第 1 章 绪论
1.1 课题研究的背景与意义
追溯信息隐藏技术发展的历史，其实很早以前就有了，历史上的隐藏技术有物理隐写、化学隐写、生物隐写等。可以说，人类在很早以前的秘密通信主要是依靠隐写技术，而不是近代使用较普遍的密码。密码属于信息加密的一种[1-2]，由于其信号特殊，容易引起攻击者的注意和好奇，易被截获，而且如果其加密的信息的密码被人破解，要传递的信息对攻击者就完全透明。由于无线通信的需求和数学的应用，密码学作为一个独立的学科出现。而信息隐藏技术由于缺乏理论基础，一直未成为一个独立的学科。计算机技术、多媒体技术和 Internet 的飞速发展使信息隐藏从新成为信息安全技术的热点。1984 年 Simmons 通过对“囚徒问题”的研究提出“域下信道”的理论，为信息隐藏技术提出一种理论模型。这一模型说明传统的加密技术可以隐藏秘密通信的内容，却无法掩盖秘密通信的事实。传统的信息加密技术通信时可能遭到攻击。而信息隐藏通过隐藏秘密通信的事实，一定程度上避免了恶意攻击[3-5]。
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1.2 有损信息隐藏技术
信息隐藏是一门很用指导意义的安全技术。其中，多媒体数字信号的信息冗余性使得数字信息隐藏技术具有了可行性，同行人类感官的掩蔽效应使信息安全性可以保障。随着图像技术的迅速发展，有损信息隐藏技术发展反向也随之变化，主要有两大类方法：先进图像融合方法、经典图像融合方法，具体方法如图 1-1 所示。先进图像融合方法主要是依靠信息论和人工智能方法，主要有模板法、熵理论、聚类分析、模糊逻辑、产生式规则、遗传算法、神经网络的等有效方法[6]。经典图像融合方法主要是依靠估计方法和统计方法，主要有加权平均法、极大似然法、最小二乘法、卡尔曼滤波、经典推理法、贝叶斯估计、D-S 证据决策理论、品质因素法等方法。随绕现代方法和经典方法都有各自的优点，但是各自都有自己方法的局限性，如何将经典方法与现代方法所结合这是国内外学者重点研究的方向[7-11]，本文主要将各自方法列出，为后面章节做好理论基础铺垫。信息融合技术是一个很庞大的系统工程，随着数学和多个交叉学科技术得到了重大的突破，信息融合理论的数学基础终于得到了广大学者的认同，其中作为信息融合技术的一个重要分支，图像可逆隐藏技术越来越被学者重视[12-15]，它主要依据的原理是：利用人类的五官得到的外界信息，最终利用人类大脑作出正确的决策。原理图如图 1-2 所示。
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第 2 章 可逆信息隐藏算法研究
2.1 可逆嵌入方法的评价标准
可逆隐藏技术应具有以下特性：(1)不可见性：指嵌入秘密信息的图像不易被察觉，且与原图像具有相似的统计特性。这样可以保证图像不引起恶意攻击者的怀疑，使信息有更大的安全性。(2)可逆性：在图像未受到攻击的条件下，抽取秘密信息后，能精确恢复载体图像的特性。可逆信息隐藏主要可以应用于保密传输和认证。目前，医学领域主要借用已存在的针对多媒体数据隐藏方案，这些方法大多是有损信息隐藏，会使破坏载体信号，从而可能会影响医生的诊断。可逆信息隐藏方案可应用偶遇医学图像中，将病历、诊断说明和认证信息等嵌入图像存档、传输，当再次使用时用抽取秘密信息，得到原始图像[65]。可逆信息隐藏虽然可在抽取秘密信息后达到完全可逆的效果，但在传输过程中由于载有秘密信息，不可避免的发生一定程度的畸变。通过不同方法测试嵌入秘密信息后的图像，对比原始载体图像，使其具有更好的不可见性和安全性。评价图像畸变有两种途径：客观评议法和主观评议法。客观评价会导致评价结果的一致性差，而主观评价太过于消耗人力物力。
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2.2 可逆信息嵌入的基本方法
按嵌入位置分，其不对图像做转换，直接在灰度值矩阵中隐藏秘密信息。这种方法优点在于操作简单，缺点是容易造成较大的畸变。基于变换域的信息隐藏是通过离散傅里叶变换、小波变换或其它的一些矩阵变换，把图像信号进行处理。缺点在于变换域算法较为复杂。按嵌入方式分，目前较理想的方法主要是基于压缩、直方图修改和差值扩展的可逆信息隐藏方法。基于压缩的可逆信息隐藏方法是指通过一些编码方式，将原始数据压缩，将剩余的空间用秘密信息填充。其优点是一次隐藏量可以较大，缺点是对原图像改变很大，所以这样的嵌入方法一般要基于变换域。直方图修改与差值扩展的可逆信息隐藏方法大多都是基于该两种方法的，下文中 2.2.1、2.2.2 与 2.2.3 节将介绍这三种方法。直方图修改的可逆信息隐藏方法，首先计算出图像的直方图，并找出其中的零点，并找出直方图峰值点。然后需要找出各个像素点，主要通过从上到下、从左到右扫描图像的方法来进行扫描。像素点为图像中的灰度值，即峰值点，在其中可以嵌入秘密的信息点，并可将其转化为二进制的形式。得到的灰度值图像就是秘密潜入信息后的，并将其进行保存。最后得到的一些像素点可能过大，图像的边缘或变化不平滑的图像区域，像素点对做差得到的h值可能较大，这就造成原图像修改量较大，使图像PNSR大大降低。
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第 3 章 变换域中可逆信息隐藏的实现.......25
3.1 图像处理中的变换方法 ......... 25
3.1.1 离散余弦变换 ....... 26
3.1.2 小波变换 ......... 26
3.1.3 提升小波理论 ....... 27
3.1.4 二维离散小波变换 ..... 29
3.2 变换域可逆信息隐藏的判别 ....... 30
3.3 基于变换矩阵的可逆信息隐藏实例 ....... 33
3.4 本章小结 ......... 34
第 4 章 可逆信息隐藏在医学图像中的应用.....34
4.1 将可逆信息隐藏技术应用于医学图像有重要的研究意义 ........ 35
4.1.1 变换算法的矩阵表示 ....... 36
4.1.2 变换方法的可逆判别 ....... 38
4.1.3 嵌入量及峰值信噪比 ....... 39
4.2 可逆信息隐藏的实现及比较 ....... 40
4.3 隐藏中需要具体处理的问题 ....... 43
4.3.1 对密钥的隐藏处理 ..... 43
4.3.2 分层错位对隐藏效果的提高 ....... 44
4.3.3 溢出处理 ......... 45
4.4 本章小结 ......... 52
第 4 章 可逆信息隐藏在医学图像中的应用
4.1 将可逆信息隐藏技术应用于医学图像有重要的研究意义
根据 Haar 小波变换的相关理论，对于有偶数行、偶数列的图像，可以将图像以奇数行角标，奇数列角标为首地址分块。对每一块进行公式(4-3)的矩阵变化。对于有奇数行或奇数列的图像，可将前偶数行偶数列作如上变换，再将最后一行或最后一列加入低频分量。由图 4-5 可见，经过 Haar 变换后，在高频数据中进行隐藏时，每层的嵌入率较大，NewCDF(2，2)变换的嵌入率相对较小。说明 Haar 变换的嵌入速度较快，嵌入一定层数后的嵌入率较大。由图 4-6 可见，随着嵌入层数的增加，NewCDF 变换相对于 Haar 变换，PSNR下降较慢，说明每一层嵌入引起的图像畸变较少。为了比较在固定嵌入率时，那种方法的隐藏效果好，即那种方法对图像的畸变程度，图 4-6 给出了不同两种方法不同嵌入率下的峰值信噪比，由图 4-7 可见：0 1 2 3 41520253035404550嵌入率(bpp)SNR(dB)PCDFHaar图 4-7 不同变换方式隐藏效果比较图图 4-7 中。
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结 论
在信息隐藏领域，可逆信息隐藏技术是近年来研究的热点，本论文主要针对可逆信息隐藏技术展开研究，做了四个方面的创新性工作，其主要创新性工作及结论有：
(1) 论文总结分析了已有的可逆信息隐藏方法，详细比较了直方图修改与差分扩展的可逆信息隐藏方法，并分析总结了利用差值进行直方图修改的方法实现可逆信息隐藏的方法，并提出差值扩展的可逆信息隐藏方法可以看做直方图修改可逆信息隐藏方法的一种特殊情况，且在一般情况下，直方图修改的隐藏效果较好，图像畸变较小。
(2) 通过对可逆信息嵌入方法的研究，提出在变换域中直接对其整数部分采用直方图修改、差值扩展或者压缩的可逆信息隐藏方法实现可逆信息隐藏，其变换矩阵需满足的条件，提出只要逆变换矩阵都由整数元素组成或嵌入部分对应的逆变换矩阵列为整数列，就不会造成变换中的舍入误差，即可实现可逆信息隐藏，实验中采用两个满足该条件的变换矩阵，在变换域中嵌入秘密信息，实现了可逆信息隐藏，说明了该条件的有效性。
(3) 通过对 CDF(2，2) 的各个变换步骤的分析，对变换方式进行了简化，使原来的三步变换变为了两步，大大减少了隐藏程序的运行时间。同时利用分层错位的方法，使得改进后的方案，在多层隐藏中避免了变化不均匀的缺点。使隐藏能力不低于原来基于 CDF(2，2)变换的信息隐藏。以医学图像为载体图像的实验证明，该方案有高隐藏能力和可逆性。
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参考文献（略）