一种基于频域分析的图像隐写方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于频域分析的图像隐写方法及系统，方法包括：针对空域隐写分析富模型所使用的滤波器组进行频域分解，获取滤波器组中的各个滤波器的各个频段的系数对应相加得到的综合频域，根据结合频域生成频谱图；根据频谱图获取不同频段对应的能量值，根据能量值的不同在赋予不同的频段不同的权重值生成失真函数；根据失真函数向原始图像嵌入秘密信息，得到隐密载体信息。本发明专利技术可防止嵌入在图像中秘密信息被隐写检测算法检测出来，提高图像隐写的安全性，有助于提高通信的安全性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像隐写
，尤其涉及一种基于频域分析的图像隐写方法及系统。
技术介绍
媒体内容安全是现如今网络空间安全的重要组成部分。作为保障信息安全的一种新手段，信息隐藏在最近十多年来一直受到广泛的关注。隐写术作为信息隐藏的一个重要的分支，其原理是结合古典隐写术思想和多媒体信号处理技术，将秘密信息隐藏在数字媒体中，使监听者无法区分普通载体和掩密载体。作为隐秘通信的一种手段，在军事情报，隐私，安全等方面有着重要的应用前景。而目前隐写术和隐写分析的对抗主要集中在图像载体上，并且呈现螺旋式上升的发展趋势。目前数字图像隐写术的研究热点主要是基于最小化失真模型和内容自适应嵌入策略相结合的隐写术。在此框架下，隐写可以简化为两个步骤：设计能够有效表征统计可检测性的失真函数以及最小化失真的编码。目前针对载体失真函数的研究基本上都采用内容自适应的嵌入策略。加性载体失真函数假设隐密信息嵌入给图像像素单元引起的失真相互独立，而载体失真等于各个图像单元失真之和。比较具有代表性的算法有HUGO隐写术，WOW隐写术，HILL隐写术和MVG隐写术等。在载体失真函数确定的前提下，现有的隐写编码技术，如STC编码和基于像素链动态失真的编码技术等都能有效的逼近理论失真值。隐写分析总是伴随着隐写术的发展而发展，隐写分析可以视为将载体图像和掩密图像进行模式分类。隐写分析特征的维度在近十年来从数十维至数百维，一直跃升到目前的数万维。但现有技术中的图像隐写术失真大、算法数据处理速度慢，容易被他人的隐写检测算法检测出来，隐写信息容易泄露，安全性差。因此，现有技术还有待于改进和发展。
技术实现思路
鉴于现有技术的不足，本专利技术目的在于提供一种基于频域分析的图像隐写方法及系统，旨在解决现有技术中图像隐写术失真大、算法数据处理速度慢，安全性差的缺陷。本专利技术的技术方案如下：一种基于频域分析的图像隐写方法，其中，方法包括：A、针对空域隐写分析富模型所使用的滤波器组进行频域分解，获取滤波器组中的各个滤波器的各个频段的系数对应相加得到的综合频域，根据结合频域生成频谱图；B、根据频谱图获取不同频段对应的能量值，根据能量值的不同在赋予不同的频段不同的权重值生成失真函数；C、根据失真函数向原始图像嵌入秘密信息，得到隐密载体信息。所述的基于频域分析的图像隐写方法，其中，所述A具体包括：A1、获取待处理的原始图像，采用若干个滤波器组成的滤波器组对原始图像提取特征，并将提取后的特征进行频域分解Km=∂m1f1+∂m2f2+...+∂mnfn]]>其中Km是第m个滤波器频域分解后的结果，表示第m个滤波器第n频段系数，fn表示第n频段；A2、各个滤波器得到的各个频段的系数进行对应相加得到相应的滤波器组的综合频域；K=(∂11+∂21+...∂m1)f1+(∂21+∂22+...∂m2)f2+(∂1n+∂2n+...∂mn)fn]]>其中K表示的是滤波器组的频域分解后的综合频域，表示第m个滤波器第n频段系数；A3、根据滤波器组的分解后的综合频域生成对应的频谱图。所述的基于频域分析的图像隐写方法，其中，所述B具体包括：B1、根据频谱图获取不同频段对应的能量值，赋予频段能量值频段的能量值越大，赋予对应频段的权重值越小；B2、将频谱图中所有的频域赋予权重生成失真函数：C=ω11I⊗f1⊗f1+ω21I⊗f2⊗f2+...+ωn1I⊗fn⊗fn;]]>其中表示卷积操作，I表示图片像素值，ω表示权重，fn表示第n个频段，C表示失真函数。所述的基于频域分析的图像隐写方法，其中，所述A中频域分解采用DCT变换。所述的基于频域分析的图像隐写方法，其中，所述步骤A还包括：A11、采用DCT变换对滤波器组进行频域分解，其中各频段对应DCT系数具体如下：d[k,l]=Σi,j=0nf[i,j;k,l]K[i,j]=Σi,j=0nw[k]w[l]4cosπ16k(2i+1)cosπ16l(2j+1)K[i,j]]]>其中d[k,l]表示的是第[k,l][频段的DCT系数，f[i,j；k,l]表示的是第[k,l][频段的基模式，K[i,j]表示的是滤波器中的第[i,j]元素。一种基于频域分析的图像隐写系统，其中，系统包括：频域分解模块，用于获取原始图像，采用滤波器组对原始图像进行频域分解，获取滤波器组中的各个滤波器的各个频段的系数对应相加得到的综合频域，根据结合频域生成频谱图；失真模块，用于根据频谱图获取不同频段对应的能量值，根据能量值的不同在赋予不同的频段不同的权重值生成失真函数；信息嵌入模块，用于根据失真函数向原始图像嵌入秘密信息，得到隐密载体信息。所述的基于频域分析的图像隐写系统，其中，所述频域分解模块具体包括：频域分解单元，用于获取待处理的原始图像，采用若干个滤波器组成的滤波器组对原始图像提取特征，并将提取后的特征进行频域分解Km=∂m1f1+∂m2f2+...+∂mnfn]]>其中Km是第m个滤波器频域分解后的结果，表示第m个滤波器第n频段系数，fn表示第n频段；频域获取单元，用于各个滤波器得到的各个频段的系数进行对应相加得到相应的滤波器组的综合频域；K=(∂11+∂21+...∂m1)f1+(∂21+∂22+...∂m2)f2+(∂1n+∂2n+...∂mn)fn]]>其中K表示的是滤波器组的频域分解后的综合频域，表示第m个滤波器第n频段系数；频谱图生成单元，用于根据滤波器组的分解后的综合频域生成对应的频谱图。所述的基于频域分析的图像隐写系统，其中，所述失真模块具体包括:权重赋值单元，用于根据频谱图获取不同频段对应的能量值，赋予频段能量值频段的能量值越大，赋予对应频段的权重值越小；失真函数生成音，用于将频谱图中所有的频道赋予权重生成失真函数：C=ω11I⊗f1⊗f1+ω21I⊗f2⊗f2+...+ωn1I⊗fn⊗fn;]]>其中表示卷积操作，I表示图片像素值，ω表示权重，fn表示第n个频段，C表示失真函数。所述的基于频域分析的图像隐写系统，其中，所述频域分解采用DCT变换。所述的基于频域分析的图像隐写系统，其中，所述频域分解模块还包括：DCT系数计算单元，用于采用DCT变换对滤波器组进行频域分解，其中各频段对应DCT系数具体如下：d[k,l]=Σi,j=0nf[i,j;k,l]K&lsq本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于频域分析的图像隐写方法，其特征在于，所述方法包括：A、针对空域隐写分析富模型所使用的滤波器组进行频域分解，获取滤波器组中的各个滤波器的各个频段的系数对应相加得到的综合频域，根据结合频域生成频谱图；B、根据频谱图获取不同频段对应的能量值，根据能量值的不同在赋予不同的频段不同的权重值生成失真函数；C、根据失真函数向原始图像嵌入秘密信息，得到隐密载体信息。

【技术特征摘要】
1.一种基于频域分析的图像隐写方法，其特征在于，所述方法包括：A、针对空域隐写分析富模型所使用的滤波器组进行频域分解，获取滤波器组中的各个滤波器的各个频段的系数对应相加得到的综合频域，根据结合频域生成频谱图；B、根据频谱图获取不同频段对应的能量值，根据能量值的不同在赋予不同的频段不同的权重值生成失真函数；C、根据失真函数向原始图像嵌入秘密信息，得到隐密载体信息。2.根据权利要求1所述的基于频域分析的图像隐写方法，其特征在于，所述A具体包括：A1、针对空域隐写分析富模型所使用的滤波器组进行频域分解：Km=∂m1f1+∂m2f2+...+∂mnfn]]>其中Km是第m个滤波器频域分解后的结果，表示第n个滤波器第n频段系数，fn表示第n频段；A2、各个滤波器得到的各个频段的系数进行对应相加得到相应的滤波器组的综合频域；K=(∂11+∂21+...∂m1)f1+(∂21+∂22+...∂m2)f2+(∂1n+∂2n+...∂mn)fn]]>其中K表示的是滤波器组的频域分解后的综合频域，表示第m个滤波器第n频段系数；A3、根据滤波器组的分解后的综合频域生成对应的频谱图。3.根据权利要求2所述的基于频域分析的图像隐写方法，其特征在于，所述B具体包括：B1、根据频谱图获取不同频段对应的能量值，赋予频段能量值频段的能量值越大，赋予对应频段的权重值越小；B2、将频谱图中所有的频域赋予权重生成失真函数：C=ω11I⊗f1⊗f1+ω21I⊗f2⊗f2+...+ωn1I⊗fn⊗fn;]]>其中表示卷积操作，I表示图片像素值，ω表示权重，fn表示第n个频段，C表示失真函数。4.根据权利要求1所述的基于频域分析的图像隐写方法，其特征在于，所述A中频域分解采用DCT变换。5.根据权利要求4所述的基于频域分析的图像隐写方法，其特征在于，所述步骤A还包括：A11、采用DCT变换对滤波器组进行频域分解，其中各频段对应DCT系数具体如下：d[k,l]=Σi,j=0nf[i,j;k,l]K[i,j]=Σi,j=0nw[k]w[l]4cosπ16k(2i+1)cosπ16l(2j+1)K[i,j]]]>其中d[k,l]表示的是第[k,l][频段的DCT系数，f[i,j；k,l]表示的是第[k,l][频段的基模式，K[i,j]表示的是滤波器中的第[i,j]元素。6.一种基于频域分析的图像隐写系统，其特征在于，系统包括：频域...

【专利技术属性】
技术研发人员：张浩杰，谭舜泉，李斌，黄继武，
申请(专利权)人：深圳大学，
类型：发明
国别省市：广东;44