ni表示屬于表2第i類索引的個(gè)數(shù).

圖3　測(cè)試圖像

比特率Rb=c/(H×W),單位為bit/pixel(bpp),H,W分別為圖像的高度和寬度,c為編碼后的總比特?cái)?shù).

嵌入效率e=Cp/c,表示圖像每像素嵌入的秘密信息比特?cái)?shù)與每像素編碼所用比特?cái)?shù)的比值,反映了傳輸過(guò)程中每比特平均攜帶秘密信息的能力,數(shù)值越大,表示嵌入方法越有效.

2.1隱藏性能

圖4給出了m分別取6～8時(shí)文中算法的信息隱藏結(jié)果.隨著m的增加,每幅圖像的隱藏容量和比特率都在增加,這是因?yàn)槲闹兴惴[藏的秘密信息數(shù)由圖像中每類索引占的比例和每類索引嵌入的比特?cái)?shù)決定,當(dāng)索引比例一定時(shí),隱藏容量隨著m的增加而增加.由比特率定義可知,當(dāng)嵌入容量增加時(shí),比特率也隨之增加.另一方面,當(dāng)m取值相同時(shí),隱藏容量隨著圖像的復(fù)雜程度變化,復(fù)雜圖像的容量比簡(jiǎn)單圖像低,例如Baboon圖像,其隱藏容量比Airplane平均低44.6%.相比而言,比特率受圖像復(fù)雜程度的影響較小.

圖4　m取值不同時(shí),文中算法的隱藏容量和比特率

2.2算法比較

為了驗(yàn)證索引分類編碼隱藏算法的有效性,按照文獻(xiàn)[10]的索引殘差編碼方法用筆者提出的SCS算法獲得的SMVQ索引表進(jìn)行仿真,其索引殘差編碼位數(shù)m=5時(shí)性能最優(yōu),同時(shí),用相同的主碼書(shū)仿真文獻(xiàn)[11]的ASCM信息隱藏算法,其中SCI表示狀態(tài)碼書(shū)索引編碼的比特?cái)?shù).三者對(duì)比的實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表3所示.

表3　算法性能對(duì)比

從表3的數(shù)據(jù)分析可知,文中算法的隱藏容量最高,與文獻(xiàn)[10]的SCS算法相比,隱藏容量增加了1.0%～7.0%,比特率降低了0.3%～2.3%,嵌入效率平均提高了4.5%.與文獻(xiàn)[11]的ASCM算法相比,文中算法隱藏容量大幅提高,平均增加了48.8%,然而比特率也相應(yīng)增加了3%.總體來(lái)說(shuō),除了比特率稍高于ASCM算法外,文中算法的其他性能指標(biāo)均優(yōu)于對(duì)比算法.

3　結(jié)束語(yǔ)

筆者提出一種基于狀態(tài)碼書(shū)排序的SMVQ索引分類編碼無(wú)損信息隱藏算法,利用狀態(tài)碼書(shū)排序方法降低SMVQ索引取值,再結(jié)合索引表的分布特點(diǎn),通過(guò)索引分類編碼進(jìn)行信息隱藏,提高了隱藏容量.對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,筆者提出的算法嵌入效率均優(yōu)于基于索引殘差編碼和ASCM的無(wú)損信息隱藏算法.

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(編輯:王 瑞)

SMVQ-index classified coding for lossless data hiding

LIU Juanni,ZHOU Quan
(National Key Lab.of Science and Technology on Space Microwave,Xi’an Institute of Space Radio Technology,Xi’an 710100,China)

In order to increase the embedding capacity of the VQ-based data hiding scheme,a lossless data hiding method based on the state-codebook sorted SMVQ-index classified coding is proposed.First,when doing SMVQ compression,the proposed SCS method is used to reduce the indices values and increase the embeddable indices percentage.Then according to the indices’distribution characteristic,the indices less than eight are classified into four cases.Finally,the secret data are embedded into the code stream of these indices.Experimental results indicate that,with the same image quality as that of VQ,the embedding capacity of the proposed scheme is superior to some that of previous schemes.Compared with the lossless data hiding scheme based on SMVQ-index residual value coding and the ASCM method,the embedding efficiency is increased by 4.5%and 48.8%respectively.

data hiding;vector quantization;side-match;state-codebook sorting;index classified coding

TP391

A

1001-2400(2016)05-0128-05

10.3969/j.issn.1001-2400.2016.05.023

2015-07-07 網(wǎng)絡(luò)出版時(shí)間:2015-12-10

國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61372175);國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室基金資助項(xiàng)目(9140C530403130C53192)

劉娟妮(1985-),女,西安空間無(wú)線電技術(shù)研究所博士研究生,E-mail:liujuanni0@126.com.

網(wǎng)絡(luò)出版地址:http://www.cnki.net/kcms/detail/61.1076.TN.20151210.1529.046.html