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1、1,7.3 彩色图像的密写与密写分析,2,彩色图像,真彩色图像 RGB三种颜色，每种颜色8bit表示 调色板图像,3,真彩色图像中的RQP密写分析,真彩色图像：RGB三色，每色用8比特表示，可能的颜色数为2563 一般图像实际出现的颜色数U要少得多 高质量图像U/MN为0.8-0.9 压缩图像U/MN为0.2-0.3 RQP：Raw-Quick-Pair,4,真彩色图像中的RQP密写分析,真彩色图像的LSB密写：在每个象素的三个颜色中均可嵌入1比特 可容纳的隐藏信息是灰度图像的三倍 密写会使图像中出现的颜色数目U增多，而且产生的新颜色与原有颜色相邻 彩色图像中存在大量相邻颜色对，是有密写的重要
2、迹象,5,真彩色图像中的RQP密写分析,定义相邻颜色对：满足 或 用P表示相邻颜色对的数目，计算相邻颜色对的个数占所有颜色可能组成的颜色对的比例,6,真彩色图像中的RQP密写分析,计算被检测图像的Q值，记为Q1 对被测图像用LSB方法嵌入3aMN比特，计算Q值，记为Q2 如果 被测图像未密写，RQ2/Q1明显大于1 被测图像已密写，且密写量很大，则R只略大于1，甚至略小于1,7,真彩色图像中的RQP密写分析,困难 如果原密写量很小，无法区分是否密写，密写分析失效 如果原图像颜色数目很多，则加入测试数据的影响相对减小，使得Q2增大不多，导致密写分析失败,8,真彩色图像中的RQP密写分析 实验结果
3、,185幅彩色图像，尺寸284213 分两组：无密写图像，有密写图像 密写量：3*2/3*MN（=120984 bit） 测试嵌入量：a=0.05，3aMN=9074 bit,9,真彩色图像中的RQP密写分析 实验1,原始图像色彩较丰富，颜色数目约占象素总数的67 无法区分是否密写,10,真彩色图像中的RQP密写分析 实验2,经压缩编码将颜色数降低到45左右，R值有明显区别 可以区分是否密写,11,抵抗RQP分析的密写,RQP分析：基于彩色图像LSB密写会产生大量的新颜色，并且与已有颜色相邻 想法：LSB密写时尽量不产生新颜色,12,抵抗RQP分析的密写,嵌入0 该象素RGB为偶数，不做任何修
4、改 嵌入1 该象素RGB为奇数，不做任何修改,13,抵抗RQP分析的密写,如果不满足，找与它最相邻的颜色替换 将该象素三基色分量的最低位全部置为零，得到一个参考色，记为A000 将颜色空间中以A000 为一个顶点的单位立方体上8 个邻近颜色分成两组 偶数颜色组：A000=A000+000，A011=A000+011，A101=A000+101，A110=A000+110 奇数颜色组：A001=A000+001，A010=A000+010，A100=A000+100，A111=A000+111,14,抵抗RQP分析的密写,15,抵抗RQP分析的密写,如果要嵌入0 在偶数组中搜索是否有原图象中已有
5、的颜色，一旦找到就将A 修改为这一颜色 如果要嵌入1 在奇数组中找到已有颜色，改为已有颜色 如果在偶数组（或奇数组）中找不到已有颜色 则使用一个新颜色,16,抵抗RQP分析的密写,提取 取象素三基色之和的最低比特位，即为密写信息 该算法特点 误差仍然在LSB平面上,17,抵抗RQP分析的密写,算法改进 为了进一步减少新颜色的产生，将相邻颜色空间扩展到333的立方体，共有64种颜色，偶数组和奇数组分别有32种颜色 提取 仍然取象素三基色之和的最低比特位 问题 失真扩大，密写影响到次低比特位,18,抵抗RQP分析的密写,该密写方法用RQP分析失效,19,调色板图像中的密写与密写分析,调色板图像 用
6、很少的颜色数表示图像（如256色，8比特） 对每一个颜色给一个索引值，每一个象素对应一个颜色索引值 调色板图像分成两部分 调色板 图像矩阵,20,21,基于调色板的密写,通过改变调色板中颜色排列顺序来嵌入秘密信息 如果调色板颜色数为N，则排列顺序共有N！种,22,基于调色板的密写,密写方法 先对图像中的颜色按一定规律排序 例如，根据密钥产生一个三元数组，按照真实颜色与此三元数组的欧氏距离的大小进行排序 将这一排序作为标准排序 所有排序可以对应一组十进制数，即对应秘密信息,23,基于调色板的密写,密写算法的特点 图像内容没有任何修改，无失真 密写嵌入量与颜色数有关，与图像尺寸无关 调色板的杂乱无
7、章会引起监控者的怀疑 一些图像处理软件会对调色板进行重排，破坏了嵌入信息,24,基于图像内容的密写,EzStego密写 基于分量和的密写 最佳奇偶分配密写,25,EzStego密写,将调色板中的颜色按照亮度依次排序，每个颜色对应一个亮度序号 亮度计算： 奇数序号表示嵌入1，偶数序号表示嵌入0,26,EzStego密写,步骤 通过密钥将秘密信息的每一比特对应于载体图象的一个象素 将象素颜色的亮度序号的LSB 用秘密信息代替，并将图象象素颜色改为新的亮度序号所对应的颜色 提取 将载体图象象素颜色对应的亮度序号的最低比特位取出即可,27,EzStego密写,28,EzStego密写,算法特点 针对L
8、SB 密写的分析方法都可以应用于EzStego 密写 尽管算法保证了密写前后的象素亮度变化不大，但真正的颜色变化却有可能比较明显 例如，颜色(95, 0, 0) 与颜色(0, 0, 250)的亮度很接近，但在视觉上，前者是淡红，而后者是深蓝。所以，EzStego 密写后可能会引起较大的视觉失真,29,基于分量和的密写,对EzStego方法的改进 密写方法 秘密信息与象素三个分量之和的最低位相同，则不作修改 不同，则将象素改为与原始颜色距离最小的、且三个分量之和最低位与秘密信息相同的颜色,30,最佳奇偶分配密写,上述两种方法都是将一部分颜色代表秘密信息0，另一部分颜色代表1 最佳奇偶分配方法（O
9、PA：optimum parity assignment） 将调色板中的颜色划分为两个子集，分别代表0，1比特 与某一颜色距离最小的另一颜色属于不同的子集 特点：失真小,31,密写分析,基于奇异颜色的分析 基于颜色混乱程度的分析,32,密写分析 基于奇异颜色的分析,前述方法都是将一部分颜色代表秘密信息0，另一部分颜色代表1。需要修改时，选择另一个集合中的某一个颜色进行替换 出现的问题 存在某些颜色，只有它变为其他颜色，没有其他颜色变为它 称为“奇异颜色”,33,密写分析 基于奇异颜色的分析,如果图像没有经过密写 奇异颜色出现的个数，和与它最接近的替换颜色出现的个数，的大小关系比较随机 如果图像
10、经过密写 奇异颜色出现的个数，大多数情况下，都小于替换颜色出现的个数,34,密写分析 基于奇异颜色的分析,hs,m：奇异颜色出现的次数 ht,m：与奇异颜色最接近的替换颜色出现的次数,35,密写分析 基于颜色混乱程度的分析,假设分析者已知密写者采用的方案，他能够从调色板知道哪些颜色代表秘密比特0、哪些颜色代表秘密比特1，即可以得到两个子集的分配情况 将待检测图象中颜色属于第一个子集的象素用0 代替，颜色属于第二个子集的象素用1 代替，生成一个二值图象,36,密写分析 基于颜色混乱程度的分析,调色板的特点：调色板中的颜色数远远少于真彩色图像中的颜色数。因此，调色板图像很多象素指向同一颜色 如果没
11、有密写，产生的二值图像带有原图像的轮廓 如果经过密写，秘密信息是随机的，并且嵌入位置是随机的，则得到的二值图像是比较混乱的,37,38,抵抗密写分析的调色板密写,针对基于奇异颜色的密写分析 想法：使得不出现奇异颜色 每个颜色都可以改为其他颜色，其他颜色也都可以改为这种颜色 则不会出现奇异颜色 失真增大 但不能抵抗基于颜色混乱程度的密写分析,39,抵抗密写分析的调色板密写,针对基于颜色混乱程度的密写分析 想法：在颜色单一的区域尽量不嵌入秘密信息 将原始图像分成22的小块，计算小块中四个象素的差距 如果差距小于阈值，不在这个小块嵌入 如果差距大于阈值，则嵌入4个比特 如果嵌入后差距小于阈值，则嵌入无效 特点：在平滑部分不嵌入 基于颜色混乱程度的密写分析时，还能存在原图像的轮廓,
