一种利用rsa和opa算法进行直方图修改的皮肤色调欺骗隐写方案

Bhavna沙玛¹施里坎特·布尔杰²

M.Tech。学生[DE]，欧洲经委会，朗格塔工程学院，印度比莱
印度比莱朗格塔工程学院欧洲经委会副主任

摘要

隐写术不仅仅是一门科学，它是秘密交流的艺术或隐形交流的科学，隐写术在概念上意味着要传递的信息是不被非正式的眼睛看到的。隐写术的主要目的是保护隐藏信息的内容。由于图像存储过程中会产生大量的冗余空间，因此图像是信息隐藏的理想选择。本文提出了一种新的数字图像隐写技术方法，该方法采用RSA和OPA(最优奇偶校验分配)算法，并将这两种算法应用于数字图像以提高数字图像的安全性。在图像的蒙皮区域内嵌入秘密数据，为数据隐藏提供了一个很好的安全位置。直方图均衡化在皮肤部分进行，以增强图像的强度。RSA算法包括密钥生成和加密。由于信息嵌入，奇偶校验分配直接影响图像修改的能量。显然，如果相近的颜色被赋予相反的对等，修饰的能量将会更小。

关键字

OPA, RSA，皮肤区域，直方图

介绍

隐写术是一门无形交流的艺术和科学。这是通过将信息隐藏在其他信息中来实现的，从而隐藏了所通信信息的存在。隐写术(steganography)一词来源于希腊语stegos，意思是覆盖，grafia意思是书写[1]，定义为覆盖文字。因此，隐写系统在随机或未经授权的覆盖结构中包含薄雾内容，以逃避非法和未经授权的怀疑。很久以前，人们使用加密纹身或透明墨水来传输神圣的内容。在目前的情况下，以数字化为动力的先进传播方法是一种全球使用的媒介。隐写术是一种隐藏数字数据通信的方法和途径。在图像隐写术中，信息只隐藏在图像中。数字图像是由像素组成的。每个像素代表图像中单个点的颜色(或黑白照片的灰度)，因此像素就像特定颜色的小点。 Digital image steganography, as a method of secret communication, aims to convey a large amount of secret data, relatively to the size of cover image, between communicating parties. Additionally, it aims to avoid the suspicion of non-communicating parties to this kind of communication. Thus, this research addresses and proposes some methods to improve these fundamental aspects of digital image steganography. The JPEG is the most suitable format to be used as cover image for image steganography since JPEG is the most common compression standard used for still images (Tseng and Chang, 2004). Furthermore, the majority of steganography techniques used for JPEG images, such as JSteg and Outguess, adopt the standard JPEG compression.

文献调查

我们概述了不同类型的隐写术，重点是图像隐写术。本节讨论一些选定的隐写方法。考虑Liang等人提出的边界像素隐写术的一种变体。[2]。边界像素隐写术将消息隐藏在白色和黑色像素相交的边缘——这些被称为边界像素。请注意，边界像素是图像中在白色和黑色像素之间发生颜色转换的像素22。边界像素不应与图像的四个边界相混淆。为了获得更高的不可感知性，用于嵌入的像素位置被打乱并分布在整个图像上。消息位的分布由伪随机数生成器控制，其种子是隐藏消息的发送方和接收方共享的秘密。这种种子也被称为剑戟。

Pan等人[3]开发了一种在二值图像中嵌入秘密信息的隐写方法，该方法在选择覆盖图像块方面更加灵活。Panet et al.方法使用图像中的每个块来携带秘密信息。这给了它一个更大的嵌入容量。通过对封面图像进行较少的修改，安全性也得到了提高。

Chang等人开发的隐写方法[4]可以认为是Pan等人开发的二值图像隐写方法[3]的改进变体。一般来说，该方法提供了与Pan等人方法相同的嵌入率，即r = log2 (mn + 1)位/块(m × n为块大小)。然而，这种方法优于Pan等人方法，因为它改变一个像素(最多)来在一个块中嵌入相同数量的消息位(而不是Pan等人方法中的两个像素)。因此，该方法通过减少隐写图像的改变提供了更高的安全性。

另一种使用基于块的方法在二进制图像中嵌入秘密信息的隐写术是由Wu和Liu在[5]中开发的。该技术还从将给定的图像划分为块开始。为了避免嵌入和提取之间的同步问题(导致不正确的消息提取)，该技术在一个块中嵌入了固定数量的消息位。在实现细节中，作者选择在每个块中嵌入一个消息位。嵌入算法基于块内黑色像素数的奇偶关系。

方法

本文介绍了一种新的图像数据隐藏方法，该方法将秘密数据嵌入图像的皮肤区域，为数据隐藏提供了一个良好的安全位置。对于这种肤色检测是使用HSV(色相、饱和度和值)颜色空间进行的。直方图均衡化在皮肤部分进行，以增强图像的强度。该方法采用基于Hash的LSB技术进行秘密数据嵌入，采用Huffman编码对消息进行安全编码，性能优于传统的频域方法。通过跟踪子带中的皮肤像素，秘密数据隐藏在最低有效位之一。对于数据隐藏可以考虑两种情况，一种是有裁剪，另一种是没有裁剪，裁剪与没有裁剪的情况相比，给出了一些可靠的结果。本研究表明，采用面向对象的隐写机制，在图像或视频帧中跟踪肤色对象，可以获得更高的安全性。仿真结果表明，该方法获得了满意的峰值信噪比(PSNR)。图像中皮肤颜色的检测是数字视觉中检测和追踪人类的一项非常重要且越来越受欢迎的技术。与视觉线索一样，肤色是稳健的，计算起来便宜，这使得它成为一种吸引注意力的机制，可以用于进一步昂贵的计算。 It has been studied that skin color from all ethnicities, clusters tightly in hue-saturation (HS)-space. If we ignore intensity it would immediately introduces some invariance to lighting conditions. Histogram Equalization method is applied to enhance the global contrast of many images, specifically when the usable data of the image is introduced by close contrast values. By the virtue of this adjustment, the intensities can be effectively distributed on the histogram. It give space to areas of lower local contrast to achieve a higher contrast. Histogram equalization can accomplish this via effectively spreading out the most frequent intensity values.

用于加密的RSA算法有两个输入，即公钥和私钥。公钥是公众可以访问的，用于加密神圣的数据。本应使用公钥加密的消息，如果使用私钥，则需要相当长的时间才能解密。图像压缩采用无损压缩方法，这里我们采用霍夫曼压缩方法，霍夫曼压缩是一种变长编码，其性能随输入图像比特流而变化。压缩与图像的平滑度成正比。平滑度越大，冗余度越高，压缩效果越好。主观测量和客观测量是两种常用的方法来测试处理后图像的失真。由于人的视觉是度量性的，在分析伪影物体的变形时，主观测量并不总是可靠的。人的视力因人而异;因此这种方法不是首选。 In objective measure, the mean square error (MSE) represents the cumulative squared error between the stego image and cover image. A lower figure of MSE conveys lower error/ distortion between the cover and stego image. The equation of MSE to assess the stego and cover object is given by:

Aij表示封面图像中的像素，Bij表示隐写图像中的像素;M, n分别表示图像的高度和宽度。它以常数测量，单位为分贝(dB)。

峰值信噪比(PSNR)是一个度量，计算失真分贝，在两个图像之间。PSNR越高，重建或隐写图像越好。PSNR由下式表示:

OPA算法是奇偶校验分配算法，直接影响由于信息嵌入而引起的图像修改的能量。显然，如果相近的颜色被赋予相反的对等，修饰的能量将会更小。一个自然的问题是，是否有可能通过使用优化的调色板奇偶校验赋值来进一步提高性能。对于一种实际的方法，它不能访问原始图像，调色板奇偶校验分配必须在接收端从修改后的图像中重建。

结果

对从原始图像中检测到的皮肤部分进行HSV变换，这一工作对色调、饱和度和值对特定的肤色和像素进行分类，根据HSV值在图1中

从检测到的皮肤部分裁剪皮肤部分，图中显示裁剪后的掩模图像和皮肤掩模图像

使用直方图均衡化修改裁剪皮肤部分的强度级别，该级别提高了图3中裁剪皮肤部分的强度值

在直方图均衡的裁剪皮肤图像中嵌入并加密使用基于哈希的LSB技术(图4)

结论及未来范围

数字隐写术是一个迷人的科学领域，属于安全系统的保护伞下。提出的框架是基于隐写术，使用生物特征，即肤色区域。肤色检测在生物识别技术中起着非常重要的作用，可以作为数据隐藏的安全位置。采用基于Hash的LSB技术进行秘密数据嵌入，采用Huffman编码方案对消息进行编码。使用生物识别技术产生的隐写图像比现有方法更能抵抗攻击，更健壮。结果表明，在峰值信噪比方面，我们的技术优于以往的基于肤色的隐写方法。