基于Matlab彩色信息隐藏系统设计 陈金西 (厦门理工学院电子与电气 ....doc

基于Matlab彩色信息隐藏系统设计陈金西(厦门理工学院电子与电气工程系,福建 厦门 361024) 摘要 本设计采用Matlab程序，根据信息混合算法，设计彩色信息隐藏于数字图像中，用户任意改变混合参数，即可观察信息隐藏效果及计算出混合图像与载体图像均方根误差和，并可根据需要存储结果，分析特征。这种图形化、可视化操作界面，形象直观便于研究彩色信息隐藏处理过程和算法模型的物理特征。关键词 彩色图像；MatLab；仿真；信息隐藏 中图分类号 TN911.6；TP31 文献标识码 AThe design of the color information hiding based on matlabCHEN Jin-xi (Electronic Engineering Department under Xiamen University of Technology, Fujian, Xiamen 361024,China)Abstract: This design use Matlab language to build an emulating platform of information hiding techniques for color image .It may modify one or more parameters to study information hiding character. It acts as a tool for analysis and study of image processing and also as assistant way of multimedia teaching for lessons, i.e. digital image processing, etc.Key words: color image ; Matlab ; simulation ; information hiding0前言信息隐藏是将某些特定的信息有意地和隐藏的嵌入某种载体,以达到某种保密的目的。图像隐藏技术以数字图像为载体,将要传输的秘密信息以不可见的方式嵌入到载体图像中，然后可以实现对秘密图像的隐蔽通信传输。因为隐藏信息后的隐蔽图像与原始载体图像相比，在视觉上看不出变化，因此不会引起攻击者怀疑，从而能够保证秘密信息的安全传输。与水印技术相比，信息隐藏技术强调所隐藏的信息在传输过程中不被检测到，水印则强调不让非法者消除水印。与密码技术相比，密码技术仅仅对秘密信息本身进行加密，而信息隐藏技术结合密码技术不仅对秘密信息进行了加密，而且隐藏了加密的信息，使得秘密信息的通信对于通信的第三方来说是不可知的，以此保证通信的安全性。总之，信息隐藏系统主要要求隐藏信息不可感知性、容量和鲁棒性。本设计采用Matlab语言，设计彩色信息隐藏处理平台，用户可任意改变参数，即可观察隐藏效果和计算出各技术指标，并可根据需要存储结果，分析特征。这种图形化、可视化操作界面，形象直观便于研究图像处理过程和系统模型的物理特征。1 系统设计与仿真本设计开发目的是给数字图像处理过程的分析与研究提供一个软件平台，采用菜单形式把各模型分别列出，方便模块之间进行比较观察分析。1.1 彩色信息的混合隐藏设计对载体图象F和隐藏图像G进行混合得混合图像S，即，其中a为0a1的实数5。隐藏图像的恢复：。混合图像与载体图像均方根误差和：，恢复图像与原隐藏图像均方根误差和：，混合图像与恢复图像的均方根误差和：Dmse+Dmse1，其中M×N×K为图像尺寸和颜色1。彩色图像可分解为RGB三基色，各基色可分别进行处理，也可用三维立体矩阵进行处理。程序算法3：输入载体图像F,隐藏图像G,混合参数a;m,n,k=size(F);o,p,q=size(G);if (o>m)|(p>n)，errordlg('隐藏图像尺寸比载体图像大，请重新选择图像！');return;end;J1=zeros(m,n,k); J1(1:o,1:p,1:q)=G(1:o,1:p,1:q);i1=0；for i=a,S=i*F+(1-i)*J1;if i=1,L=zeros(m,n,k);else L=(S-i*F)/(1-i);end; i1=i1+1；var1(i1)=sqrt(sum(sum(sum(S-F).2)/(m*n*k);var2(i1)=sqrt(sum(sum(sum(L-G).2)/(m*n*k); var3(i1)=var1+var2;end;显示载体图像F、隐藏图像G、混合隐藏图像S、恢复图像L;绘出误差曲线var1、var2、var3。程序运行结果界面如图1所示。图1 图像混合隐藏程序界面算法说明：彩色图像分解为RGB三基色，用三维矩阵表示和处理；a为混合参数，可取序列数据以集合处理及绘出各误差曲线，方便对系统特征进行研究；F为载体图像、G为隐藏图像、S为混合隐藏图像、L为从混合图像恢复出的隐藏图像;var1为混合图像与载体图像的误差和、var2为恢复图像与原隐藏图像的误差和；本算法既可隐藏彩色信息也可隐藏灰度信息。 图2 混合图像与载体图像的误差曲线 图3恢复图像与原隐藏图像的误差曲线 图4混合图像与恢复图像的最佳误差曲线程序仿真结果分析：当混合参数a取序列0:0.02:1，得混合图像与载体图像均方根误差和曲线var1(a)如图2所示，得恢复图像与原隐藏图像均方根误差和曲线var2(a)如图3所示，得混合图像与恢复图像的误差曲线var3(a)如图4所示。任意改变参数，仿真结果与图像处理理论相符合。由图2及图3误差曲线可见，当a=0时，则混合图像就是隐藏图像，没有达到隐藏目的；当a=1时，混合图像就是载体图像，恢复不出隐藏图像。当混合参数a越接近1时，图像隐藏效果就越好，但恢复图像的质量就越差。相反，当混合参数a越接近0时，图像隐藏效果就越差，但恢复图像的质量就越好。由此可见，如果要求恢复图像效果好些，则混合参数就不能太接近1，但隐藏效果会差些。所以，此混合方案存在最佳的混合隐藏，即选择参数a使混合图像S与恢复图像G1误差最小。实验表明，如果要取得最佳隐藏效果，则首先应选择与需要隐藏图像尽可能相象的载体图像，这是因为误差与选择载体图像有关；然后在视觉允许的范围内选择尽可能小的混合参数a（因为a越小，恢复效果越好），这样才能最大程度保证隐藏效果及恢复图像的质量。考虑到计算精度误差及传输噪声干扰等因素，根据经验和仿真误差曲线图4可见，一般混合参数a取0.95左右可达最优效果4。1.2 彩色图象的单幅多重迭代混合隐藏设计设ai| 0 £ ai £ 1, i=1, 2, , n为n个实数，对载体图象F和隐藏图像G进行a1混合得S1 = a1*F +(1-a1)*G；对图象F和S1进行a2混合得S2 = a2*F+(1-a2)*S1；依次进行混合可得：Sn = an*F+(1-an)*Sn-1；图象Sn称为图象F和G关于ai的n重迭代混合图像。可以推导得：，其中。混合图象Sn单调收敛于载体图象F，即。因此，通过依次选择一系列混合参数ai，使得混合图像逐次逼近载体图像F。程序算法2：输入载体图像I,隐藏图像J,混合参数a;m,n,k=size(I);o,p,q=size(J);if (o>m)|(p>n)，errordlg('隐藏图像尺寸比载体图像大，请重新选择图像！');return;end;J1=zeros(m,n,k);J1(1:o,1:p,1:q)=J(1:o,1:p,1:q);i1=0;for i=a, J1=i*I+(1-i)*J1;i1=i1+1;var1(i1)=sqrt(sum(sum(sum(J1-I).2)/(m*n*k);end;K=J1;l=length(a);for i=1:l, b(i)=a(l-i+1);end；L=K;for i=b,if i=1，L=zeros(m,n,k);else L=(L-i*I)/(1-i); end;end;axes(handles.axes3); imshow(mat2gray(K);axes(handles.axes4);imshow(mat2gray(L);程序运行界面如图5所示。算法说明：彩色信息用三维矩阵表示；a为矢量，其元素总数为迭代重数，元素值为混合参数值；本算法既可隐藏彩色信息也可隐藏灰度信息。表1 迭代次数、迭代参数与其均方根误差和迭代次数123456迭代参数0.80.80.80.80.80.8误差和16.1463.2290.6450.1290.0060.005迭代参数0.850.850.850.850.850.85误差和12.1091.8160.2720.0400.0060.000迭代参数0.90.90.90.90.90.9误差和8.0730.8070.0810.0080.0000.000程序仿真结果分析：任意改变参数，仿真结果与图像处理理论相符合。由实验结果表1数据可见，取迭代参数越接近1，混合图像与载体图像的均方根误差和越小；每迭代运算一次，混合图像就越接近载体图像，混合图像与载体图像均方根误差和就越小；迭代次数越多，隐藏效果越好。实验表明，一般只需迭代3至5次，即可获得满意的隐藏效果。例如，取迭代系数a=0.8,0.84,0.88 的3次迭代隐藏效果如图5所示，其迭代混合图像与载体图像的均方根误差和=16.15,2.58,0.31。图5 单幅迭代混合隐藏程序界面1.3 彩色图象的多幅迭代混合隐藏设计设Fi(x,y,z）,i=1,2,n为一组载体图像，G(x,y,z)为一幅隐藏图像，ai|0ai1,i=1,2,n为给定的n个实数。对图像F1(x,y,z）和G(x,y,z)进行a1混合得S1(x,y,z)= a1*F1(x,y,z)+(1-a1)*G(x,y,z)，再对图像F2(x,y,z)和S1(x,y,z)进行a2混合得S2(x,y,z)= a2*F2(x,y,z)+(1-a2)*S1(x,y,z)，依次进行混合可得Sn(x,y,z)= an*Fn(x,y,z)+(1-an)*Sn-1(x,y,z)，则图像Sn(x,y,z)称为图像G(x,y,z)和Fi(x,y,z)关于ai（其中i=1,2,n）的n重迭代混合图像。可推导得：，其中bi=(1-ai)。所以，可以将一幅彩色图像与多幅彩色图像进行迭代混合，利用视觉掩盖特性，把它隐藏在n幅图像中。程序算法：输入载体图像I1、I2、I3,隐藏图像J,混合参数a;if 图像尺寸不相等,ruturn;end;m1,n1,k1=size(I1);o,p,q=size(J);if (o>m1)|(p>n1) return;end;J1=zeros(m1,n1,k1);J1(1:o,1:p,1:q)=J(1:o,1:p,1:q);J1=a(1)*I1+(1-a(1)*J1;J2=a(2)*I2+(1-a(2)*J1;J3=a(3)*I3+(1-a(3)*J2;if a(3)=1,L3=zeros(m1,n1);else L3=(J3-a(3)*I3)/(1-a(3);end;if a(2)=1,L2=zeros(m1,n1);else L2=(J2-a(2)*I2)/(1-a(2);end;if a(1)=1, L1=zeros(m1,n1);else L1=(J1-a(1)*I1)/(1-a(1);end;L=L1;axes(handles.axes1);imshow(mat2gray(I1);axes(handles.axes2);imshow(mat2gray(I2);axes(handles.axes3);imshow(mat2gray(I3);axes(handles.axes4);imshow(mat2gray(J);axes(handles.axes5);imshow(mat2gray(J1);axes(handles.axes6);imshow(mat2gray(J2);axes(handles.axes7);imshow(mat2gray(J3);axes(handles.axes8);imshow(mat2gray(L);程序运行界面如图6所示。 算法说明：本算法仅实现一幅彩色图像隐藏于三幅载体彩色图像中，若要实现隐藏于更多幅载体图像，则可依算法扩展；混合参数a为矢量，其元素总数为载体图像总数，其元素值为混合参数值；本算法既实现彩色信息隐藏于多幅彩色信息，也实现灰度信息隐藏于多幅彩色信息或多幅灰度信息。程序仿真结果分析：多次迭代顺序是，首先图3(d)隐藏于图3(a)中得图3(e)，其次图3(e)隐藏于图3(b)中得图3(f)，再次图3(f)隐藏于图3(c)中得图3(g)。从最终混合图像图3(g)恢复得到隐藏图像图3(h)。任意改变参数，仿真结果与图像处理理论相符合。可以将一幅彩色图象与多幅彩色图象进行迭代混合，将它隐藏在n幅图象中。对隐藏图象进行恢复时，需要使用n幅混合图象和n个混合参数，并且还需要知道图象的混合次序，由此可见这种对彩色图象的多幅迭代隐藏方案是一种非常安全的隐藏彩色信息解决方案。2软、硬件运行环境及调试运行硬件要求：P以上CPU；1G以上内存；50G以上硬盘空间。软件要求：Windows2000及以上版本操作系统；采用可视化面向对象程序设计的Matlab2006为系统开发平台。 本系统经过调试修改及实践验证，已能全面满足设计需要，可在“数字图像处理”、“数字信号处理”、 “通信原理”和“医学图像处理”等课程教学辅助中推广使用，也可在彩色信息隐藏领域中推广应用，显示出较高的实用价值。图6 多幅混合隐藏程序界面3结论本系统具有如下技术特点：把载体图像，隐藏图像，混合图像，恢复图像，混合图像与载体图像的均方根误差和等信息绘在同一界面上，方便用户观察比较，其图像处理运算过程清晰，运算结果形象直观，对图像处理过程的抽象数学理解能起到启发作用。各彩色信息隐藏方法设计的仿真结果满足设计指标要求，彩色信息隐藏特性符合图像处理理论。界面友好，使用方便，操作简单，运行效率高。可方便改变混合参数（参数可以是单个参数或矢量参数），方便选择载体图像，隐藏图像，并快速绘出处理结果和处理误差，方便观察与分析研究。采用菜单形式，模块之间的联系清晰，调用方便。各系统采用独立模块，方便不同系统间比较观察研究。对彩色信息隐藏方法从简单混合隐藏、单幅迭代混合隐藏到多幅安全保密混合隐藏进行分类归纳，并进行简单明确的说明，方便“数字图像处理”、“数字信号处理”、“通信原理”、“医学图像处理”的教学辅助，也方便利用本软件进行图像处理的自学与研究。信息隐藏采用图像表示，形象直观，对分析研究信息隐藏系统各特征之间相互关系很有帮助。本系统可在信息隐藏领域推广应用，具有较高实用性。 参考文献1 章毓晋.图像处理M.北京:清华大学出版社,2006.2 刘卫国.Matlab程序设计M.北京:高等教育出版社,2006.3 陈金西.数字图像隐藏处理设计J.漳州师范学院学报,2009,22(2):45-49.4 李俊山,等.数字图像处理M.北京: 清华大学出版社,2007.5 张贵仓,等.基于迭代混合的数字图像隐藏技术J.计算机学报26(5):569-574.基金项目福建省教育厅科技项目JA07187；厦门理工学院教改项目JG200807 作者简介陈金西（1963-），男，福建安溪人，副教授，厦门理工学院电子系从事电子信息技术教学与科研工作。作者通信地址：福建省厦门市厦港新村84号302室（邮编：361005）E-mail:jinxi.c, Tel:13606916998.