明新科技大學 校內專題研究計畫成果報告
計畫類別： 任務型計畫 整合型計畫 個人計畫
計畫編號：MUST-97-資管-07
執行期間： 97 年 01 月 01 日至 97 年 09 月 30 日
計畫主持人：詹森仁
共同主持人：
計畫參與人員：許志偉、陳振利、張淑玲、王婷瑤
處理方式：公開於校網頁
執行單位：資管系
中 華 民 國
九 十 七 年 九 月 三 十 日
一個使用視覺密碼學技術的影像隱藏機制
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Abstract
Original visual cryptography is a secret sharing method that encrypts a secret image into n shares, and decrypts the image by overlaying k or more shares over each other without any computation. However, by inspecting less than k shares, one cannot gain any information on the secret image. The original visual cryptography have two weaknesses which are pixel expansion and noise-like shares.
A lecture review has showed that encrypts a secret image into input images and decrypts the image by applying simple arithmetic operations, which is difference from original visual cryptography. Although, it cannot decrypt by human visual system, it has improved pixel expansion and noise-like shares.
In this study. An image hiding technique based on secret sharing scheme has been proposed. The proposed method divides a gray value of the secret image into two separated parts: unit, hundreds and tens. After the gray value separated, one of the n input images was selected for unit encryption and the other input images for hundreds and tens. The experimental result has showed that all shared images similar to the origin input images with high PSNR. The gray value change of the share image if hardly identify by human visual system. Additionally, the decryption of secret image require only simply arithmetic operations to each share.
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第一章
緒論
1-1 研究動機
隨著資訊科技與網際網路的發達，數位資訊已充斥在人們日常生活中的各個 角落，其中數位影像更是最常在人們生活中出現的數位資訊，加上網路的普及， 數位資訊的傳輸已成為電子化社會中生活的一部份。雖然，網路提升了人們生活 的便利性，但也讓心懷不軌的人利用網路來犯罪，因此，網路安全、資訊安全與 智慧財產權問題已是現代社會的一項重要課題。影像隱藏（Image hiding）就是將機密影像（Secret image）嵌入到另一張影像
中，這張用來嵌入機密影像的影像稱為（Cover image），嵌入後所得到的影像稱為 偽裝影像（Stego image）。影像隱藏的目的在於保護數位影像的智慧財產權，避免 未經授權的使用者利用其資訊進行犯罪。在這樣的安全需求下，便有學者提出將 機密資訊分割成許多等份，再分給不同的參與者保管，只要有”足夠多”的參與者即 可以取出原始機密資訊，這便是所謂的「秘密分享」。秘密分享機制[5, 15]是「秘 密擁有者」將機密資訊分成多份，再各別分送給不同的參與者，解密時，要在某 些參與者共同合作之下，才能夠獲得機密資訊。秘密分享機制擁有門檻（threshold） 的概念，當參與者為 n，門檻值為 t，稱為「（t,n）-threshold 秘密分享機制」。
「視覺密碼機制」（Visual Cryptography Scheme）最初是由 Naor 與 Shamir 兩
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第二章
文獻探討
2-1 Naor 與 Shamir 之視覺密碼機制
Shamir[15]於 1979 年提出「秘密分享」的概念，機密資訊經過加密後，產生 n 份分享資訊，只要獲得 k 份以上（k≦n）的分享資訊，就能夠還原出機密資訊；若 只獲得 k-1 份以下的分享資訊，就無法獲得任何與機密資訊有關的線索。之後，於 1994 年 Naor 與 Shamir 將此概念延伸應用至影像上，提出了視覺密碼機制，分享 資訊不再是一連串的數值而是影像；解密時，只要將影像印在透明投影片上進行 疊合，利用人類視覺系統即可直接進行解密，所以不用耗費大量的時間成本。 我們將以 2-out-of-2 視覺密碼機制來說明。圖 2.1.1 是 2-out-of-2 視覺密碼機 制，機密影像上的黑點(白點)會依據圖 2.1.1 中黑點(白點)的加密規則被加密為兩個 黑點兩個白點，每條加密規則被選用的機率皆相同。假設要加密的機密影像像素 是白點，並隨機選取第一條加密規則，接著在 Share-1 依序填入黑白白黑，Share-2 填入黑白白黑，如此，當 Share-1 與 Share-2 疊合時便會呈現黑白白黑(兩黑兩白)； 假設要加密的機密影像像素是黑點，並隨機選取第一條加密規則，接著在 Share-1 依序填入黑白白黑，Share-2 填入白黑黑白，如此，當 Share-1 與 Share-2 疊合時便 會呈現全黑(四黑)。解密時，代表機密影像黑點的分享影像的 4 個子像素重疊後， 黑點個數只要大於 2，便可利用黑白之間的對比使肉眼能夠辨識出機密影像中的資 訊。 圖 2.1.1 Naor 與 Shamir 所提出之視覺密碼機制2-2 Kim 與 Choi 等學者之視覺密碼機制
Kim 與 Choi 等學者 [11,12]利用簡單的數學運算來進行加密與解密，解密方式 不同於前述利用分享影像疊合的方式解密，而是使用簡單的數學運算來解密，雖 然解密的速度較慢，但只需要花費少許的時間就能夠還原出像素不擴展的機密影 像。此外，Kim 等學者的方法擁有能夠處理灰階機密影像的優點，將欲傳輸之灰 階機密影像（Secret image）利用簡單的運算式將其像素值分散至 n 張相同大小的18
第四章 實驗結果與討論
4-1 秘密分享機制之灰階影像隱藏技術實作
為了驗證第三章所提出之方法，我們使用 DEV C++語言將所提出之方法實作 出來。我們所使用的灰階機密影像為圖 4.1.1 的“Lena＂（128×128 pixels）。為了 增加實驗結果的可信度，我們嘗試以各種不同的灰階輸入影像來進行實驗；同時， 我們也依照灰階輸入影像的對比將輸入影像分成三類作測試：一般對比、低對比 以及高對比灰階輸入影像，以探討不同對比的灰階輸入影像是否會對本機制的分 享影像品質造成影響。 圖 4.1.1 灰階機密影像 “Lena” 由於，透過本機制加密處理後的分享影像皆無法以人眼辨識其與原圖的差 異，因此，我們使用影像信號雜訊比（Peak Signal to Noise Ratios, PSNR）作為分 享影像品質的評估工具。PSNR 值的定義如公式(4.1.1)所示。 ⎟⎟ ⎠ ⎞ ⎜⎜ ⎝ ⎛ × = MSE 255 PSNR 2 log 10 , (4.1.1)20
圖 4.1.2 實驗一之 15 張灰階輸入影像
實驗一 將圖 4.1.1“Lena＂的T_X_Y
( )
i,j 嵌入至圖 4.1.2 的 14 張灰階輸入 影像（128× 128 pixels），T_Z( )
i,j 藏於圖 4.1.2 的“mandrill＂中。21
圖 4.1.3 實驗一之 15 張分享影像
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(a)輸入影像 1 “Barbara” (b)輸入影像 2 “Bird”
(c)輸入影像 3 “Woman_darkhair” (d)輸入影像 4 “Cat” 圖 4.1.4 實驗二之灰階輸入影像
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像。我們使用 Adobe Photoshop CS v8.0 的軟體降低本研究所使用的測試影像 對比，以作為此實作測試之低對比灰階輸入影像。同樣地，我們使用影像信 號雜訊比（Peak Signal to Noise Ratios, PSNR）作為分享影像品質的評估工具。
在實驗一中，我們將把圖 4.1.1 的“Lena＂嵌入至圖 4.1.6 的 15 張低對比
灰階輸入影像（128×128 pixels）。在實驗二中，將只使用 4 張低對比灰階輸入
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圖 4.1.6 實驗一之 15 張低對比灰階輸入影像
實驗一 將圖 4.1.1“Lena＂的T_X_Y
( )
i,j 嵌入至圖 4.1.6 的 14 張低對比灰 階輸入影像（128× 128 pixels），T_Z( )
i,j 藏於圖 4.1.6 的“mandrill＂中。27
圖 4.1.7 實驗一之 15 張分享影像
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(a)輸入影像 1 “Barbara” (b)輸入影像 2 “Bird”
(c)輸入影像 3 “Woman_darkhair” (d)輸入影像 4 “Cat” 圖 4.1.8 實驗二之低對比灰階輸入影像
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像。我們使用 Adobe Photoshop CS v8.0 的軟體增加本研究所使用的測試影像 對比，以作為此實作測試之高對比灰階輸入影像。同樣地，我們使用影像信 號雜訊比（Peak Signal to Noise Ratios, PSNR）作為分享影像品質的評估工具。
在實驗一中，我們將把圖 4.1.1 的“Lena＂嵌入至圖 4.1.10 的 15 張高對
比灰階輸入影像（128×128 pixels）。在實驗二中，將只使用 4 張高對比灰階輸
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圖 4.1.10 實驗一之 15 張高對比灰階輸入影像
實驗一 將圖 4.1.1“Lena＂的T_X_Y
( )
i,j 嵌入至圖 4.1.10 的 14 張高對比 灰階輸入影像（128× 128 pixels），T_Z( )
i,j 藏於圖 4.1.10 的“mandrill＂中。33
圖 4.1.11 實驗一之 15 張分享影像
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(a)輸入影像 1 “Barbara” (b)輸入影像 2 “Bird”
(c)輸入影像 3 “Woman_darkhair” (d)輸入影像 4 “Cat” 圖 4.1.12 實驗二之高對比灰階輸入影像
39 表 4.2.1 經 JPEG 品質壓縮後分享影像之 Average PSNR 值 JPEG Compression Quality Factor [%] Average PSNR [dB] 100 38.89 dB 95 38.25 dB 90 37.71 dB 表 4.2.2 自 JPEG 品質壓縮後分享影像取得的機密影像之 Average PSNR 值 JPEG Compression Quality Factor [%] Average PSNR [dB] 100 22.44 dB 95 9.77 dB 90 8.54 dB
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圖 4.3.3 低對比灰階輸入影像之實驗結果
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後，我們將探討輸入影像的數量對兩機制的影響程度。其結果如圖 4.4.1 所示。
Peak Signal to Noise Ratio比較表
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參考文獻
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50
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