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在加密图像中的可逆数据隐藏
摘要 - 本文提出了一种用于加密图像的新型可逆数据隐藏方案。 在通过流密码加密未压缩图像的整个数据之后，可以通过修改小比例的加密数据来将附加数据嵌入到图像中。对于包含附加数据的加密图像，可以首先使用加密密钥对其进行解密，并且解密的版本类似于原始图像。 根据数据隐藏密钥，借助于自然图像中的空间相关性，可以成功地提取嵌入的数据，并且可以完美地恢复原始图像。
索引术语 - 图像加密，图像恢复，可逆数据隐藏。
I.引言
可逆数据隐藏是以可逆方式将附加消息嵌入到某些失真不可接受的封面媒体（例如军事或医学图像）中的技术，使得在提取隐藏消息之后可以完美地恢复原始封面内容。近年来已经提出了许多可逆的数据隐藏方法。在差分扩展方法[1]中，两个相邻像素之间的差被加倍以生成用于容纳附加数据的新的最低有效位（LSB）平面。数据隐藏器还可以使用直方图偏移机制来执行可逆数据隐藏，直方图偏移机制利用图像的直方图的零点和峰值点并稍微修改像素灰度值以将数据嵌入到图像中[2]。另一种方法通过执行无损压缩来创建用于数据嵌入的备用空间来利用覆盖中的冗余[3]。此外，各种技能已被引入典型的可逆数据隐藏方法来提高性能[4] - [6]。
众所周知，加密是一种有效和流行的隐私保护手段。 为了安全地与其他人共享秘密图像，内容所有者可以在传输之前对图像进行加密。 在一些应用场景中，较差助理或频道管理员希望在加密的图像内附加一些附加消息，例如原始信息，图像符号或认证数据，尽管他不知道原始图像内容。 例如，当医疗图像已经被加密以保护患者隐私时，数据库管理人员可以将个人信息嵌入到相应的加密图像中。 也可以希望，在接收器侧解密和检索附加消息之后，可以无任何错误地恢复原始内容。 这意味着对于加密图像的可逆数据隐藏方案是可取的。
在一些现有的联合数据隐藏和加密方案中，覆盖数据的一部分用于携带附加消息，并且其余数据被加密。例如[7]，帧内预测模式，运动矢量差和DCT系数的符号被加密，而水印被嵌入到DCT系数的幅度中。在[8]中，变换域的较高和较低位平面中的覆盖数据分别被加密和加水印。在[9]中，内容所有者加密主DCT系数的符号，并且每个内容用户使用不同的密钥来仅解密系数的子集，使得为用户生成包含不同指纹的一系列版本。然而，在这些联合方案中，仅涉及部分加密，导致盖的部分信息的泄漏。此外，不考虑原始封面和嵌入数据与水印版本的分离。在[10]和[11]中，覆盖信号的每个采样通过公共密钥机制加密，并且利用加密的同态性质来将一些附加数据嵌入到加密信号中。但是加密信号的数据量显着扩大，计算复杂度高。此外，数据嵌入是不可逆的。
这项工作提出了一种用于加密图像的新型可逆数据隐藏方案，其由图像加密，数据嵌入和数据提取/图像恢复阶段组成。 原始封面的数据是完全加密的，而附加的消息通过修改加密数据的一部分来嵌入。在接收机侧，借助于自然图像中的空间相关性，在原始图像被完全恢复的同时成功地提取嵌入的数据。
II。 建议方案
所提出的方案的草图在图1中给出。内容所有者使用加密密钥对原始未压缩图像进行加密以产生加密图像，然后数据隐藏器将附加数据嵌入到加密图像中，使用一个数据隐藏键虽然他不知道原始内容。 对于包含附加数据的加密图像，接收机可以首先使用加密密钥对其进行解密，并且解密版本与原始图像类似。 根据数据隐藏密钥，他可以进一步提取嵌入的数据并从解密的版本恢复原始图像。 具体程序如下。
A.图像加密
假设原始图像是未压缩格式，并且具有落入[0,255]的灰度值的每个像素由8位表示。 将像素的位表示为其中（i,j）表示像素位置，灰度值为Pij，从而
在加密阶段，计算原始比特和伪随机比特的异或结果
其中r通过使用标准流密码的加密密钥来确定。 然后，B作为加密数据有序地级联。 在这里可以使用多种安全流密码方法以确保没有加密密钥的任何人（例如潜在的攻击者或数据隐藏者）不能从加密的数据获得关于原始内容的任何信息。
B.数据嵌入
使用加密数据，虽然数据隐藏者不知道原始图像内容，但是他可以通过修改小比例的加密数据来将附加消息嵌入到图像中。 首先，数据隐藏器将加密图像分割成大小不重叠的块。 换句话说，加密比特B满足和（m和n是正整数）在同一块内。然后，将使用每个块以携带一个附加位。
对于每个块，将s*2像素伪随机地根据数据隐藏密钥划分为两个集合S0和S1。 这里，像素属于S0或S1为1/2的概率。 如果要嵌入的附加数据是0，则翻转S0的每个加密像素的3个最低有效位（LSB）.
如果要嵌入的附加数据是1，则翻转S1的每个加密像素的3个最低有效位（LSB）.
其他加密数据不更改。
C.数据提取和图像恢复
当具有包含嵌入数据的加密图像时，接收器首先根据加密密钥生成r，并计算r与接收数据的异或，并解密图像。 我们将解密的比特表示为，显然，原始的五个最高有效位（MSB）被正确检索。 对于某一像素，如果包括该像素的块中的嵌入位为零并且该像素属于S1，或者嵌入位为1并且该像素属于S0，则数据隐藏不影响该像素的任何加密位。 因此，三个解密的LSB必须与原始LSB相同，这意味着像素的解密灰度值是正确的。 另一方面，如果像素块中的嵌入位是0并且像素属于S0，或者嵌入位是1并且像素属于S1，则解密的LSB
这意味着三个解密的LSB必须不同于原始LSB。 在这种情况下：
因此，三个解密的LSB和三个原始LSB的十进制值的总和必须为七。 解密和原始灰度值之间的平均误差值为
由于不正确LSB解密的概率是1/2，当使用解密数据重建图像时，解密图像中的PSNR的值近似为
然后，接收器将提取嵌入的比特并从加密的图像恢复原始内容。 根据数据隐藏密钥，他可以将解密的图像分割为块，并且将每个块中的像素以相同的方式分成两组。 对于每个解密块，接收器翻转S0中像素的所有三个LSB以形成新块，并且翻转S1中像素的所有三个LSB以形成另一新块。我们将两个新块表示为H0和H1。必须有H0或者H1是原始块，并且另一个由于LSB翻转操作而更严重地受到干扰。 对于两个大小为S*S的块，定义一个函数来测量它们中的波动
并分别表示H0和H1的波动函数的值f0和f1。 由于自然图像中的空间相关性，原始块的波动函数通常低于严重干扰版本的波动函数。 因此，接收机可以通过比较f0和f1执行数据提取和图像恢复。 如果，H0作为块的原始内容，并且使提取的位为0.否则，视H1为该块的原始内容，并提取位1.最后，连接提取的位以检索附加消息并收集恢复的块以形成原始图像。
III。 实验结果
所示的测试图像Lena大小512 *512图2（a）用作实验中的原始覆盖物。在图像加密之后，每个像素的8个加密比特被转换为灰度值，以产生2（b）所示的加密图像。然后，通过使用每个块的边长，将256位嵌入到加密图像中。 解密的图像如 2（c）所示，由数据嵌入引起的PSNR的值为37.9dB，这是不可察觉的，并验证了（9）中的理论分析。 最后，成功提取嵌入的数据，并从解密的图像中完美地恢复原始图像。
在所提出的方案中，块大小越小，可以嵌入的附加数据越多。然而，失去位提取和图像恢复的风险增加。 图3表示当使用原始覆盖Lena和s = 8时的不正确的比特提取的块，并且由于空间相关性较弱，大多数块在纹理区域中。图4示出当使用尺寸为512times;512的四个测试图像Lena，Man，Lake和Baboon作为原始覆盖时相对于块大小的提取位错误率。这些封面是标准测试图像，并可在许多图像数据库中免费使用。这里，提取的位错误率等价于不成功的块恢复的速率。可以看出，覆盖图像越平滑，数据提取和图像恢复的性能越好。当块的边长不小于32时，对于大多数覆盖图像，可以正确地提取所有嵌入位，并且可以成功恢复原始图像。
IV。结论与讨论
在这项工作中，提出了一种用于具有低计算复杂度的加密图像的新的可逆数据隐藏方案，其包括图像加密，数据嵌入和数据提取/图像恢复阶段。原始图像的数据完全由流密码加密。虽然数据隐藏者不知道原始内容，但是他可以通过修改加密数据的一部分来将附加数据嵌入到加密图像中。对于包含嵌入数据的加密图像，接收器可以首先使用加密密钥对其解密，并且解密版本与原始图像相似。根据数据隐藏密钥，借助于自然图像中的空间相关性，可以正确地提取嵌入的数据同时原始图像可以完美恢复。尽管具有加密密钥知识的人可以获得解密图像并且使用LSB-隐秘方法来检测隐藏数据的存在，但是如果他不知道数据隐藏密钥，则仍然不可能提取附加数据并恢复原始图片。为了确保正确的数据提取和完美的图像恢复，我们可以使块边长度为大值，例如32，或者在数据隐藏之前引入纠错机制，以便以有效载荷减少的成本保护附加数据。
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