基于完全正交基的隐秘信息传输方法与流程

本发明涉及隐秘信息传输方法领域，具体为基于完全正交基的隐秘信息传输方法。

背景技术：

目前以多媒体为载体进行隐秘通信是研究热点，如何让合作通信方接收到隐秘信息，而不被非合作通信方轻易察觉和解析，一直是研究的重点。传统基于声音、图像等信息文件及多媒体文件特征完成隐写工作，由于多采用直接叠加方法，造成畸变特征过于明显，从图像的主观评价或是灰度直方图分布上能较容易分析出隐秘信息的存在。

技术实现要素：

本发明的目的是提供基于完全正交基的隐秘信息传输方法，以解决现有技术多媒体信息传输中隐秘信息容易被获取且在接收端不易被无失真恢复的问题。

为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案为：

基于完全正交基的隐秘信息传输方法，其特征在于：包括发送端加秘和接收端解秘，其中：

发送端加秘包括以下步骤：

(a1)、通过主分量分析法，求解原始的多媒体载体数据矩阵cm×n的正交基φn×n，以及多媒体载体数据矩阵cm×n在正交基φn×n上的投影分量hm×n，正交基φn×n中的元素φi是彼此正交的，φi∈φn×n；

(a2)、根据主分量分析法，保留分量hm×n中模值较大的元素hi的集合，以及元素hi在正交基φn×n中对应的元素，并以模值较大的元素hi的集合作为多媒体的主分量；

(a3)、将分量hm×n中舍弃的模值较小的部分用编码后的隐秘信息s替代，以合成含隐秘信息的多媒体传输数据am×n；

接收端解秘包括以下步骤：

(b1)、通过主分量分析法，求解多媒体传输数据am×n的正交基φ′n×n，以及多媒体传输数据am×n在正交基φ′n×n上的投影分量h′m×n；

(b2)、根据隐秘信息s的编码规则，保留[|h′i|]≤[si∈s]max，其中h′为分量h′m×n中的元素，h′i∈h′m×n，si为隐秘信息s中的元素，si∈s，则隐秘信息s＝[|h′1||h′2|…|h′n-k]，k＜n。

所述的基于完全正交基的隐秘信息传输方法，其特征在于：步骤(a1)中的过程如下：

(1)、将原始的多媒体载体数据矩阵cm×n进行标准化处理得c′m×n；

(2)、对c′m×n求解相关系数，得矩阵rn×n；

(3)、求解矩阵rn×n的特征值λn和特征向量φn×n，以及多媒体载体数据矩阵cm×n在特征向量φn×n上的投影分量hm×n，其中所得到的特征向量φn×n即为正交基φn×n，设λi为特征值中的任意一个，λi∈λn，φi为特征向量φn×n的元素，φi∈φn×n，i＜n，则λi与φi一一对应，分量hm×n＝cm×nφn×n。

所述的基于完全正交基的隐秘信息传输方法，其特征在于：步骤(a2)中的过程如下：

设定阈值hthreshold，保留分量[|hi∈hm×n|]≥hthreshold，以及元素hi在特征向量φn×n中对应的元素，并通过逆向多媒体合成的方法，判断舍去部分分量后，合成的多媒体是否与原始多媒体载体的变化，若变化较大则减小hthreshold，若变化较小则增大hthreshold，直到合成的多媒体与原始多媒体载体差异达到要求为止。

所述的基于完全正交基的隐秘信息传输方法，其特征在于：合成的多媒体与原始多媒体载体的差异指采用多媒体分析处理的常规特征提取方法，分别对合成的多媒体和原始多媒体载体进行分析的差异。

所述的基于完全正交基的隐秘信息传输方法，其特征在于：步骤(a3)中将分量hm×n中舍弃的模值较小的部分用编码后的隐秘信息s替代的过程如下：

设多媒体保留的分量向量为hk×n，其中k＜m，将隐秘信息sm-k＝[s1s2…s(m-k)]进行编码，选择合适的进制数确保[si∈s]max≤[|hi|]min，其中hi∈hk×n。

所述的基于完全正交基的隐秘信息传输方法，其特征在于：步骤(a3)中合成含隐秘信息的多媒体传输数据am×n为：

am×n＝([sm-k|0k]im[φ(m-k)×n|0k×n]+hm×n[φk×n|0(n-k)×n])φn×n，

其中

所述的基于完全正交基的隐秘信息传输方法，其特征在于：隐秘信息s采用ascii的编码方式进行编码。

本发明利用多媒体自身特性构建正交基，利用不同的正交基向量构建多媒体载体和隐秘信息的独立通道，无需独立秘钥说明多媒体载体相关特征和隐秘信息之间的关系，同时隐秘信息对原始多媒体的改动较小，不易被非合作接收者察觉，能较好地完成隐秘通信的任务。

附图说明

图1为发送端加秘实施流程图。

图2为接收端解秘实施流程图。

图3为多媒体载体灰度图。

图4为大于hthreshold＝256的分量重构图。

图5为验证实验的叠加隐秘信息的结果图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。

如图1、图2所示，基于完全正交基的隐秘信息传输方法，包括发送端加秘和接收端解秘，其中：

发送端加秘包括以下步骤：

(a1)、通过主分量分析法，求解原始的多媒体载体数据矩阵cm×n的正交基φn×n，以及多媒体载体数据矩阵cm×n在正交基φn×n上的投影分量hm×n，正交基φn×n中的元素φi是彼此正交的，φi∈φn×n；

(a2)、根据主分量分析法，保留分量hm×n中模值较大的元素hi的集合，以及元素hi在正交基φn×n中对应的元素，并以模值较大的元素hi的集合作为多媒体的主分量；

(a3)、将分量hm×n中舍弃的模值较小的部分用编码后的隐秘信息s替代，以合成含隐秘信息的多媒体传输数据am×n；

接收端解秘包括以下步骤：

(b1)、通过主分量分析法，求解多媒体传输数据am×n的正交基φ′n×n，以及多媒体传输数据am×n在正交基φ′n×n上的投影分量h′m×n；

(b2)、根据隐秘信息s的编码规则，保留[|h′i|]≤[si∈s]max，其中h′为分量h′m×n中的元素，h′i∈h′m×n，si为隐秘信息s中的元素，si∈s，则隐秘信息s＝[|h′1||h′2|…|h′n-k]，k＜n。

步骤(a1)中的过程如下：

(1)、将原始的多媒体载体数据矩阵cm×n进行标准化处理得c′m×n；

(2)、对c′m×n求解相关系数，得矩阵rn×n；

(3)、求解矩阵rn×n的特征值λn和特征向量φn×n，以及多媒体载体数据矩阵cm×n在特征向量φn×n上的投影分量hm×n，其中所得到的特征向量φn×n即为正交基φn×n，设λi为特征值中的任意一个，λi∈λn，φi为特征向量φn×n的元素，φi∈φn×n，i＜n，则λi与φi一一对应，分量hm×n＝cm×nφn×n。

步骤(a2)中的过程如下：

设定阈值hthreshold，保留分量[|hi∈hm×n|]≥hthreshold，以及元素hi在特征向量φn×n中对应的元素，并通过逆向多媒体合成的方法，判断舍去部分分量后，合成的多媒体是否与原始多媒体载体的变化，若变化较大则减小hthreshold，若变化较小则增大hthreshold，直到合成的多媒体与原始多媒体载体差异达到要求为止。

合成的多媒体与原始多媒体载体的差异指采用多媒体分析处理的常规特征提取方法，分别对合成的多媒体和原始多媒体载体进行分析的差异。

步骤(a3)中将分量hm×n中舍弃的模值较小的部分用编码后的隐秘信息s替代的过程如下：

设多媒体保留的分量向量为hk×n，其中k＜m，将隐秘信息sm-k＝[s1s2…s(m-k)]进行编码，选择合适的进制数确保[si∈s]max≤[|hi|]min，其中hi∈hk×n。

步骤(a3)中合成含隐秘信息的多媒体传输数据am×n为：

am×n＝([sm-k|0k]im[φ(m-k)×n|0k×n]+hm×n[φk×n|0(n-k)×n])φn×n，

其中

隐秘信息s采用ascii的编码方式进行编码。

具体实施例：

以高分辨率对地观测系统重大专项网中公开发布的数据产品——地球的"肌肉"的灰度图为例，其图片像素891*900。

在发送端的加秘过程包括以下步骤：

(1)、将作为载体的原始多媒体的数据矩阵c891×900；

(2)、对c891×900按步骤(a1)、(a2)进行处理，得hthreshold＝256，舍去部分向量后的合成多媒体如图4所示；

(3)、隐秘信息为著名小说《傲慢与偏见》第一章中的795个字符，将这些字符采用八进制ascii编码，按步骤(a3)求得a891×900的图像如图5所示。

在接收端的解秘过程包括以下步骤：

(1)对接收的a891×900按照步骤(b1)进行处理；

(2)由于字符采用ascii的八进制编码，所以[si∈s]max＝255，按照步骤(b2)进行处理可得s795。