基于视觉特性的JPEG图像自适应隐写算法

唐　坤，葛华勇，房树娟（1.东华大学 信息科学与技术学院，上海 201620；2.数字化纺织服装技术教育部工程研究中心，上海 201620）

基于视觉特性的JPEG图像自适应隐写算法

唐坤1，2，葛华勇1，2，房树娟1，2
（1.东华大学 信息科学与技术学院，上海 201620；2.数字化纺织服装技术教育部工程研究中心，上海 201620）

提出一种基于视觉特性的图像隐写算法。该算法利用亮度和纹理阈值等人类视觉系统特性，并结合图像各个局部分块的亮度与纹理特征，将图像划分为强嵌入区、次嵌入区、弱嵌入区，计算各个局部分块亮度和纹理，分别嵌入不同比特数的秘密信息。实验结果表明，该算法能够增加图像秘密信息的嵌入容量，提高抗检测性能，以及保持较高的峰值信噪比。

自适应隐写；JPEG图像；人类视觉特性；峰值信噪比

0　引言

JPEG格式图像作为一种在互联网上被广泛应用的格式［1］，以此格式为载体的隐写算法也越来越多。较早出现的JSteg隐写算法［2］用秘密信息比特直接替换JPEG图像中量化后DCT系数的最低比特位。WESTFELD A［3］提出了F3算法与F4算法，并在F4算法的基础上，加入了置乱与矩阵编码提出了F5算法，该算法减少了嵌入需要改动的DCT系数量，进一步提高了算法的隐蔽性。

基于人眼视觉特性的隐写方法得到了较快的发展，如BPCS［4］、PVD［5］、Wang C M等人［6］利用模函数对PVD进行的改进算法；在 JPEG图像中，向德生等人［7］利用局部小波子块的亮度与纹理特征，自适应嵌入强度因子来嵌入水印；龚发根等人［8］针对 JPEG图像提出一种自适应数据隐藏算法。然而，以上算法并没有全面考虑图像各区域的复杂程度，以及不同的区域嵌密对图像造成的失真，所以综合性能不高。……