第1章多媒體加密《多媒體信息安全》目錄三一

多媒體加密簡(jiǎn)介二非壓縮圖像加密壓縮圖像加密四視頻加密算法多媒體數(shù)據(jù)加密的意義何為多媒體數(shù)據(jù)？在電腦應(yīng)用系統(tǒng)中，組合兩種或兩種以上媒體的一種人機(jī)交互式資訊交流和傳播媒體。如：文字、圖像、音頻、視頻等。01為何需要加密？隨著多媒體技術(shù)的產(chǎn)生和發(fā)展，多媒體數(shù)據(jù)的應(yīng)用越來(lái)越廣泛，包括了政治、經(jīng)濟(jì)、軍事、教育等各行各業(yè)。尤其是在政治、經(jīng)濟(jì)、軍事等敏感場(chǎng)合，對(duì)保密性和安全性的要求激勵(lì)了對(duì)多媒體數(shù)據(jù)加密算法的研究。02+多媒體加密技術(shù)是利用密碼學(xué)方法來(lái)保護(hù)多媒體數(shù)據(jù)安全的技術(shù)。多媒體加密主要研究適合多媒體數(shù)據(jù)的新型加密算法或加密方案。其中新型的加密算法主要是指不同于傳統(tǒng)的應(yīng)用于文本和二進(jìn)制數(shù)據(jù)的加密算法。多媒體加密算法應(yīng)該滿足的要求：文件大小保護(hù)密文多媒體文件大小基本不變01格式兼容性不同軟件都可以打開密文文件，確保格式不被破壞02加密安全性抵抗各種攻擊，如暴力破解，輪廓攻擊，差分攻擊，已知明文攻擊等等03實(shí)時(shí)性多媒體數(shù)據(jù)加密算法必須具備快速的特點(diǎn)04多媒體加密技術(shù)的研究?jī)?nèi)容對(duì)稱加密對(duì)稱密鑰算法：在加密和解密時(shí)使用相同的密鑰，或是使用兩個(gè)可以簡(jiǎn)單地相互推算的密鑰。與公開密鑰的加密相比，要求雙方獲取相同的密鑰是對(duì)稱密鑰加密的主要缺點(diǎn)之一。常見的對(duì)稱密鑰算法有AES、ChaCha20、DES、RC5、RC6等。01對(duì)稱加密以及非對(duì)稱加密非對(duì)稱加密非對(duì)稱密鑰算法：又稱為公開密鑰加密，它需要兩個(gè)密鑰，一個(gè)是公開密鑰，另一個(gè)是私有密鑰；公鑰用作加密，私鑰用作解密。使用公鑰把明文加密后所得的密文，只能用相對(duì)應(yīng)的私鑰才能解密并得到原本的明文，最初用來(lái)加密的公鑰不能用作解密。公鑰可以公開，私鑰不可以公開02對(duì)稱加密以及非對(duì)稱加密目錄三一

多媒體加密簡(jiǎn)介二非壓縮圖像加密壓縮圖像加密四視頻加密算法為什么要加密圖像？隨著網(wǎng)絡(luò)寬帶的不斷增加和資費(fèi)的逐漸下降，越來(lái)越多的用戶將圖像傳輸?shù)焦苍七M(jìn)行存儲(chǔ)。如何保的隱私和安全是云存儲(chǔ)需要解決的關(guān)鍵問題之一。針對(duì)公共云上圖像護(hù)圖像在傳輸和存儲(chǔ)時(shí)的隱私和安全保護(hù)問題，加密是一種常見而又有效的方法。多媒體數(shù)據(jù)加密的意義常見圖像格式基于空間域的像素置亂置亂，即打亂順序，破壞圖像中原有的空間有序性和局部相關(guān)性，把圖像內(nèi)容變得雜亂無(wú)章，讓人難以識(shí)別，使圖像呈現(xiàn)一種類似于噪聲的形式。但為了保證加密之后還可以完全的恢復(fù)出圖像，置亂變換必須是一對(duì)一的映射。目前的置亂方法主要有Arnold變換及其擴(kuò)展變換（貓映射、廣義貓映射、二維雙尺度矩形映射、仿射變換、n維廣義Arnold變換）、Baker映射、幻方變換、魔方變換等。Arnold變換轉(zhuǎn)化為多項(xiàng)式為：非壓縮圖像加密算法基于混沌的加密：混沌系統(tǒng)是非線性的系統(tǒng)，表現(xiàn)出非常復(fù)雜的偽隨機(jī)性，符合混淆規(guī)則。它對(duì)初始條件和控制參數(shù)非常的敏感，任何微小的初始偏差都會(huì)被指數(shù)式放大，符合擴(kuò)散規(guī)則。同時(shí)，它又是確定性的，可由非線性系統(tǒng)的方程、參數(shù)和初始條件完全確定。因此，初始狀態(tài)和少量參數(shù)的變化就可以產(chǎn)生滿足密碼學(xué)基本特征的混沌密碼序列，將混沌理論與加密技術(shù)相結(jié)合，可以產(chǎn)生良好的圖像加密系統(tǒng)。常用于圖像加密的混沌系統(tǒng)有：Logistic混沌映射、Chebychev映射、Cubic映射、Henon映射、Lorenz混沌映射、蔡氏混沌、Rossler混沌映射、Chen’s混沌系統(tǒng)等。Logistic映射：其中，xn是介于0，1之間的數(shù)，而r是正整數(shù)，介于0到4之間。當(dāng)r處于3.57和4之間時(shí)，系統(tǒng)處于完全混沌的狀態(tài)。非壓縮圖像加密算法目錄三一

多媒體加密簡(jiǎn)介二非壓縮圖像加密壓縮圖像加密四視頻加密算法圖像壓縮是一種減少描繪一幅圖像所需數(shù)據(jù)量的技術(shù)和科學(xué)，它是數(shù)字圖像處理領(lǐng)域最有用、商業(yè)上最成功的技術(shù)之一。壓縮的本質(zhì)：用盡可能少的數(shù)據(jù)表達(dá)盡可能多的信息圖像壓縮必要性：一張1920*1080真彩色靜態(tài)圖像，3通道每像素用8bit表示，則文件大小大約為5.93MBWeb網(wǎng)頁(yè)圖像和高分辨率數(shù)字?jǐn)z像機(jī)圖像需要進(jìn)行壓縮，以節(jié)省存儲(chǔ)空間和減少傳輸時(shí)間。QF:FileSize圖像壓縮如何對(duì)該8x8塊進(jìn)行壓縮？心理視覺冗余心理視覺冗余：人眼對(duì)亮度的差異敏感度高于對(duì)色彩的變化——UV分量降采樣空間冗余（像素間冗余）：同一景物表面上采樣點(diǎn)的顏色之間通常存在著空間相關(guān)性，相鄰各點(diǎn)的取值往往相近或者相同，這就是空間冗余空間冗余DPCM圖像壓縮的可能性僅僅去除視覺冗余和空間冗余是不夠的。JPEG的做法是對(duì)圖像中的所有8x8塊進(jìn)行DCT變換，再進(jìn)行量化和熵編碼（霍夫曼或算數(shù)編碼，以去除編碼冗余）。1.左上部分低頻區(qū)的系數(shù)比較大，右下高頻區(qū)的系數(shù)較小。2.鑒于人眼對(duì)高頻區(qū)的識(shí)別不敏感，所以可以舍棄一些高頻區(qū)的數(shù)據(jù)（量化，quantization）。頻域冗余JPEG圖像標(biāo)準(zhǔn)是怎么做的編碼：解碼：JPEG標(biāo)準(zhǔn)將圖像分成眾多8*8的子塊每個(gè)子塊的像素移位128個(gè)灰度級(jí)JPEG編碼流程前向DCT量化、縮放和截?cái)郕PEG編碼流程Zig-Zag掃描系數(shù)重排完整編碼陣列（查表，編碼）JPEG編碼流程DES，AES等傳統(tǒng)分組加密算法操作復(fù)雜，對(duì)于數(shù)據(jù)量較大的圖像來(lái)說，采用這些加密算法往往會(huì)帶來(lái)很大的時(shí)間開銷——復(fù)雜度JPEG具有獨(dú)特和嚴(yán)格的編碼方式及文件結(jié)構(gòu)，將傳統(tǒng)加密算法應(yīng)用于JPEG圖像上可能會(huì)破壞其格式兼容性，導(dǎo)致加密圖像無(wú)法被標(biāo)準(zhǔn)解碼器正確解碼——格式兼容性JPEG具有良好的壓縮性能，使用傳統(tǒng)加密算法可能會(huì)造成文件大小急劇增加——文件大小保持MarkerMarkerJPEG圖像碼流格式現(xiàn)有JPEG加密技術(shù)主要包括DC加密，AC加密，哈夫曼表加密和量化表加密DC系數(shù)和DCC加密：隨機(jī)置亂，同類映射，區(qū)域重組，DCC加密（異或）等AC系數(shù)和ACC加密：塊內(nèi)置亂，塊內(nèi)分區(qū)間置亂，非零系數(shù)加密，塊內(nèi)ACC置亂，全局ACC置亂，頻帶置亂，塊置亂等哈夫曼碼表加密和量化表加密JPEG加密常見技術(shù)格式兼容性文件大小保護(hù)加密安全性不同軟件都可以打開密文圖像，確保格式不被破壞抵抗各種攻擊，如暴力破解，輪廓攻擊，差分攻擊，已知明文攻擊等等密文圖像文件大小基本不變010203主要性能指標(biāo)1.DC加密隨機(jī)置亂：將JPEG圖像中的所有量化DC系數(shù)進(jìn)行全局置亂。該技術(shù)會(huì)破壞原始圖像中相鄰量化DC系數(shù)之間較強(qiáng)的相關(guān)性，導(dǎo)致相鄰量化DC系數(shù)之間的差分值變大。也就是說，隨機(jī)置亂降低了JPEG圖像的壓縮率，導(dǎo)致密文圖像的文件大小增加。同類映射：將差分值的同類概念應(yīng)用到量化DC系數(shù)中。對(duì)JPEG圖像中的每一個(gè)量化DC系數(shù)單獨(dú)進(jìn)行處理，按下表確定它所屬的類別，在確定它所屬的類別后，根據(jù)加密密鑰，將它映射到另一個(gè)與它同類別的量化DC系數(shù)。該方案依舊破壞了DPCM性能，造成文件大小增加。JPEG加密常見技術(shù)1.DC加密區(qū)域重組：根據(jù)某種規(guī)則，將JPEG圖像中的所有量化DC系數(shù)劃分成多個(gè)小區(qū)域，然后將每個(gè)小區(qū)域中的量化DC系數(shù)重新組合起來(lái)。該方案對(duì)文件大小的影響不會(huì)太大，但置亂效果不佳。JPEG加密常見技術(shù)1.DC加密DCC加密：這種加密技術(shù)包括兩種不同的操作，分別是DCA異或、DCC置亂。這種加密技術(shù)不會(huì)改變DCC的長(zhǎng)度，相鄰量化DC系數(shù)之間的相關(guān)性沒有遭到破壞，密文圖像的文件大小保持不變。但是密文圖像中會(huì)有大量的量化DC系數(shù)溢出，導(dǎo)致密文圖像的格式兼容性較差。JPEG加密常見技術(shù)2.AC加密量化AC系數(shù)主要包含JPEG圖像的細(xì)節(jié)信息。在一幅JPEG圖像中，非0量化AC系數(shù)越多的DCT塊，越處于圖像中的細(xì)節(jié)區(qū)域；而非0量化AC系數(shù)越少的DCT塊，則越處于圖像中的平滑區(qū)域。如果加密算法只加密DC而不對(duì)AC系數(shù)進(jìn)行加密，那么就有泄露明文圖像的危險(xiǎn)（使用輪廓攻擊）。因此JPEG圖像中的量化AC系數(shù)也必須被加密。三種常見輪廓攻擊JPEG加密常見技術(shù)2.AC加密塊內(nèi)AC系數(shù)置亂：對(duì)每個(gè)8*8DCT塊，將其中的63個(gè)AC系數(shù)在塊內(nèi)進(jìn)行置亂。該方案不改變所有AC系數(shù)的幅值，但卻極有可能造成非零AC系數(shù)前的零游程的改變，這種改變勢(shì)必會(huì)對(duì)霍夫曼編碼造成影響，進(jìn)而造成文件大小的激增。塊內(nèi)分區(qū)塊間置亂：不同于上述方案將所有63個(gè)AC系數(shù)整體置亂，該方案首先將AC系數(shù)劃分為幾個(gè)區(qū)間，然后在每個(gè)區(qū)間里面對(duì)AC系數(shù)進(jìn)行置亂。雖然這樣相比于上一個(gè)做法可以起到抑制文件大小擴(kuò)張的作用，但文件大小依舊會(huì)有明顯的增加。非零AC系數(shù)加密：這種方案有幾種不同的處理方式?？梢詫?duì)碼流中的ACA進(jìn)行保持比特長(zhǎng)度的異或操作，或者是對(duì)非零AC系數(shù)進(jìn)行符號(hào)加密，即任意的翻轉(zhuǎn)非零AC系數(shù)的符號(hào)。當(dāng)然，也可以根據(jù)非零AC系數(shù)的類別，采用和DC系數(shù)類別映射相同的做法，將一個(gè)非零AC系數(shù)映射為另一個(gè)同類別的AC系數(shù)。這些處理方式都不會(huì)造成文件大小的擴(kuò)張，但如果僅僅進(jìn)行這種加密，卻抵抗不了輪廓攻擊，所以必須搭配其他的加密方式。JPEG加密常見技術(shù)2.AC加密塊內(nèi)ACC置亂：對(duì)每一個(gè)塊中的ACC進(jìn)行置亂，這種方式的本質(zhì)是對(duì)每一個(gè)DCT塊中的Run/Size值對(duì)進(jìn)行置亂，不會(huì)造成文件大小增加，但依舊無(wú)法對(duì)抗輪廓攻擊。全局ACC置亂：提取出JPEG圖像中的所有MTU中的ACC，進(jìn)行全局置亂，然后再放回到每個(gè)MTU中去。這種方案可以抵抗輪廓攻擊并且安全性較高，但存在一個(gè)問題，那就是分配完ACC后，某些塊中的AC系數(shù)個(gè)數(shù)可能會(huì)超過63這個(gè)限制，這樣是不符合標(biāo)準(zhǔn)的。頻帶置亂：對(duì)于JPEG圖像來(lái)說，63個(gè)AC系數(shù)的位置可以看成是一個(gè)個(gè)的頻帶，將同頻帶的量化AC系數(shù)進(jìn)行全局的置亂。這種方案可以有效地抵抗輪廓攻擊但卻嚴(yán)重破壞了RS值對(duì)的結(jié)構(gòu)，會(huì)造成文件大小的增加。塊置亂：將每個(gè)DCT塊中的所有63個(gè)AC系數(shù)看成一個(gè)整體，去除DC系數(shù)，將所有的塊進(jìn)行全局置亂，然后將DC系數(shù)放回到每個(gè)DCT塊中，這樣既起到了抵抗輪廓攻擊的效果，也不會(huì)造成DPCM效率的降低。JPEG加密常見技術(shù)加密JPEG加密目錄三一

多媒體加密簡(jiǎn)介二非壓縮圖像加密壓縮圖像加密四視頻加密算法近年來(lái)網(wǎng)絡(luò)視頻使用率、用戶規(guī)模持續(xù)增長(zhǎng)，數(shù)字視頻已成為廣為使用的主流媒體之一，視頻內(nèi)容的安全性受到越來(lái)越多的重視和關(guān)注，許多視頻加密的方案被提出。2018.6~2020.12網(wǎng)絡(luò)視頻（含短視頻）用戶規(guī)模及使用率研究背景1920*1080分辨率的原始視頻，若視頻格式為YUV444，每像素需要8bit來(lái)表示，幀率為60fps，若不進(jìn)行壓縮，則一秒鐘視頻需要多少的數(shù)據(jù)量？如果是4k（3840*2160）分辨率呢？1920*1080*8*3/2^30≈2.78Gbps3840*2160*8*3/2^30≈12Gbps視頻壓縮的必要性其中常用的標(biāo)準(zhǔn)有H.264/AVC,H，H.265/HEVC，VP9和AV1。視頻編解碼標(biāo)準(zhǔn)H.264，又稱為MPEG-4第10部分，高級(jí)視頻編碼（英語(yǔ)：MPEG-4Part10,AdvancedVideoCoding，縮寫為MPEG-4AVC）是一種面向塊，基于運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償?shù)囊曨l編碼標(biāo)準(zhǔn)

。到2014年，它已經(jīng)成為高精度視頻錄制、壓縮和發(fā)布的最常用格式之一。第一版標(biāo)準(zhǔn)的最終草案于2003年5月完成。H.264編碼流程H.264/AVC編碼單元與劃分：H.264/AVC中采取宏塊（一個(gè)16*16大小的亮度塊和2個(gè)8*8大小的色度塊）為基本的編碼單元。預(yù)測(cè)：幀內(nèi)預(yù)測(cè)：H.264/AVC中幀內(nèi)預(yù)測(cè)模式對(duì)于4*4的亮度塊有9種模式，16*16的亮度塊有4種模式，色度分量預(yù)測(cè)模式有4種。幀間預(yù)測(cè)：幀間預(yù)測(cè)需要為當(dāng)前的待編碼塊在參考幀種搜索一個(gè)最匹配的塊。H.264/AVC支持亞像素和1/4像素精度的搜索，使用6抽頭濾波器（半像素位置）和兩點(diǎn)內(nèi)插（1/4像素位置）。變換：H.264/AVC中支持4*4和8*8大小的DCT。熵編碼：H.264/AVC采取了CAVLC+CABAC（大于baseline）。環(huán)路濾波：垂直和水平像素穿插進(jìn)行。編碼單元與劃分預(yù)測(cè)（intra/inter）變換量化熵編碼環(huán)路濾波H.264/AVC主要技術(shù)特點(diǎn)高效率視頻編碼（HighEfficiencyVideoCoding，簡(jiǎn)稱HEVC），又稱為H.265和MPEG-H第2部分，是一種視頻壓縮標(biāo)準(zhǔn)，被視為是ITU-TH.264/MPEG-4AVC標(biāo)準(zhǔn)的繼任者。2004年開始由ISO/IEC

MovingPictureExpertsGroup（MPEG）和ITU-T

VideoCodingExpertsGroup（VCEG）作為ISO/IEC23008-2

MPEG-HPart2或稱作ITU-T

H.265開始制定。第一版的HEVC/H.265視頻壓縮標(biāo)準(zhǔn)在2013年4月13日被接受為國(guó)際電信聯(lián)盟（ITU-T）的正式標(biāo)準(zhǔn)H.265編碼流程H.265/HEVC編碼單元與劃分：H.265/HEVC中引入了編碼樹單元CTU的概念。對(duì)于CTU，可以采取四叉樹劃分，將CTU劃分為若干大小不一（8*8——64*64）。HEVC定義了一套新的分割模式，包括CU、PU和TU。預(yù)測(cè)：幀內(nèi)預(yù)測(cè)：HEVC幀內(nèi)預(yù)測(cè)模式IPM從最多9種變?yōu)?5種（DC+Plannar+33種角度）。幀間預(yù)測(cè)：HEVC引入了新的幀間預(yù)測(cè)技術(shù)，包括Merge、AMPV和基于Merge的Skip模式。亞像素精度插值算法也進(jìn)行了改進(jìn)，從AVC的6抽頭濾波器（半像素精度）和兩點(diǎn)內(nèi)插（1/4像素精度）變?yōu)榛贒CT的8抽頭和7抽頭濾波器。變換：H.265/HEVC引入了RQT技術(shù)。基于四叉樹結(jié)構(gòu)，根據(jù)CU的殘差特性，自適應(yīng)選擇變換塊大小。HEVC支持的DCT最大尺寸為32*32。除了支持DCT,HEVC還支持對(duì)4*4的intra塊使用4*4的DST。量化：HEVC引入了量化組QG的概念，一個(gè)QG可以包括多個(gè)CU，也可能存在1個(gè)CU包含多個(gè)QG的情形。熵編碼：H.265/HEVC采取并行的CABAC為主。環(huán)路濾波：HEVC的去塊濾波先處理垂直邊界再處理水平邊界。新增了SAO濾波技術(shù)來(lái)解決振鈴效應(yīng)。H.265/HEVC主要技術(shù)特點(diǎn)壓縮前的加密：對(duì)原始視頻YUV數(shù)據(jù)進(jìn)行加密。安全性好，但卻嚴(yán)重破壞了每幀圖像的空間相關(guān)性和時(shí)間相關(guān)性，造成加密后的視頻文件大小激增。壓縮過程中的加密：在視頻編碼時(shí)進(jìn)行加密，一般會(huì)選擇性地將一些重要信息和元素加密，如幀內(nèi)預(yù)測(cè)模式（IPM），運(yùn)動(dòng)矢量差值（MVD）和殘差系數(shù)等。由于是在編碼過程中對(duì)這些元素進(jìn)行加密，并且一般是選擇在編碼流程環(huán)路中的重排序和熵編碼階段進(jìn)行加密，所以并不會(huì)對(duì)壓縮性能造成太大影響。壓縮后(碼流)的加密：給定一個(gè)視頻碼流，然后直接對(duì)碼流進(jìn)行解析或部分解碼并進(jìn)行加密。視頻加密算法分類格式兼容性文件大小保護(hù)加密安全性不同軟件都可以打開密文視頻數(shù)據(jù)，確保格式不被破壞抵抗各種攻擊，如暴力破解，輪廓攻擊，差分攻擊，已知明文攻擊等等密文視頻文件大小基本不變010203主要性能指標(biāo)完全加密：利用常見的密碼學(xué)加密技術(shù)，如DES或AES，直接對(duì)視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行加密。因?yàn)橐曨l的數(shù)據(jù)量相當(dāng)龐大，因此該方案的運(yùn)算復(fù)雜度是非常高的，實(shí)時(shí)性很差。選擇性加密：加密那些被選出來(lái)的殘差系數(shù)以及在視頻壓縮標(biāo)準(zhǔn)中的重要的語(yǔ)義和句法元素。如幀內(nèi)預(yù)測(cè)模式（IPM），運(yùn)動(dòng)矢量殘差（MVD），殘差系數(shù)（Residual）。視頻加密算法分類用3bit的密鑰Key將IPM的9種順序打亂。Golombcode編碼后半部碼字加密：IPM的值最后會(huì)在熵編碼時(shí)用Exp-Golombcode進(jìn)行編碼。此方法將加密的位置移動(dòng)到Exp-Golombcode時(shí)再做處理。Intra4*4亮度塊預(yù)測(cè)模式：視頻加密算法一：IPM加密加密MVD的符號(hào)Sign：利用密鑰Key將MVD的正負(fù)號(hào)打亂。這種加密方式是一種相當(dāng)有效率的加密方法，具有很好的視覺安全性，且不會(huì)破壞壓縮率。加密MVD的數(shù)值：（1）根據(jù)密鑰將MVD和隨機(jī)數(shù)做四則運(yùn)算（2）利用密鑰對(duì)MVD的Level進(jìn)行XOR運(yùn)算。加密MVD的Bitstream：對(duì)已經(jīng)經(jīng)過Exp-Golombcode編碼的MVD的bitstream進(jìn)行加密。視頻加密算法二：運(yùn)動(dòng)矢量差值（MVD）加密在視頻每幀編碼塊經(jīng)過DCT變換和量化以后，所殘余的系數(shù)值分別為DC值與AC值。常見的殘差系數(shù)加密方案中，加密的位置是殘差系數(shù)的值（Level）或者是正負(fù)號(hào)（Sign）。視頻加密算法三：殘差系數(shù)（Residual）加密國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目申報(bào)謝謝！《多媒體信息安全》第2章魯棒水印目錄三一魯棒圖像水印簡(jiǎn)介二魯棒圖像水印算法抗打印-拍照的圖像水印技術(shù)四抗屏攝的圖像水印技術(shù)魯棒圖像水印簡(jiǎn)介圖像水印

數(shù)字圖像水印，作為一種將信息嵌入到圖像中的技術(shù)，可以用于版權(quán)保護(hù)、隱蔽通信、追蹤溯源等領(lǐng)域。利用數(shù)字載體中的數(shù)據(jù)冗余性，將信息嵌入到數(shù)字載體中。一般地，數(shù)字圖像水印是指人眼無(wú)法直接看到信息內(nèi)容的不可見水印，但是一旦需要，則可以從圖像中提取。魯棒圖像水印簡(jiǎn)介常見攻擊

魯棒圖像水印，就是能夠抵抗攻擊的水印方法，即經(jīng)過一種或多種攻擊后，水印信息仍然能夠檢測(cè)或恢復(fù)，噪聲攻擊：常用的圖像處理操作，如加噪、模/數(shù)、數(shù)/模轉(zhuǎn)換，重采樣、重量化或某種信號(hào)（圖像的亮度、對(duì)比度）的增強(qiáng)等同步攻擊：水印各比特之間的位置發(fā)生錯(cuò)亂，使得水印檢測(cè)十分困難。最典型的方法為幾何變換，如圖像的旋轉(zhuǎn)、縮放和剪切等。共謀攻擊：利用同一原始多媒體數(shù)據(jù)的不同水印版本，來(lái)生成一個(gè)近似的多媒體數(shù)據(jù)，以此來(lái)逼近和恢復(fù)原始數(shù)據(jù)，其目的是使檢測(cè)系統(tǒng)無(wú)法在這一近似的數(shù)據(jù)中檢測(cè)出水印信號(hào)的存在，其最簡(jiǎn)單的一種實(shí)現(xiàn)方法就是平均法。欺騙攻擊：設(shè)原始圖像為I，加入水印W的圖像為I'=I+W，攻擊時(shí)，攻擊者首先生成自己的水印W'，然后創(chuàng)建一個(gè)偽造的原圖I''=I'-W'，也即I'=I''+W'，此后，攻擊者可聲稱他擁有I'的版權(quán)，因?yàn)楣粽呖衫闷鋫卧煸瓐DI''從I'中檢測(cè)出其水印W'，但原作者也能利用原圖從水印圖像I'中檢測(cè)出其水印W。目錄三一魯棒圖像水印簡(jiǎn)介二魯棒圖像水印算法抗打印-拍照的圖像水印技術(shù)四抗屏攝的圖像水印技術(shù)基于傳統(tǒng)方法的魯棒數(shù)字水印奇異值分解（SingularValueDecomposition，SVD）在圖像處理中具有兩個(gè)主要特性。首先，圖像的奇異值穩(wěn)定性比較好，在圖像受到輕微擾動(dòng)的時(shí)候不會(huì)發(fā)生明顯變化；其次，奇異值表現(xiàn)的是圖像的內(nèi)蘊(yùn)特性，反映了矩陣元素之間的關(guān)系。在對(duì)含水印圖像進(jìn)行幾何攻擊時(shí)，水印的提取過程常常會(huì)受到影響。然而，根據(jù)奇異值的特性，將奇異值分解應(yīng)用到水印的嵌入和提取過程中，可以使含水印圖像在面對(duì)幾何攻擊時(shí)具有更好的魯棒性?；赟VD的水印算法是將圖像矩陣進(jìn)行奇異值分解，并將水印嵌入到分解的奇異值中?；赟VD的魯棒圖像數(shù)字水印算法基于傳統(tǒng)方法的魯棒數(shù)字水印DCT是一種關(guān)于實(shí)數(shù)的正交變換。它通過對(duì)傅里葉變換級(jí)數(shù)中的實(shí)偶數(shù)函數(shù)展開并進(jìn)行離散化，從而得到一種只包含余弦項(xiàng)的結(jié)果。因此，將離散化后的傅里葉變換稱之為離散余弦變換。基于DCT域的魯棒水印算法的一般流程如下：首先對(duì)圖像進(jìn)行二維DCT變換；然后通過調(diào)整選定頻率段的系數(shù)來(lái)嵌入水印信息；最后通過二維DCT逆變換生成含水印的圖像。一般來(lái)說，圖像的低頻段包含了較多的圖像信息，同時(shí)也是人類視覺系統(tǒng)敏感的頻段；而圖像的高頻段則包含較少的圖像信息，主要表達(dá)圖像的細(xì)節(jié)，但容易受到噪聲、壓縮等操作的影響。因此，在嵌入水印時(shí)一般選取中頻作為嵌入位置。這樣的選擇考慮了水印的魯棒性和不可感知性之間的平衡，從而在實(shí)現(xiàn)水印安全性的同時(shí)保持含水印圖像的視覺質(zhì)量。基于DCT域的魯棒圖像數(shù)字水印算法基于傳統(tǒng)方法的魯棒數(shù)字水印圖1和圖2分別是對(duì)原始圖像進(jìn)行DCT域全局變換算法（擴(kuò)頻方式嵌入水?。┖虳CT域分塊變換算法（抖動(dòng)量化方式嵌入水印）的仿真示例。其中，DCT域全局變換算法示例中是將1000個(gè)偽隨機(jī)序列作為水印信息嵌入到256×256像素的原始圖像中；DCT域分塊變換算法使用抖動(dòng)量化的方式將大小為32×32像素的二值水印圖像嵌入到256×256像素的原始圖像中。從圖中可以看到含水印圖像與原始圖像在視覺上幾乎沒有差別，且差值圖像無(wú)意義，因此該算法在魯棒性、安全性和不可感知性之間均具有較好的表現(xiàn)?；贒CT域的魯棒圖像數(shù)字水印算法圖1DCT域全局變換算法示例原始圖像

(b)含水印圖像(c)差值圖像圖2DCT域全局變換算法示例原始圖像

(b)含水印圖像(c)差值圖像基于深度學(xué)習(xí)的魯棒數(shù)字水印深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以學(xué)習(xí)使用人眼難以察覺的擾動(dòng)來(lái)編碼有用的信息，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)隱藏的目的。其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)通常由編碼器和解碼器構(gòu)成。給定輸入的水印信息和原始圖像，編碼器能夠生成一個(gè)在視覺上無(wú)法與原始圖像區(qū)分的編碼圖像，而解碼器則可以從這個(gè)編碼圖像中恢復(fù)出原始圖像。這種編碼方式對(duì)噪聲具有魯棒性，因此模型可以在編碼圖像中重建隱藏的信息。此外，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)輸入圖像的微小擾動(dòng)非常敏感，容易受到對(duì)抗樣本的影響。對(duì)抗樣本是通過在圖像上添加微小的擾動(dòng)來(lái)破壞其在各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類任務(wù)中的準(zhǔn)確性。盡管對(duì)抗樣本通常被認(rèn)為是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的弱點(diǎn)，但實(shí)際上它們也可以用于數(shù)據(jù)隱藏：如果一個(gè)網(wǎng)絡(luò)能被微小擾動(dòng)所欺騙并做出錯(cuò)誤的類別預(yù)測(cè)，那么它也應(yīng)該能夠從這些微小的擾動(dòng)中提取出有用的信息。基于SVD的魯棒圖像數(shù)字水印算法基于深度學(xué)習(xí)的魯棒數(shù)字水印HiDDeN是JirenZhu等人于2018年提出的一種用于信息隱藏和數(shù)字水印的端到端框架。傳統(tǒng)的隱寫術(shù)方法通常需要手動(dòng)設(shè)計(jì)特定的隱藏算法和嵌入技術(shù)，而HiDDeN則采用了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行自動(dòng)編碼和隱藏。HiDDeN包括3個(gè)子網(wǎng)絡(luò)：編碼網(wǎng)絡(luò)，用于接收原始圖像和水印信息（編碼成比特串），輸出編碼圖像；解碼網(wǎng)絡(luò)，用于接收編碼圖像并且試圖重建信息；對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)，用于判斷給定的圖像是否包含水印信息。在實(shí)際應(yīng)用中，編碼圖像在傳輸過程中會(huì)產(chǎn)生失真，為了模擬這種情況，在編碼器和解碼器之間引入可微分的噪聲層，且該噪聲層集成了不同的圖像變換。HiDDeN水印框架實(shí)驗(yàn)結(jié)論：通過模擬JPEG可導(dǎo)噪聲層，整個(gè)框架能實(shí)現(xiàn)端到端的訓(xùn)練，且能有效的同時(shí)優(yōu)化含水印圖像的透明性和對(duì)應(yīng)失真的魯棒性。ZhuJ,KaplanR,JohnsonJ,etal.“Hidden:Hidingdatawithdeepnetworks,”ECCV,2018.基于深度學(xué)習(xí)的魯棒數(shù)字水印創(chuàng)新點(diǎn)真實(shí)JPEG壓縮不可導(dǎo)，HiDDeN使用了一個(gè)可導(dǎo)操作模擬JPEG壓縮過程，將該過程作為噪聲層加入訓(xùn)練實(shí)現(xiàn)對(duì)JPEG壓縮的魯棒性。HiDDeN局限模擬過程仍然與真實(shí)JPEG壓縮過程有一定差異，導(dǎo)致使用模擬噪聲層訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)對(duì)真實(shí)JPEG壓縮的魯棒性不強(qiáng)。關(guān)鍵問題真實(shí)JPEG壓縮不可導(dǎo)，模擬JPEG過程可導(dǎo)但不夠精確，如何有效地將真實(shí)失真引入訓(xùn)練過程同時(shí)保證梯度的優(yōu)化？基于深度學(xué)習(xí)的魯棒數(shù)字水印HiDDeN的局限性魯棒可逆信息隱藏研究?jī)?nèi)容魯棒可逆信息隱藏就是在可逆信息隱藏的基礎(chǔ)上嵌入的信息具有魯棒性，即當(dāng)含密載體沒有受到其他信號(hào)處理時(shí)，接收端能夠無(wú)損提取水印并且能恢復(fù)原始載體；但是當(dāng)含密載體遭到一定程度的信號(hào)處理，比如JPEG壓縮、濾波、高斯噪聲、幾何變換等時(shí)，接收端仍然能夠有效地提取水印，但是原始載體不能被恢復(fù)出來(lái)。原始圖像水印標(biāo)記圖像信息（水?。┪词芄舻乃?biāo)記圖像受攻擊的水印標(biāo)記圖像原始圖像水印水印魯棒可逆信息隱藏算法魯棒可逆信息隱藏應(yīng)用場(chǎng)景數(shù)據(jù)完整性認(rèn)證01030204隱蔽通信數(shù)字多媒體版權(quán)保護(hù)證件防偽、真?zhèn)舞b別魯棒可逆信息隱藏研究方法基于直方圖平移的魯棒可逆信息隱藏算法基于兩階段嵌入的魯棒可逆信息隱藏算法基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的魯棒可逆信息隱藏算法010203魯棒可逆信息隱藏算法基于直方圖平移的魯棒可逆信息隱藏算法嵌入步驟如下所示：1、先將圖像分塊，再將圖像塊中的像素隨機(jī)劃分為大小相等的兩個(gè)區(qū)域A和B，每個(gè)區(qū)域的直方圖被映射到一個(gè)圓上，圓上的位置是灰度值，而位置的權(quán)重是假設(shè)相應(yīng)灰度值的像素?cái)?shù)量；DeVleeschouwer等人提出了一種基于雙映射的循環(huán)實(shí)現(xiàn)的魯棒可逆水印算法魯棒可逆信息隱藏算法基于直方圖平移的魯棒可逆信息隱藏算法2、向量是從圓心指向區(qū)域A和B的質(zhì)心，通過調(diào)整兩個(gè)質(zhì)心之間的夾角實(shí)現(xiàn)水印的嵌入。向量a順時(shí)針轉(zhuǎn)嵌0，逆時(shí)針轉(zhuǎn)嵌1；向量b順時(shí)針轉(zhuǎn)嵌1，逆時(shí)針轉(zhuǎn)嵌0。這些旋轉(zhuǎn)就相當(dāng)于直方圖的移位。提取水印過程：首先像嵌入的時(shí)候，把標(biāo)記圖像分塊以及區(qū)域A和B，然后同樣是將區(qū)域的直方圖映射到圓上面。對(duì)于兩個(gè)區(qū)域，將它們的質(zhì)心位置都計(jì)算出來(lái)。用V表示兩個(gè)向量之間方向角度的差值，V的符號(hào)提供了嵌入過程中旋轉(zhuǎn)方向的信息。魯棒可逆信息隱藏算法基于直方圖平移的魯棒可逆信息隱藏算法為了避免在嵌水印的過程中引入椒鹽噪聲，Ni等人提出一種空域統(tǒng)計(jì)量直方圖平移的魯棒可逆水印算法。嵌入過程如下所示：1、首先將圖像分為互不重疊的相同大小的圖像塊，對(duì)每個(gè)塊中的像素再分為兩組A和B，然后計(jì)算分塊的差分統(tǒng)計(jì)量??

魯棒可逆信息隱藏算法基于直方圖平移的魯棒可逆信息隱藏算法2、根統(tǒng)計(jì)量的取值進(jìn)行4個(gè)不同策略的平移以嵌入水印。有溢出時(shí)會(huì)引入錯(cuò)誤比特，需要利用ECC來(lái)糾正錯(cuò)誤比特。該算法實(shí)現(xiàn)了對(duì)JPEG/JPEG2000以及高斯噪聲的魯棒性，但是由于嵌入水印后的圖像塊像素分布存在重疊，在提取和恢復(fù)原始載體的時(shí)候會(huì)發(fā)生錯(cuò)誤。當(dāng)差值α在-K和K之間時(shí)，嵌入0；當(dāng)α超過-K和K的范圍時(shí)，嵌入1。（其中K是指定閾值，一般小于5）魯棒可逆信息隱藏算法基于直方圖平移的魯棒可逆信息隱藏算法受Ni等人的啟發(fā)，Zou等人提出了一種基于小波域的中頻子帶均值直方圖的魯棒可逆水印算法。在小波域中，高頻子帶的系數(shù)具有零均值和類似拉普拉斯的分布。嵌入過程如下所示：1、先對(duì)原始圖像進(jìn)行小波變換，再將HL或LH子帶分成N*N的不重疊塊；2、再計(jì)算每個(gè)塊的小波系數(shù)的均值，將此均值作為嵌入信息的統(tǒng)計(jì)量；3、通過平移統(tǒng)計(jì)量直方圖來(lái)嵌入水印，平移規(guī)則需要根據(jù)小波域所在的系數(shù)塊對(duì)應(yīng)的空域圖像塊的類型來(lái)確定。嵌入過程因?yàn)橐绯鰡栴}也會(huì)引入錯(cuò)誤比特，因此需要利用ECC來(lái)糾正錯(cuò)誤比特，該算法實(shí)現(xiàn)了對(duì)JPEG2000以及高斯噪聲的魯棒性。魯棒可逆信息隱藏算法基于直方圖平移的魯棒可逆信息隱藏算法Gao等人在Ni等人提出的魯棒可逆水印算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行了改進(jìn)，使得所提出的算法在提取水印的過程中不再需要ECC來(lái)糾正錯(cuò)誤比特。主要嵌入思想：通過對(duì)載體圖像進(jìn)行分析，找出會(huì)產(chǎn)生溢出的圖像塊，嵌入過程中跳過會(huì)產(chǎn)生溢出的分塊，避免在嵌水印的過程中引入錯(cuò)誤比特。對(duì)于溢出問題，記錄會(huì)產(chǎn)生溢出的圖像塊的位置，將位置和相關(guān)的參數(shù)作為輔助信息傳送給接收端以實(shí)現(xiàn)可逆。魯棒可逆信息隱藏算法基于直方圖平移的魯棒可逆信息隱藏算法

魯棒可逆信息隱藏算法基于直方圖平移的魯棒可逆信息隱藏算法3、平移直方圖，擴(kuò)展區(qū)域進(jìn)行信息嵌入；4、在擴(kuò)展區(qū)域進(jìn)行水印信息的嵌入。魯棒可逆信息隱藏算法基于直方圖平移的魯棒可逆信息隱藏算法An等人提出了一種小波域直方圖統(tǒng)計(jì)量移位和聚類的魯棒可逆水印算法。嵌入過程如下所示：1、先使用屬性優(yōu)秀像素調(diào)節(jié)法（PIPA）對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理以防止溢出；2、對(duì)預(yù)處理之后的圖像進(jìn)行整數(shù)小波變換，再對(duì)中頻子帶進(jìn)行分塊，分為互不重疊的大小為h*w的系數(shù)塊；3、計(jì)算這些塊的小波系數(shù)的平均值；4、平移統(tǒng)計(jì)量來(lái)嵌入水印。

魯棒可逆信息隱藏算法基于直方圖平移的魯棒可逆信息隱藏算法基于兩階段嵌入的魯棒可逆信息隱藏算法Coltuc等人提出了另一種魯棒可逆水印算法的框架，即兩階段嵌入框架，在利用該框架進(jìn)行水印嵌入時(shí)選用的魯棒水印算法和可逆水印算法不局限于特定的算法。魯棒可逆信息隱藏算法基于直方圖平移的魯棒可逆信息隱藏算法基于兩階段嵌入的魯棒可逆信息隱藏算法嵌入過程如下所示：第一階段：1、將原始圖像X進(jìn)行分塊，對(duì)每個(gè)塊使用DCT變換，從被轉(zhuǎn)換的塊中選擇兩個(gè)中頻帶系數(shù)來(lái)嵌入水印比特，嵌入水印之后的DCT系數(shù)也就是過渡圖像Y的DCT系數(shù)；2、通過DCT反變換得到過渡圖像Y；魯棒可逆信息隱藏算法基于直方圖平移的魯棒可逆信息隱藏算法基于兩階段嵌入的魯棒可逆信息隱藏算法第二階段：1、計(jì)算差值圖像M=X-Y，先將差值圖像進(jìn)行無(wú)損壓縮；2、使用差值擴(kuò)展的可逆水印算法將M嵌入到過渡圖像Y中，得到最后的水印標(biāo)記圖像Z。魯棒可逆信息隱藏算法基于直方圖平移的魯棒可逆信息隱藏算法基于兩階段嵌入的魯棒可逆信息隱藏算法提取水印和恢復(fù)原始圖像：1、對(duì)水印標(biāo)記圖像的每個(gè)像素對(duì)，根據(jù)前面的公式提取嵌入的差值圖像數(shù)據(jù)m；2、恢復(fù)過渡圖像Y；3、將過渡圖像分塊，對(duì)每個(gè)塊用DCT來(lái)變換，通過DCT的系數(shù)對(duì)來(lái)提取嵌入的水印，得到原始圖像X=M+Y。魯棒可逆信息隱藏算法基于直方圖平移的魯棒可逆信息隱藏算法基于兩階段嵌入的魯棒可逆信息隱藏算法嵌入過程如下：使用哈爾小波變換將原始圖像分解為高頻圖像和低頻圖像；第一階段：1、將低頻圖像分為不重疊的塊，將塊分為兩個(gè)部分，使用patchwork算法將水印比特嵌入原始圖像中；Wang等人對(duì)Coltuc提出的兩階段框架進(jìn)行了改進(jìn)，提出基于獨(dú)立嵌入域的兩階段算法魯棒可逆信息隱藏算法基于直方圖平移的魯棒可逆信息隱藏算法基于兩階段嵌入的魯棒可逆信息隱藏算法第二階段：1、將閾值、原始差值、以及上溢/下溢像素的位置作為輔助信息；2、使用直方圖平移算法在高頻圖像中嵌入輔助信息；魯棒可逆信息隱藏算法基于直方圖平移的魯棒可逆信息隱藏算法基于兩階段嵌入的魯棒可逆信息隱藏算法提取水印信息和恢復(fù)原始圖像：1、提取嵌入的輔助信息；2、恢復(fù)高頻圖像；3、提取嵌入的水印信息；4、恢復(fù)低頻圖像；魯棒可逆信息隱藏算法基于直方圖平移的魯棒可逆信息隱藏算法基于兩階段嵌入的魯棒可逆信息隱藏算法5、根據(jù)哈爾小波逆變換得到原始圖像。魯棒可逆信息隱藏算法基于直方圖平移的魯棒可逆信息隱藏算法基于兩階段嵌入的魯棒可逆信息隱藏算法基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的魯棒可逆信息隱藏算法我們是在HiDDeN網(wǎng)絡(luò)框架的基礎(chǔ)上進(jìn)行了改進(jìn)，使用兩階段嵌入模式，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和可逆水印算法得到最后的水印標(biāo)記圖像。主要思想：1、第一階段將水印信息通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)嵌入進(jìn)原始圖像中，并且得到具有魯棒性的魯棒水印過渡圖像；2、第二階段再利用可逆水印算法將第一階段得到的魯棒水印圖像與原始圖像的差值作為輔助信息嵌入進(jìn)魯棒水印圖像中，得到最后的水印標(biāo)記圖像。魯棒可逆信息隱藏算法基于直方圖平移的魯棒可逆信息隱藏算法基于兩階段嵌入的魯棒可逆信息隱藏算法基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的魯棒可逆信息隱藏算法A、第一階段使用HiDDeN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架進(jìn)行水印嵌入編碼器網(wǎng)絡(luò)接收原始圖像和水印信息，輸出編碼圖像。解碼器網(wǎng)絡(luò)接收嵌入水印信息之后的編碼圖像，輸出嵌入的水印信息。魯棒可逆信息隱藏算法基于直方圖平移的魯棒可逆信息隱藏算法基于兩階段嵌入的魯棒可逆信息隱藏算法基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的魯棒可逆信息隱藏算法B、第二階段使用預(yù)測(cè)誤差擴(kuò)展可逆水印算法進(jìn)行輔助信息嵌入為了恢復(fù)原始圖像，需要采用可逆水印算法嵌入可以恢復(fù)出原始圖像的輔助信息。我們這里采用了Thodi等人提出的嵌入容量較大的預(yù)測(cè)誤差擴(kuò)展算法。目錄三一魯棒圖像水印簡(jiǎn)介二魯棒圖像水印算法抗打印-拍照的圖像水印技術(shù)四抗屏攝的圖像水印技術(shù)抗打印拍攝的魯棒圖像水印

原始的水印信息通常是網(wǎng)址或者一串加密數(shù)字，經(jīng)過預(yù)處理編碼后變?yōu)槎M(jìn)制碼流，在水印嵌入步驟與載體圖像通過嵌入算法融合，生成帶有水印信息的數(shù)字圖像。該圖像經(jīng)過打印機(jī)打印后，由紙質(zhì)媒體進(jìn)行傳播，攝像機(jī)重新拍攝成像，期間經(jīng)歷兩次數(shù)模轉(zhuǎn)換。最后由提取算法將水印信息從拍攝后的水印圖像中提取出。主流程抗打印拍攝的魯棒圖像水印常見噪聲數(shù)轉(zhuǎn)模、模轉(zhuǎn)數(shù)不均勻采樣和量化色域轉(zhuǎn)換像素失真仿射畸變畫面旋轉(zhuǎn)縮放光照變化抗打印拍攝的魯棒圖像水印傳統(tǒng)方法Nakamura,T.,Katayama,A.,Yamamuro,M.,&Sonehara,N.(2004).

Fastwatermarkdetectionschemeforcamera-equippedcellularphone.Proceedingsofthe3rdInternationalConferenceonMobileandUbiquitousMultimedia-MUM’04.

doi:10.1145/1052380.1052395水印嵌入加上定位框經(jīng)過打印拍攝過程（D/A->A/D）使用定位框進(jìn)行定位修正水印提取抗打印拍攝的魯棒圖像水印傳統(tǒng)方法1.糾錯(cuò)編碼：生成n位信息2.擴(kuò)頻調(diào)制原始信息

擴(kuò)容：

直接序列擴(kuò)頻調(diào)制偽隨機(jī)序列偽隨機(jī)位置打亂DS-SS：提高魯棒性抗打印拍攝的魯棒圖像水印傳統(tǒng)方法3.2D模版調(diào)制分塊：NXN4.水印與載體圖像融合抗打印拍攝的魯棒圖像水印傳統(tǒng)方法1.定位矯正2.預(yù)處理濾波：圖像被分為NXN塊對(duì)目標(biāo)圖像進(jìn)行歸一化，可以減少原始圖像對(duì)水印信號(hào)的影響，增加水印的魯棒性水印圖像頻域能量3.2D分塊解碼方向變量（定位）方向變量（定位）基本思想：找出哪個(gè)標(biāo)志在塊中被優(yōu)越地嵌入，并衡量其優(yōu)越性的程度。檢測(cè)值dh,v的符號(hào)與嵌入序列元素ti(i=h+vN)的符號(hào)完全匹配，絕對(duì)值|dh,v|一般會(huì)變大?？梢酝ㄟ^判斷每一塊的dh,v來(lái)提取每一塊攜帶的1bit信息?？勾蛴∨臄z的魯棒圖像水印傳統(tǒng)方法4.擴(kuò)頻解調(diào)經(jīng)過步驟3，得到了一個(gè)從塊信息中提取的序列{gi}，嵌入時(shí)使用的打亂矩陣Oi，打亂前：解調(diào)（擴(kuò)頻調(diào)制后的原始信息）5.糾錯(cuò)解碼抗打印拍攝的魯棒圖像水印深度方法M.Tancik,B.Mildenhall,andR.Ng,“Stegastamp:Invisiblehyperlinksinphysicalphotographs,”inProceedingsoftheIEEE/CVFConferenceonComputerVisionandPatternRecognition,2020,pp.2117–2126.StegaStamp首次提出了基于深度學(xué)習(xí)方法的端到端抗打印拍攝水印算法，模型有四個(gè)部分組成：嵌入網(wǎng)絡(luò)、噪聲模擬網(wǎng)絡(luò)、提取網(wǎng)絡(luò)和用于判斷圖像是否含有水印的GAN網(wǎng)絡(luò)組成?？勾蛴∨臄z的魯棒圖像水印深度方法嵌入網(wǎng)絡(luò)

嵌入網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)來(lái)源于U-Net網(wǎng)絡(luò)，一種對(duì)全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)算法，它可以在較小的數(shù)據(jù)集上對(duì)圖像的邊緣進(jìn)行訓(xùn)練，達(dá)成識(shí)別和分割任務(wù)，StegaStamp正是利用了這個(gè)特性，將生成的附加水印信息與分割圖像結(jié)合，以求降低嵌入水印后的圖像失真。該網(wǎng)絡(luò)的輸入為4×400×400像素的圖像（輸入圖像RGB通道加一個(gè)用于消息的通道）并輸出三通道RGB殘差圖像。輸入消息表示為100位二進(jìn)制字符串，通過全連接層處理形成50×50×3張量，然后上采樣產(chǎn)生400×400×3張量。他們發(fā)現(xiàn)將這種預(yù)處理應(yīng)用于消息有助于收斂。抗打印拍攝的魯棒圖像水印深度方法噪聲模擬網(wǎng)絡(luò)透視變換：把一個(gè)圖像投影到一個(gè)新的視平面的過程原圖：變換后：變換矩陣：剩余像素映射：Iw抗打印拍攝的魯棒圖像水印深度方法噪聲模擬網(wǎng)絡(luò)隨即離散噪聲：采用高斯噪聲（Ng）模型，并使用標(biāo)準(zhǔn)偏差γ~U[0,0.03]計(jì)算成像噪聲。色域噪聲：1.色相調(diào)整：為每個(gè)色彩域加上隨機(jī)的空間域補(bǔ)償。色彩補(bǔ)償由隨機(jī)范圍設(shè)定在-0.1到0.1之間的參數(shù)乘上Id的RGB分量生成，記為Ih。2.亮度調(diào)整：Ibr=Id·m+b3.飽和度變化：首先將圖像從RGB色域轉(zhuǎn)換到Y(jié)UV色域，并且選擇Y分量作為圖像亮度的參考值，標(biāo)記為Iy,之后使用線性公式組合原圖與Y分量。抗打印拍攝的魯棒圖像水印深度方法噪聲模擬網(wǎng)絡(luò)JPEG壓縮：通過在圖像的每個(gè)8×8塊上計(jì)算離散余弦變換（DCT），并舍入到最接近的整數(shù)來(lái)量化實(shí)現(xiàn)的。StegaStamp利用分段函數(shù)近似量化步長(zhǎng)為零：抗打印拍攝的魯棒圖像水印深度方法提取網(wǎng)絡(luò)

空間變換網(wǎng)絡(luò)（SpatialTransformerNetworks），根據(jù)輸入的圖像以及提取的特征值，學(xué)習(xí)該圖像的空間變換參數(shù)，可以使水印提取層對(duì)真實(shí)環(huán)境下的形變魯棒性增強(qiáng)。STN的輸入是由一個(gè)線性層控制輸出的6個(gè)參數(shù)，根據(jù)這6個(gè)參數(shù)，STN會(huì)將圖像進(jìn)行仿射變換，修正形變?？勾蛴∨臄z的魯棒圖像水印深度方法鑒別網(wǎng)絡(luò)主要作用：區(qū)分帶有水印的圖像和不帶水印的圖像本質(zhì)：對(duì)處理的圖像進(jìn)行特征提取和降低維度，最終輸出一個(gè)二進(jìn)制數(shù)，指示該圖像是否含有水印信息依照此特點(diǎn)，通常先使用卷積層對(duì)輸入圖像進(jìn)行特征提取，并且逐步降低中間層的大小，最后使用全連接層連接池化后的中間層，輸出單一的值，再對(duì)該數(shù)值使用二分函數(shù)，將其歸為0或1。抗打印拍攝的魯棒圖像水印深度方法損失函數(shù)抗打印拍攝的魯棒圖像水印主流程

屏幕拍攝，就是將數(shù)字圖像經(jīng)由顯示器顯示，利用數(shù)字媒體作為載體進(jìn)行傳播，然后使用攝像頭拍攝顯示出來(lái)的數(shù)字圖像的過程。屏幕是發(fā)送者，攝像頭是接收者。抗打印拍攝的魯棒圖像水印常見噪聲透視變換：在屏幕拍攝過程中，任意細(xì)小的抖動(dòng)都會(huì)導(dǎo)致拍攝的圖像發(fā)生形變，這一類噪聲在屏幕拍攝過程中無(wú)法避免。運(yùn)動(dòng)模糊噪聲：打印拍攝過程中，相機(jī)運(yùn)動(dòng)和不正確的自動(dòng)對(duì)焦都可能導(dǎo)致模糊。JPEG壓縮：如今在儲(chǔ)存圖像數(shù)據(jù)的時(shí)候，JPEG是經(jīng)常被用到的圖像壓縮格式。色域變化：在不同的顯示設(shè)備上，色彩是不盡相同的，同時(shí)攝像機(jī)在采集成像過程中，也會(huì)產(chǎn)生一系列的色彩失真。摩爾紋：用數(shù)碼相機(jī)拍攝景物中，如果有密紋的紋理，常常會(huì)出現(xiàn)莫名其妙的水波樣條紋，即感光元件CCD（CMOS）像素的空間頻率與影像中條紋的空間頻率接近，就會(huì)產(chǎn)生摩爾紋。目錄三一魯棒圖像水印簡(jiǎn)介二魯棒圖像水印算法抗打印-拍照的圖像水印技術(shù)四抗屏攝的圖像水印技術(shù)抗屏幕拍攝的魯棒圖像水印主流程

屏幕拍攝，就是將數(shù)字圖像經(jīng)由顯示器顯示，利用數(shù)字媒體作為載體進(jìn)行傳播，然后使用攝像頭拍攝顯示出來(lái)的數(shù)字圖像的過程。屏幕是發(fā)送者，攝像頭是接收者?？蛊聊慌臄z的魯棒圖像水印常見噪聲透視變換：在屏幕拍攝過程中，任意細(xì)小的抖動(dòng)都會(huì)導(dǎo)致拍攝的圖像發(fā)生形變，這一類噪聲在屏幕拍攝過程中無(wú)法避免。運(yùn)動(dòng)模糊噪聲：打印拍攝過程中，相機(jī)運(yùn)動(dòng)和不正確的自動(dòng)對(duì)焦都可能導(dǎo)致模糊。JPEG壓縮：如今在儲(chǔ)存圖像數(shù)據(jù)的時(shí)候，JPEG是經(jīng)常被用到的圖像壓縮格式。色域變化：在不同的顯示設(shè)備上，色彩是不盡相同的，同時(shí)攝像機(jī)在采集成像過程中，也會(huì)產(chǎn)生一系列的色彩失真。摩爾紋：用數(shù)碼相機(jī)拍攝景物中，如果有密紋的紋理，常常會(huì)出現(xiàn)莫名其妙的水波樣條紋，即感光元件CCD（CMOS）像素的空間頻率與影像中條紋的空間頻率接近，就會(huì)產(chǎn)生摩爾紋?？蛊聊慌臄z的魯棒圖像水印傳統(tǒng)方法HaoCui,HuanyuBian,WeimingZhang,andNenghaiYu."UnseenCode:InvisibleOn-screenBarcodewithImage-basedExtraction".IEEEINFOCOM2019-IEEEConferenceonComputerCommunications.IEEE,20191.空間分區(qū)為了利用智能手機(jī)相機(jī)的高空間分辨率，輸入圖像被分成塊，每個(gè)塊編碼一位數(shù)據(jù)。第一行輸出幀的完整塊數(shù)：N容量：2N(N?1)+1bits抗屏幕拍攝的魯棒圖像水印傳統(tǒng)方法2.色彩分離

sRGB-->CIEXYZ抗屏幕拍攝的魯棒圖像水印傳統(tǒng)方法3.條碼嵌入

使用基于VLC的幀間嵌入方法來(lái)隱藏任意屏幕內(nèi)容中的條碼圖像（通過構(gòu)造亮度不變的融合對(duì)，即CIEXYZ顏色空間的Y分量不變，在CIEXYZ顏色空間的X分量中將不可見的條碼嵌入到屏幕內(nèi)容中）。抗屏幕拍攝的魯棒圖像水印傳統(tǒng)方法3.條碼嵌入4.交替顯示抗屏幕拍攝的魯棒圖像水印傳統(tǒng)方法1.空間分區(qū)2.色彩分離XcapZcap3.條碼提?。ɑ诓噬煞值幕ハ嚓P(guān)性）抗屏幕拍攝的魯棒圖像水印傳統(tǒng)方法4.模版匹配抗屏幕拍攝的魯棒圖像水印傳統(tǒng)方法抗屏幕拍攝的魯棒圖像水印深度方法目標(biāo)：把特定的超鏈接以不可見的方式隱式地嵌入到載體圖像上。編碼網(wǎng)絡(luò)U-Net雙編碼網(wǎng)絡(luò)融合圖像抗屏幕拍攝的魯棒圖像水印深度方法噪聲網(wǎng)絡(luò)透視失真運(yùn)動(dòng)和失焦模糊高斯離散噪聲顏色失真JPEG壓縮抗屏幕拍攝的魯棒圖像水印深度方法殘差圖像的JND限制平均背景亮度justnoticeabledifference（JND），為可見性建立了一個(gè)閾值級(jí)別，低于此閾值的重建錯(cuò)誤將難以被人眼檢測(cè)到。一般來(lái)說，圖像的JND可以被認(rèn)為是局部信號(hào)特性的函數(shù)。像素點(diǎn)周圍亮度差異的最大加權(quán)平均值加權(quán)低通算子抗屏幕拍攝的魯棒圖像水印深度方法殘差圖像的JND限制空間掩膜成分背景亮度引起的可見閾值原始圖像的JND歸一化JND損失抗屏幕拍攝的魯棒圖像水印深度方法多任務(wù)損失函數(shù)國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目申報(bào)謝謝！第3章可逆信息隱藏《多媒體信息安全》目錄三一可逆信息隱藏簡(jiǎn)介二明文域位圖圖像可逆信息隱藏JPEG圖像可逆信息隱藏四密文域可逆信息隱藏可逆信息隱藏簡(jiǎn)介隨著多媒體和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)飛速發(fā)展，大量數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)上傳播。多媒體信息的可靠性、安全性、完整性和保密性無(wú)法得到保障，信息泄露、篡改等風(fēng)險(xiǎn)增加。一旦出現(xiàn)問題，可能造成嚴(yán)重后果。數(shù)字化時(shí)代信息安全挑戰(zhàn)可逆信息隱藏能夠在嵌入秘密信息的同時(shí)，保證原始載體的無(wú)損恢復(fù)，兼具加密技術(shù)和傳統(tǒng)信息隱藏技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)。可逆信息隱藏的優(yōu)勢(shì)與應(yīng)用可逆信息隱藏簡(jiǎn)介可逆信息隱藏框架模型目錄三一可逆信息隱藏簡(jiǎn)介二明文域位圖圖像可逆信息隱藏JPEG圖像可逆信息隱藏四密文域可逆信息隱藏明文域位圖可逆信息隱藏簡(jiǎn)介技術(shù)難點(diǎn)（1）高容量、低失真的無(wú)損隱秘傳輸；（2）嵌入算法的復(fù)雜度和實(shí)時(shí)性問題；（3）嵌入率、嵌入效率及嵌入算法的安全性問題，以及傳輸過程的影響。明文域位圖可逆信息隱藏簡(jiǎn)介評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)（1）不可感知性：通常用PSNR和SSIM。（2）可逆性：可逆信息隱藏技術(shù)的核心，保證了含密圖像在接收端能夠完全恢復(fù)為原始載體圖像，確保信息的完整性和可用性。（3）嵌入容量：表示嵌入在載體圖像中的額外信息數(shù)量，通常用嵌入率（ER）來(lái)表示。（4）魯棒性：誤碼率（BER）和歸一化漢明距離（γHD）是常用的客觀測(cè)試指標(biāo)。明文域位圖可逆信息隱藏簡(jiǎn)介發(fā)展歷史及研究現(xiàn)狀最早可逆信息隱藏思想由Barton等人在1997年提出。目前可逆信息隱藏算法主要分為基于無(wú)損壓縮、差值擴(kuò)展、直方圖移位和預(yù)測(cè)誤差擴(kuò)展四類，各有優(yōu)勢(shì)和應(yīng)用場(chǎng)景。無(wú)損壓縮：通過壓縮載體圖像的冗余信息來(lái)嵌入秘密信息；差值擴(kuò)展：利用像素差值的擴(kuò)展來(lái)創(chuàng)造嵌入空間；直方圖移位：通過統(tǒng)計(jì)直方圖峰值點(diǎn)與零值點(diǎn)之間的像素進(jìn)行移位獲得冗余空間；預(yù)測(cè)誤差：利用載體圖像的冗余空間，通過預(yù)測(cè)誤差來(lái)嵌入秘密信息。基于無(wú)損壓縮的可逆信息隱藏利用無(wú)損位平面壓縮的算法Fridrich等人提出一種利用無(wú)損位平面壓縮算法JBIG實(shí)現(xiàn)可逆信息隱藏的方法。首先選取載體圖像的合適位平面，對(duì)其進(jìn)行JBIG無(wú)損壓縮后將秘密信息嵌入到產(chǎn)生的冗余空間中。如圖所示，載體圖像I的某個(gè)位平面P經(jīng)無(wú)損壓縮后產(chǎn)生子集I（P），得到冗余空間，再將秘密信息M嵌入到該冗余空間中。這種利用壓縮位平面進(jìn)行可逆信息嵌入的方法思想簡(jiǎn)單、容易實(shí)現(xiàn)，但需要確定合適的位平面，嵌入容量有限，通常只能進(jìn)行認(rèn)證。無(wú)損位平面壓縮框圖基于無(wú)損壓縮的可逆信息隱藏R-S算法首先將原始圖像分塊，圖像塊用Zig-Zag方式掃描分組，得到一組像素值矢量（x1,x2,.....,xn）,定義相關(guān)性函數(shù)為：f值越小，說明圖像相鄰像素之間的起伏越小，即圖像塊的空間相關(guān)性越強(qiáng)，反之越弱?；跓o(wú)損壓縮的可逆信息隱藏定義翻轉(zhuǎn)函數(shù)。這種翻轉(zhuǎn)操作的目的在于以一種可逆的方式打亂原有像素值的相關(guān)性，相當(dāng)于在圖像塊上疊加微小噪聲。對(duì)圖像塊應(yīng)用翻轉(zhuǎn)函數(shù)，即：Q為1，0或－1；P代表圖像塊。當(dāng)f(F(P))>f(P)時(shí)，定義這些組為正常分組PR；當(dāng)f(F(P))<f(P)時(shí)，定義為奇異分組PS；當(dāng)f(F(P))=f(P)時(shí)，稱P為不可用圖像塊分組PU。R-S算法基于無(wú)損壓縮的可逆信息隱藏R-S算法在秘密信息嵌入過程中，將信息比特“1”對(duì)應(yīng)“PR”，“0”對(duì)應(yīng)“PS”，而對(duì)所有狀態(tài)為PU的像素分組不嵌入任何數(shù)據(jù)，并保持其狀態(tài)不變。算法的嵌入容量為：NR和NS分別為原始載體圖像PR與PS的數(shù)量，|A|為壓縮后圖像分組狀態(tài)所占的長(zhǎng)度。基于無(wú)損壓縮的可逆信息隱藏G-LSB算法核心思想：和無(wú)損位平面壓縮方法類似，只是將被無(wú)損壓縮的對(duì)象由原來(lái)的最低n個(gè)位平面擴(kuò)展為最低的L個(gè)幅值電平。流程：首先對(duì)載體圖像I中的像素值進(jìn)行量化，用載體圖像中的各像素的灰度值減去量化值，得到差值，接著將所有的差值用基于上下文自適應(yīng)無(wú)損壓縮方法（CALIC）進(jìn)行壓縮。嵌入過程：把壓縮后的數(shù)據(jù)與需要嵌入的秘密信息M合并成為最終待嵌入的信息W，將其嵌入到載體圖像中，得到含密圖像Iw。最后，接收端根據(jù)同樣的量化參數(shù)從Iw中提取信息W'，若Iw未受攻擊，則W'=W，這樣就能從W'中提取出秘密信息M，并將剩余信息經(jīng)過解壓縮后得到各像素點(diǎn)的差值，最后利用差值與反量化恢復(fù)原始載體圖像。基于差值擴(kuò)展的可逆信息隱藏首先將灰度圖像分成灰度像素對(duì)（x,y），0≤x,

y≤255，定義正變換為:其中，l為向下取整均值，h為整數(shù)差值。其對(duì)應(yīng)的逆變換為:對(duì)h進(jìn)行比特移位，即將秘密比特信息b以差值擴(kuò)展的方法嵌入到h中：基于差值擴(kuò)展的可逆信息隱藏將得到的h'作為h，代入逆變換種中，得到新的圖像像素對(duì)（x',y'），形成嵌入秘密信息后的圖像。在提取信息時(shí)，對(duì)差值h'模2運(yùn)算得到嵌入的秘密信息比特b：在還原圖像時(shí)，對(duì)差值h'除以2得到的商就是原始的差值?：基于直方圖移位的可逆信息隱藏直方圖移位方法首先生成直方圖，然后通過修改生成的直方圖實(shí)現(xiàn)信息的可逆嵌入。對(duì)于一個(gè)給定的整數(shù)a，秘密信息經(jīng)過以下方式嵌入到載體圖像I中，得到含密圖像J：直方圖移位規(guī)則示意圖其中黑色的值被移動(dòng)，紅色的值向左移動(dòng)以嵌入二進(jìn)制1或保持不變以嵌入二進(jìn)制0，藍(lán)色的值在數(shù)據(jù)嵌入中保持不變?；谥狈綀D移位的可逆信息隱藏直方圖移位算法嵌入過程示意圖三幅直方圖分別表示移位前（原始圖像直方圖）、移位后和嵌入信息后（含密圖像直方圖）的狀態(tài)?；陬A(yù)測(cè)誤差擴(kuò)展的可逆信息隱藏原始PEE方法該算法利用了圖像區(qū)域內(nèi)相鄰像素之間的固有相關(guān)性，計(jì)算每個(gè)位置的預(yù)測(cè)誤差，并根據(jù)要嵌入的信息量選擇嵌入位置，然后通過擴(kuò)展預(yù)測(cè)誤差值來(lái)嵌入數(shù)據(jù)，嵌入位置的壓縮位置圖也連同信息位一起嵌入到載體圖像中。給定灰度圖像的一個(gè)像素x和待嵌入信息m,使用x的右方(b)、下方(a)和右下角(c)鄰域像素來(lái)預(yù)測(cè)它的預(yù)測(cè)值：基于預(yù)測(cè)誤差擴(kuò)展的可逆信息隱藏原始PEE方法該算法利用了圖像區(qū)域內(nèi)相鄰像素之間的固有相關(guān)性，計(jì)算每個(gè)位置的預(yù)測(cè)誤差，并根據(jù)要嵌入的信息量選擇嵌入位置，然后通過擴(kuò)展預(yù)測(cè)誤差值來(lái)嵌入數(shù)據(jù)，嵌入位置的壓縮位置圖也連同信息位一起嵌入到載體圖像中。給定灰度圖像的一個(gè)像素x和待嵌入信息m,使用x的右方(b)、下方(a)和右下角(c)鄰域像素來(lái)預(yù)測(cè)它的預(yù)測(cè)值：基于預(yù)測(cè)誤差擴(kuò)展的可逆信息隱藏預(yù)測(cè)誤差,接著將預(yù)測(cè)誤差進(jìn)行擴(kuò)展，左移1bit產(chǎn)生一個(gè)空的LSB以嵌入信息比特m，即：得到嵌入后的像素值x’：原始像素值可根據(jù)下面的公式恢復(fù)：原始PEE方法基于預(yù)測(cè)誤差擴(kuò)展的可逆信息隱藏HS-PEE方法HS-PEE采用直方圖移位技術(shù)作為嵌入位置圖的替代方案，減少低嵌入容量下的失真，并增大了嵌入容量。此外，采用預(yù)測(cè)誤差擴(kuò)展技術(shù)也能更好地利用像素鄰域內(nèi)固有的相關(guān)性。HS-PEE嵌入過程包括兩個(gè)主要步驟：（1）像素預(yù)測(cè)和生成預(yù)測(cè)誤差直方圖（2）直方圖修改基于預(yù)測(cè)誤差擴(kuò)展的可逆信息隱藏像素預(yù)測(cè)和生成預(yù)測(cè)誤差直方圖在特定的掃描排序下，將載體圖像的像素掃描成一個(gè)序列（x1,x2,....,xn）。然后，使用一個(gè)預(yù)測(cè)器來(lái)確定xi的預(yù)測(cè)值

。隨后計(jì)算預(yù)測(cè)誤差

（為了簡(jiǎn)單起見，假設(shè)

是一個(gè)整數(shù)），得到預(yù)測(cè)誤差序列(e1,e2,......,en)，并通過統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)誤差的頻率生成預(yù)測(cè)誤差直方圖。通常，預(yù)測(cè)誤差直方圖服從以0為中心的拉普拉斯分布。HS-PEE方法基于預(yù)測(cè)誤差擴(kuò)展的可逆信息隱藏直方圖修改通過擴(kuò)展和移位來(lái)修改預(yù)測(cè)誤差直方圖以嵌入數(shù)據(jù)。對(duì)于每一個(gè)預(yù)測(cè)誤差ei，它被擴(kuò)展或移位為：其中，T是一個(gè)與容量相關(guān)的整值參數(shù)HS-PEE方法基于預(yù)測(cè)誤差擴(kuò)展的可逆信息隱藏改進(jìn)的HS-PEE方法（1）Luo等人提出了一種基于插值的預(yù)測(cè)器，該預(yù)測(cè)器將最近鄰的加權(quán)平均值作為像素預(yù)測(cè)值。該方法的秘密信息嵌入主要步驟如下：1對(duì)于一幅像素灰度值為x的載體圖像，通過圖像像素值預(yù)測(cè)算法計(jì)算該幅圖像的預(yù)測(cè)誤差e，其中，組成預(yù)測(cè)誤差集合E，并得到預(yù)測(cè)誤差直方圖h（e）。在h（e）中，尋找出兩個(gè)預(yù)測(cè)誤差出現(xiàn)頻率最高的峰值點(diǎn)LM和RM（假設(shè)LM<RM），分別被定義為：2基于預(yù)測(cè)誤差擴(kuò)展的可逆信息隱藏改進(jìn)的HS-PEE方法LM和RM將h（e）分為兩部分，左側(cè)預(yù)測(cè)誤差LE：以及右側(cè)預(yù)測(cè)誤差RE：，分別尋找出兩個(gè)預(yù)測(cè)誤差出現(xiàn)頻率最低的零值點(diǎn)LN和RN，分別被定義為：按固定順序掃描整幅圖像，通過下式完成預(yù)測(cè)誤差直方圖的移位、擴(kuò)展及秘密信息嵌入:34基于預(yù)測(cè)誤差擴(kuò)展的可逆信息隱藏（2）Sachnev等人提出了一種基于菱形預(yù)測(cè)器的改進(jìn)方法。即圖中每個(gè)待預(yù)測(cè)像素值x（i,j）的預(yù)測(cè)值由其上下左右四個(gè)相鄰像素決定，且x（i,j）與其相鄰像素不在同一批次進(jìn)行估計(jì)，因此不影響算法最終的可逆性。另外，通過四周像素值估計(jì)中心像素的方式也可以獲得更小的估計(jì)誤差，因此這種估計(jì)模式已成為當(dāng)前基于PEE的主流方法。棋盤格預(yù)測(cè)器示意圖改進(jìn)的HS-PEE方法目錄三一可逆信息隱藏簡(jiǎn)介二明文域位圖圖像可逆信息隱藏JPEG圖像可逆信息隱藏四密文域可逆信息隱藏JPEG可逆信息隱藏簡(jiǎn)介基于量化后DCT系數(shù)修改的可逆信息隱藏?；贖uffman編碼表修改的可逆信息隱藏?；谛薷牧炕砗土炕禂?shù)的可逆信息隱藏。通過修改量化后的DCT系數(shù)來(lái)嵌入信息。根據(jù)JPEG數(shù)據(jù)流中可變長(zhǎng)碼（VLC）的使用情況進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，建立使用和未使用的VLC之間的映射關(guān)系，修改碼流并在重新映射后修改文件頭。對(duì)量化表和量化后的DCT系數(shù)進(jìn)行修改，提高被嵌圖像的視覺質(zhì)量同時(shí)提高載荷通常會(huì)導(dǎo)致較大的文件擴(kuò)張?，F(xiàn)有較流行的JPEG可逆信息隱藏方法可以大致分為三類：基于DCT系數(shù)修改的JPEG可逆信息隱藏多數(shù)基于DCT系數(shù)修改的JPEG可逆信息隱藏經(jīng)典算法都會(huì)包含以下三個(gè)重要步驟：（1）生成經(jīng)過量化處理的DCT系數(shù)直方圖或是預(yù)測(cè)誤差直方圖；（2）將得到的直方圖分為內(nèi)部區(qū)域和外部區(qū)域，其中內(nèi)部區(qū)域的數(shù)據(jù)被用來(lái)攜帶秘密信息，而外部區(qū)域則根據(jù)直方圖平移的思想為內(nèi)部區(qū)域嵌秘密信息騰出空間；（3）設(shè)置可逆隱藏的具體優(yōu)化算法以平衡嵌入容量、視覺質(zhì)量和文件擴(kuò)張三者之間的影響。基于DCT系數(shù)直方圖移位的方法該方法基于DCT系數(shù)統(tǒng)計(jì)特性，保持零系數(shù)不變，僅將值為1和―1的系數(shù)展開以攜帶消息位。嵌入過程的具體公式為：其中，未修改前的DCT系數(shù)為Ci，嵌入后的DCT系數(shù)為Ci’提取完整的秘密信息并且無(wú)損恢復(fù)原圖：基于DCT頻帶和塊選擇策略的方法該方法將嵌入量化后DCT系數(shù)產(chǎn)生的視覺失真量化成具體公式，從而能更精準(zhǔn)地選擇適合嵌入秘密信息的頻帶和圖像塊。其主要步驟包括：頻帶選擇圖像塊選擇基于DCT頻帶和塊選擇策略的方法(1)頻帶選擇：經(jīng)熵編碼得到量化的DCT系數(shù)后，對(duì)圖像塊中每個(gè)頻帶（u,v）對(duì)應(yīng)的量化后的AC系數(shù)改變1個(gè)單位，映射到空間域64個(gè)位置造成的失真平均值cost（u,v）為：其中，

，q（u,v）表示頻率（u,v）處的量化階數(shù)基于DCT頻帶和塊選擇策略的方法頻帶（u,v）處在實(shí)際圖像中的失真總值Ju,v為:其中Cu,v為頻率（u,v）處±１個(gè)數(shù)，Cout為頻率（u,v）處絕對(duì)值大于1的個(gè)數(shù)頻帶（u,v）處的平均單位失真量UDu,v:(1)頻帶選擇：基于DCT頻帶和塊選擇策略的方法（2）圖像塊選擇：思想:優(yōu)先選模擬塊失真值最小的塊嵌入。對(duì)每個(gè)塊的所有量化后的±1AC系數(shù)進(jìn)行嵌入，且絕對(duì)值大于1的系數(shù)按直方圖平移的方式外移1位。所得修改后的AC系數(shù)經(jīng)過反量化和DCT反變換，轉(zhuǎn)換到空域后計(jì)算修改前后的像素差值平方和。計(jì)算方式：頻率選擇：詳細(xì)計(jì)算每個(gè)圖像塊中不同頻率處的DCT值修改時(shí)對(duì)應(yīng)的平均失真量，并在平均失真最小的前K個(gè)頻率中選擇量化系數(shù)進(jìn)行嵌入?；贒CT系數(shù)負(fù)影響模型的方法在基于DCT頻帶和塊選擇策略的方法基礎(chǔ)上，為了量化選擇頻帶和圖像塊時(shí)對(duì)應(yīng)的失真和文件擴(kuò)張，設(shè)計(jì)的一種可調(diào)節(jié)權(quán)重的負(fù)影響模型。如下：當(dāng)α為0時(shí)，視覺失真最小化；當(dāng)α為1時(shí)，文件擴(kuò)張最小化；當(dāng)α取值0到1之間時(shí)，則可以調(diào)節(jié)其大小以平衡嵌入信息后圖像的文件大小和視覺質(zhì)量，可以選擇偏向讓文件擴(kuò)張更小或是讓視覺質(zhì)量更好。基于DCT系數(shù)負(fù)影響模型的方法（u,v）頻率處嵌信息將產(chǎn)生的總視覺失真:(u,v)頻率處嵌信息將產(chǎn)生的總文件擴(kuò)張大小:其中基于Huffman表修改的JPEG可逆信息隱藏DCT系數(shù)經(jīng)量化后得到DC系數(shù)和AC行程系數(shù)，接下來(lái)將DC系數(shù)和AC行程系數(shù)轉(zhuǎn)化成中間格式：（Size,Value）以及（Run/Size,Value）表示成中間格式之后，DC系數(shù)的Size將用Huffman編碼表示，Value將用變長(zhǎng)整數(shù)編碼（VLI）編碼表示；

AC系數(shù)的Run/Size將用Huffman編碼表示，Value也將用VLI編碼表示。VLI編碼表基于Huffman表修改的JPEG可逆信息隱藏AC系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)Huffman編碼表得到DC系數(shù)和AC系數(shù)的中間格式之后，還需要進(jìn)一步進(jìn)行數(shù)據(jù)壓縮編碼。

JPEG標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定了兩種對(duì)中間格式進(jìn)行熵編碼的方式：Huffman編碼和算術(shù)編碼。由于Huffman編碼不存在專利問題，所以JPEG基本默認(rèn)使用Huffman編碼?；贖uffman表修改的JPEG可逆信息隱藏在實(shí)際圖像中，并不是所有的VLC碼都會(huì)出現(xiàn)在碼流中。解決思路：就是將碼流中未使用的VLC碼映射到已使用的VLC上，通過修改文件頭中定義的Huffman編碼表的值來(lái)記錄這種映射關(guān)系，在數(shù)據(jù)隱藏過程中，會(huì)根據(jù)秘密信息比特的具體值決定是否將原碼流中出現(xiàn)的VLC碼替換成其映射的未使用VLC碼。VLC碼映射方法原理圖(a)VLC匹配(b)Huffman編碼表修改(c)熵編碼段映射基于Huffman表修改的JPEG可逆信息隱藏VLC碼映射方法主要有兩種基于VLC相同碼長(zhǎng)映射的方法基于直方圖平移的VLC碼映射方法基于VLC相同碼長(zhǎng)映射的方法Qian等人在2012年提出了一種經(jīng)典VLC碼映射方法。為了保證嵌入秘密信息后圖像的文件尺寸不會(huì)有明顯的變化，該方法規(guī)定已使用VLC和未使用VLC之間的映射應(yīng)該是相同碼長(zhǎng)之間的映射。將VLC按長(zhǎng)度劃分成16個(gè)集合{C1,C2,…,C16}，每個(gè)集合Ci有Li個(gè)長(zhǎng)度為i的不同VLC碼?；赩LC相同碼長(zhǎng)映射的方法如果集合Ci中pi≥qi>0，那么該集合使用一對(duì)一映射方式：如果集合Ci中qi>pi>0，該集合采用一對(duì)多的映射方式：其中，表示向下取整基于直方圖平移的VLC碼映射方法2020年Du等人提出，是一種高嵌入容量的VLC碼映射方案。直接映射方式的舉例在直接映射的方式中，當(dāng)已使用VLC與未使用的VLC相映射時(shí)，嵌入信息后圖像重新統(tǒng)計(jì)的Run/SizeValue（RSV）直方圖將會(huì)根據(jù)秘密信息的分布，重新分配同組映射關(guān)系內(nèi)VLC碼的出現(xiàn)頻率?；谥狈綀D平移的VLC碼映射方法基于直方圖平移的映射方法舉例在基于直方圖平移的映射方法中，已使用的VLC會(huì)映射到與自身最鄰近的RSV值（即使最近的并不是未使用的VLC）。為了保證該方法的可逆性，每實(shí)現(xiàn)一次映射之前，原有的RSV對(duì)應(yīng)的頻率直方圖將會(huì)右移相應(yīng)的位置為前面的映射操作騰出空間。原有的RSV值0/1對(duì)應(yīng)的VLC一對(duì)一映射到0/2對(duì)應(yīng)的VLC時(shí)，原來(lái)的RSV直方圖整體右移一個(gè)單位，原來(lái)0/2對(duì)應(yīng)的VLC一對(duì)一映射時(shí)，表現(xiàn)為0/3對(duì)應(yīng)的VLC映射到0/0對(duì)應(yīng)的VLC，以此類推?；赩LC相同碼長(zhǎng)映射的方法利用直方圖平移的高嵌入容量VLC碼映射方案框架理論上，越高頻率的已使用VLC映射到越多的未使用VLC可以帶來(lái)更多的嵌入容量。然而，必須考慮到嵌入秘密信息后文件擴(kuò)張不能過大，并且并不是所有的未使用VLC都有足夠的數(shù)量可供映射。目錄三一可逆信息隱藏簡(jiǎn)介二明文域位圖圖像可逆信息隱藏JPEG圖像可逆信息隱藏四密文域可逆信息隱藏密文域可逆信息隱藏技術(shù)簡(jiǎn)介傳統(tǒng)的加密技術(shù)與信息隱藏技術(shù)密文域可逆信息隱藏是一種能夠在加密后的多媒體載體中實(shí)現(xiàn)可逆信息隱藏的技術(shù)，其既具有加密技術(shù)的保密性和可逆信息隱藏技術(shù)的可逆性等優(yōu)點(diǎn)。密文域可逆信息隱藏技術(shù)簡(jiǎn)介前面兩種算法都無(wú)法同時(shí)實(shí)現(xiàn)多媒體信息的版權(quán)保護(hù)和內(nèi)容保護(hù)。因此，為了使版權(quán)保護(hù)和內(nèi)容保護(hù)能夠在同一算法中實(shí)現(xiàn)，RDHEI技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。該技術(shù)能夠在密文域中完成可逆信息隱藏，這意味著在進(jìn)行信息隱藏的同時(shí)，不再需要原始多媒體載體圖像的信息，同時(shí)又可以保證信息和原始多媒體圖像的無(wú)損還原。RDHEI特點(diǎn):根據(jù)不同加密算法，可逆信息隱藏的算法也不盡相同。當(dāng)前主流加密算法主要有同態(tài)加密和流加密兩類。密文域可逆信息隱藏技術(shù)簡(jiǎn)介應(yīng)用場(chǎng)景云存儲(chǔ)服務(wù)軍事、醫(yī)療、法律等圖像允許加密者和嵌入者分離，減少用戶安全隱患，同時(shí)滿足云端服務(wù)商對(duì)上傳信息進(jìn)行管理、版權(quán)保護(hù)和審查的需求?？梢员Ｗo(hù)圖像內(nèi)容的機(jī)密性和隱私性，同時(shí)實(shí)現(xiàn)版權(quán)保護(hù)和內(nèi)容管理。基于同態(tài)加密的密文域可逆信息隱藏根據(jù)Paillier算法，其加密和解密過程可以表示為如下公式：其中，明文為m，密文為c如何實(shí)現(xiàn)明文域和密文域的同態(tài)映射：差值擴(kuò)展算法的嵌入過程：基于同態(tài)加密的密文域可逆信息隱藏差值擴(kuò)展算法的提取還原過程：進(jìn)一步恢復(fù)出x