基于超像素滤波的非对称失真隐写方法

数字图像隐写将秘密信息嵌入到图像的冗余部分,并通过公开信道(如E-mail、社交平台等)传输以实现隐蔽通信.近年来,主流的数字图像隐写技术往往通过设计多样化的对称/非对称失真函数,将信息自适应嵌入到图像纹理复杂区域,以提升方法的抗统计检测性能.相比对称失真函数,最新的基于图像恢复或滤波原理的非对称失真函数能更好地指示信息嵌入时的修改方向.然而,现有基于图像恢复的非对称失真隐写往往耗时较长,基于滤波的非对称失真隐写抗检测能力还有待提升.为此,本文首先分析指出现有基于滤波的非对称失真隐写会弱化图像中物体的边缘与轮廓,降低边信息图像的质量;然后,提出超像素滤波的概念及算法,将描绘物体边缘与轮廓的超像素加入到滤波过程中,以提高构造边信息图像的质量;接着,给出一种超像素去噪算法,避免过小的超像素成为图像的“干扰噪声”,以更好地描绘物体的边缘与轮廓;最后,利用生成的边信息图像,结合现有非对称失真函数设计策略,得到能够更准确指示信息嵌入修改方向的非对称失真函数,进而给出基于超像素滤波的非对称失真隐写方法.基于常用的Bossbase-1.01、UCID、BOWS2、IStego100K等多个图像库,在0.1~0.5 bpnzAC的嵌入率、65~95的JPEG压缩质量因子下进行了大量实验,结果表明:与现有基于滤波构造边信息图像的典型隐写方法相比,本文方法所得边信息图像的峰值信噪比平均提高1.05 dB、结构相似度平均提高0.04,验证了超像素滤波的优势;与J-UNIWARD、UED、UERD等对称失真隐写典型方法相比,所提方法的抗统计检测性能分别平均提升7.6%、4.2%、6.0%;与现有基于图像恢复的非对称失真隐写典型方法相比,所提方法生成边信息图像的耗时降低约87%;与现有最新的基于均值滤波的非对称失真隐写方法相比,抗统计检测性能提升了0.3%~12%.