簡單的視頻圖像防篡改方法

lunaticf 發布于2019-07-31 10:34 / 1273人閱讀

摘要：本文中就以算法壓縮圖像的過程為例，簡單介紹一下圖像防篡改的方法。這一步不在本次視頻防篡改算法中，不做過多介紹。這一步在本次的視頻圖像防篡改中起到了至關重要的作用。而圖像中的中頻部分是比較適合進行防篡改修改的部分。

大家都知道視頻中圖像壓縮的重要性，但是圖像的安全性也至關重要。特別是在一些需要知識產權保護的視頻文件中（比如教育類的視頻就是其中的典型），對于視頻信息的保護就顯得尤為重要。那么今天就給大家介紹一種簡單保護視頻信息的方法（視頻防篡改）。

在視頻壓縮編碼的過程中，其實就是對視頻圖像的壓縮。所有的圖像壓縮算法基本都遵循以下三點：

（1）把數據的重要部分和不重要部分劃分出來：

（2）過濾掉不重要的部分：

（3）保存數據信息。

JPEG算法是圖像壓縮算法中的經典算。本文中就以JPEG算法壓縮圖像的過程為例，簡單介紹一下圖像防篡改的方法。

JPEG算法的第一步：是圖像分割。把圖像分割成大小為8x8的小塊，這些小塊在整個壓縮的過程中都是多帶帶被處理的。分割示例如下圖（1）海島

圖1. 海島8x8劃分

JPEG算法的第二步：顏色空間的轉換。如將RGB轉換為YCbCr。這一步不在本次視頻防篡改算法中，不做過多介紹。

JPEG算法的第三步：離散余弦變換（DCT）。 DCT變換的原理是：世界上任何復雜的事物，都可以分解為足夠多的簡單事物（類似于積分函數無限逼近）。那么經過DCT變換，可以把一個數組分解成數個數組的和，如果我們把數組視為一個一維矩陣，那么可以把結果看做是一系列矩陣的和。圖像在電腦中的表現形式就是數字矩陣，這一特點就完全契合的DCT變換的特性。經過DCT變化的圖像數據，第一個數據叫做直流系數（DC），之后的數據叫做交流系數（AC）。DC系數表示的是圖像中的主要區域，AC系數表示的是圖像中的輪廓的細節部分。轉換結果如圖（2）。

圖（2） DCT轉換結果

其中全是100的矩陣代表的是圖像中的背景部分，假如像素值都是一樣的，那么經過DCT變化后圖像的能量將集中在左上角的直流部分。其余細節部分都變成了0。一個8x8的矩陣經過變換后就變成了一個只在左上角擁有一個數字的矩陣。可見DCT變換在圖像壓縮過程中的威力有多大。

JPEG算法的第四步：數據量化。這一步在本次的視頻圖像防篡改中起到了至關重要的作用。量化的公式為 : B = G / Q 。B代表的是量化后的結果。G代表的是輸如的值。Q代表的是量化系數。經過DCT變換之后的數據需要使用標準的量化表進行量化計算。本次視頻修改的部分只在亮度值中進行，所以介紹介紹標準亮度表。見圖（3）。

圖（3）標準亮度量化表

圖（2）的變化結果是左上角只有一個800的矩陣，經過標準量化表的量化計算（800 / 16 = 50）那么量化后的結果將變成左上角只有一個50的矩陣。其實在真是的圖像矩陣中，經過了量化計算后也會呈現出數字集中在左上角，右下角全是0的結果。量化的后的數據會先經過Z字型掃描。掃描過程見圖（4）

圖（4）Z字型掃描

接下來本文通過在宿主圖像的中嵌入一張指紋圖片，對視頻信息進行防篡改修改。

1.圖像的構成

圖像點和頻率的對應關系：

（1）圖像的低頻分量，圖像中主要的信息都保存在低頻信息中，他決定了圖像的灰度等級，對圖像結構的決定作用較小。
（2）圖像的中頻分量，中頻信息決定了圖像的基本結構，是圖像的主要結構。

（3）圖像的高頻分量，高頻信息是圖像的邊緣和細節，是對圖像中頻信息的進一步強化。

2.嵌入原理：

若修改低頻區域的數據，也就是修改大塊的色塊區域。容易對原始圖像造成損壞，也很容易被看出，隱蔽性較差。

如果對高頻信息進行修改，修改的部分就是圖像中的邊緣輪廓，采用這樣的方法對視頻的影響較小，但是會被大部分的高頻信息處理算法給破壞掉。達不到嵌入的目的。

而圖像中的中頻部分是比較適合進行防篡改修改的部分。

3.嵌入密鑰圖像：

（1）對圖像進行完8x8的劃分后，要計算出每個8x8塊里面要存放幾個像素點。

（2）嵌入像素點的個數 = 嵌入圖像像素點總數 / 被嵌入圖像劃分的8x8塊個數。

處理效果見下圖：

圖（5）原始圖像

圖（6）嵌入的密鑰圖像

圖（7）恢復的原始圖像

圖（8）提取的密鑰圖像

參考：

JPEG算法解密（二）

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