基于LSB-DCT的图像隐写术

2024-02-01

我正在研究基于 LSB-DCT 的图像隐写术，其中我必须将 LSB 应用于图像的 DCT 系数，以便将数据嵌入到 JPEG。我对这一切都很陌生。所以搜索并阅读了一些研究论文，他们都缺乏很多有关 DCT 之后流程的信息。i 也在 stackoverflow 上阅读了许多问题和答案，并变得更加困惑。

以下是问题：

1-研究论文和网上有问题的论文都使用图像中的 8x8 块大小进行 DCT。如果图像的分辨率没有完全分为 8x8 块（例如 724 x 520），我应该做什么。
520 / 8 = 65 但 724 / 8 = 90.5

2-如果我有很多块和一些要隐藏的信息，我们认为这些信息可以放入 5 个块中..我是否仍然需要对剩余块进行 dct 和 idct。

3-我需要在 DCT 之后应用量化，然后应用 LSB 还是可以直接应用 LSB？

4-研究论文没有提及任何关于不接触值为 0 和 1 以及第一个值的量化 DCT 系数的内容。现在我应该使用它们吗？那么为何不？？我得到它是关于 0 的，因为它是高频分量，并且在 JPEG 中被删除以进行压缩..并且我没有进行任何压缩..所以我可以使用它并仍然生成相同的 JPEG 文件吗？？？

5-在量化中，我们将DCT系数除以量化矩阵并对值进行四舍五入。相反，我必须将量化矩阵与DCT系数相乘......没有撤消四舍五入？？？

对于 DCT 和 IDCT 的评论：

From different Research Papers:

JPEG 隐写术

如果要将图像保存为 jpeg，则必须遵循 jpeg 编码过程。不幸的是，我读过的大多数论文都说不公正。完整流程如下（维基摘要 https://en.wikipedia.org/wiki/JPEG#Encoding of a 182 页规格书 https://www.w3.org/Graphics/JPEG/itu-t81.pdf):

RGB 到 YCbCr 转换（可选），
色度通道的子采样（可选），
8x8 块分裂，
像素值重心调整，
DCT,
基于压缩比/质量的量化，
以之字形排列系数，并且
熵编码；最常见的是霍夫曼编码和游程编码（RLE）。

其实有涉及更多细节 https://stackoverflow.com/questions/8560571/where-can-i-get-free-specifications-of-jpeg-jfif-exif-etc，例如标题、部分标记、如何存储 DC 和 AC 系数的细节等。然后，该标准仅松散地定义了一些方面，并且它们的实现在编解码器之间可能有所不同，例如子采样算法、量化表和熵编码。也就是说，大多数软件都遵循通用 JFIF 标准，并且可以被各种软件读取。如果您希望 jpeg 文件执行相同的操作，请准备好为编码器编写数百（到大约一千）行代码。您最好借用已经在互联网上发布的编码器，而不是编写自己的编码器。您可以首先查看libjpeg http://libjpeg.sourceforge.net/它是用 C 编写的，构成了许多其他 jpeg 编解码器的基础，它的C# 实现 http://bitmiracle.com/libjpeg/甚至是一个Java http://www.media.mit.edu/pia/Research/deepview/src/JpegEncoder.java受其启发的版本。

在一些伪代码中，编码/解码过程可以描述如下。

function saveToJpeg(pixels, fileout) {
    // pixels is a 2D or 3D array containing your raw pixel values
    // blocks is a list of 2D arrays of size 8x8 each, containing pixel values
    blocks = splitBlocks(pixels);
    // a list similar to blocks, but for the DCT coefficients
    coeffs = dct(blocks);
    saveCoefficients(coeffs, fileout);
}

function loadJpeg(filein) {
    coeffs = readCoefficients(filein);
    blocks = idct(coeffs);
    pixels = combineBlocks(blocks);
    return pixels;
}

对于隐写术，您可以按如下方式修改它。

function embedSecretToJpeg(pixels, secret, fileout) {
    blocks = splitBlocks(pixels);
    coeffs = dct(blocks);
    modified_coeffs = embedSecret(coeffs, secret);
    saveCoefficients(modified_coeffs, fileout);
}

function extractSecretFromJpeg(filein) {
    coeffs = readCoefficients(filein);
    secret = extractSecret(coeffs);
    return secret;
}

如果您的封面图像已经是 jpeg 格式，则无需使用解码器将其加载到像素，然后将其传递给编码器来嵌入您的消息。你可以这样做。

function embedSecretToJpeg(pixels, secret, filein, fileout) {
    coeffs = readCoefficients(filein);
    modified_coeffs = embedSecret(coeffs, secret);
    saveCoefficients(modified_coeffs, fileout);
}

就您的问题而言，编码器/解码器应该处理 1、2、3 和 5，除非您自己编写一个。

问题1：通常，您希望用必要的行/列数填充图像，以便宽度和高度都可以被 8 整除。在内部，编码器将跟踪填充的行/列，以便解码器将丢弃它们重建后。这些虚拟行/列的像素值的选择取决于您，但建议您不要使用常量值，因为这会导致振铃伪影 https://en.wikipedia.org/wiki/Ringing_artifacts这与方波的傅里叶变换是 sinc 函数这一事实有关。

问题2：虽然您只修改几个块，但编码过程要求您将它们全部转换，以便将它们存储到文件中。

问题3：您必须量化浮点 DCT 系数，因为这就是无损存储到文件中的内容。您可以在量化步骤后将它们修改为您喜欢的内容。

问题4：没有人阻止您修改任何系数，但您必须记住每个系数都会影响块中的所有 64 个像素。 DC系数和低频交流电 http://image.slidesharecdn.com/digitalimageprotectionusingadaptivewatermarkingtechniques-140503113049-phpapp02/95/digital-image-protection-using-adaptive-watermarking-techniques-10-638.jpg?cb=1399119672它们会带来最大的扭曲，因此您可能需要远离它们。更具体地说，由于 DC 系数的存储方式，修改 DC 系数会将失真传播到所有后续块。

由于大多数高频系数为 0，因此可以使用 RLE 对其进行有效压缩。修改 0 系数可能会将其翻转为 1（如果您正在进行基本的 LSB 替换），这会破坏这种有效的压缩。

最后，一些算法将其秘密存储在任何非零系数中，并会跳过任何 0。但是，如果您尝试修改 1，它可能会翻转为 0，并且在提取过程中您会盲目地跳过读取它。因此，此类算法不会接近任何值为 1 或 0 的系数。

问题5：在解码时，只需将系数乘以相应的量化表值即可。例如，DC 系数为 309.443，量化后可得出round(309.443 / 16) = 19。舍入位是这里的有损部分，它不允许您重建 309.433。所以反过来就是简单的19 * 16 = 304.

DCT 在隐写术中的其他用途

频率变换（例如 DCT 和 DWT）可用于隐写术，将秘密嵌入到频域中，但不一定将隐写图像存储为 jpeg。这个过程是像素->DCT->系数->修改系数->IDCT->像素，这就是你发送给接收器的内容。因此，格式的选择在这里很重要。如果您决定将像素保存为 jpeg，那么 DCT 系数中的秘密可能会受到干扰 https://stackoverflow.com/questions/28190487/cant-extract-embedded-stego-message-after-compression-is-applied-to-image通过 jpeg 编码的另一层量化。

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