基于调色板图像的信息隐藏算法研究与实践

论文摘要

20世纪90年代以来,随着计算机技术,信息处理技术和网络通信技术的蓬勃发展,信息隐藏技术作为信息安全中的一项重要技术也得到了迅速发展。信息隐藏技术涉及到计算机、通信、编码、信号处理、数理统计、视听觉特性等知识和技术,是一个跨学科的新领域。本文主要研究基于调色板图像的信息隐藏技术。本文提出的隐藏算法基于人类视觉系统(HVS),将载体图像分为三个区域,并且将秘密图像进行置乱后通过在不同的区域设置不同的融合系数来完成秘密图像和载体图像的融合。此外,根据BMP调色板图像的特性,将置乱系数藏入载体图像的调色板中,更好地实现了信息的机密性。在对载体图像的分块处理中,本文针对变异系数这一反应数据相对分散程度的特征及其在图像处理中的相关问题进行较深入地分析,从一个新的角度,导出了变异系数的另一种表达式,用它来代替传统上常用的方差划分纹理区和边缘区的方法,提高了阈值的稳定性,达到了更好的隐藏效果。最后通过MATLAB软件对该算法进行了实现,并进一步对算法性能做了详细分析。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 概述
• 1.1 引言
• 1.2 信息隐藏的历史
• 1.3 信息隐藏的发展及现状
• 1.4 本课题的内容及意义
• 1.5 本章小结
• 第二章 信息隐藏技术
• 2.1 信息隐藏的原理
• 2.1.1 基本理论框架
• 2.1.2 信息隐藏的性能指标
• 2.2 信息隐藏的算法分类
• 2.3 针对信息隐藏的攻击
• 2.4 本章小结
• 第三章 基于调色板图像的信息隐藏算法
• 3.1 调色板图像简介
• 3.1.1 BMP图像格式
• 3.1.1.1 BMP图像文件结构
• 3.1.1.2 BMP图像格式特点
• 3.1.2 GIF图像格式
• 3.1.2.1 GIF图像文件结构
• 3.1.2.2 GIF图像格式特点
• 3.1.3 PNG图像格式
• 3.1.3.1 PNG图像文件结构
• 3.1.3.2 PNG图像格式特点
• 3.2 对现有的调色板图像隐藏算法的研究比较
• 3.2.1 最高有效位（MSB）算法
• 3.2.2 最低有效位（LSB）算法
• 3.2.2.1 修改调色板颜色向量的最低有效位（LSB）算法
• 3.2.2.2 修改图像数据（索引数据）的LSB隐藏算法
• 3.2.3 对调色板进行缩减的隐藏算法
• 3.3 本章小结
• 第四章 基于HVS的图像分类算法
• 4.1 概述
• 4.2 一类传统的基于HVS的图像分类算法
• 4.2.1 基于熵的平滑区的分类算法
• 4.2.2 边缘区与纹理区的分类算法
• 4.2.2.1 基于方差的划分方法
• 4.2.2.2 基于变异度的划分方法
• 4.2.2.3 算法的实践比较
• 4.3 本章小结
• 第五章 基于调色板图像的信息隐藏系统及其性能分析
• 5.1 信息隐藏的基本模型
• 5.1.1 调色板图像信息隐藏算法思想
• 5.1.2 数字图像的置乱
• 5.1.2.1 Arnold算法
• 5.1.2.2 算法的周期性研究
• 5.1.2 图像融合
• 5.1.2.1 图像分类
• 5.1.2.2 密钥的嵌入过程
• 5.1.2.3 各块系数的确定
• 5.1.3 提取密钥和图像
• 5.1.4 秘密图像的恢复
• 5.2 算法各参数与不可见性的关系
• 5.2.1 Arnold变换与不可见性的关系
• 5.2.2 融合系数a与不可见性的关系
• 5.2.3 平滑区、纹理区、边缘区的块数与不可见性的关系
• 5.2.4 实验结果分析
• 5.3 算法各参数与鲁棒性的关系
• 5.3.1 鲁棒性检测实验
• 5.3.2 实验结果分析
• 5.4 本章小结
• 第六章 总结与展望
• 结束语
• 参考文献